一、围尺测径误差的分析（论文文献综述）
郑似青,熊伟,方陆明,孙林豪,袁方星,郑辛煜[1]（2021）在《立木胸径近真值测量与计算模型的研究》文中提出立木胸径测量精准度直接影响胸高断面积、蓄积量的估算以及林地质量分析。现有测量方法都是将树干截面当作标准圆曲线来估测胸径;一些研究表明椭圆曲线或超椭圆曲线更能精准地反映树干和年轮的外形和生长情况。本研究利用自制的电子卡尺、传统围尺2种测量工具,选取8个树种,分别测量各树木的东西向、南北向、近似最大、近似最小胸径及胸高断面处的周长,并分析之间的差异性;研究了计算模型,将胸高断面分别当作标准圆、椭圆、超椭圆时与围尺测量值的接近程度以及对胸高断面积估算的影响。结果表明:1)超椭圆模型相比于标准圆、椭圆模型估算胸高断面积更加准确;2)东西向胸径比南北向胸径生长快的概率更高;3)对于卡尺,单株单次测量时选择东西方向的胸径,估算的胸高断面积更准确。
郑似青[2]（2020）在《森林样地主要因子一体化采集系统研究与实现》文中研究说明胸径、树木位置是进行森林资源调查及信息化管理的重要测树因子,准确而高效的数据获取一直是广大林业调查人员共同的期盼。然而传统调查工具,需人工判读和记录数据,精度不高、效率低下、数据易错;新兴调查工具或方法,因成本高、难携带、实用性差等诸多问题难以应用推广。本文采用传感器、嵌入式及计算机等技术相融合的方法,研制以胸径、树木位置为主要指标,温湿度、坡度等为辅助指标的一体化采集系统,并探索了标准圆、椭圆、超椭圆三类计算模型对树木胸高断面积的影响。主要研究和工作如下:（1）胸径、树木位置测量方法的探索。通过分析现有测量仪器与方法的优劣,基于容栅传感器、角度传感器设计了胸径测量样机。在实现胸径测量的基础上,采用超宽带（UWB）技术,将树木位置估算作为辅助手段融合其中,从而实现了胸径、树木位置的一体化测量。（2）样地主要因子一体化采集系统的软件设计。为高效、便捷处理测量的胸径和树木位置等数据,设计与开发了一套集数据传输、储存、管理、统计、分析于一体的上位机软件,建立了胸径、树木位置等指标数字化测量、智能化处理、个性化应用的环境。（3）样地主要因子一体化采集系统的试验应用。选择了4个树种多样、坡度不一的圆形样地（半径12m）进行了系统性能测试以及树木胸径、树木位置的测量试验和精度评估。试验结果表明:系统的软硬件运行稳定、可靠。胸径测量的偏差（BIAS）为0.07cm（0.35%）,均方根误差（RMSE）为0.67cm（4.76%）;树木位置在X轴和Y轴上的偏差（BIAS）分别为2.35～7.27cm和-7.43～0.9cm,对应的均方根误差（RMSE）分别为21.6～25.18cm和21.85～26.29cm,直线距离误差（Ed）均值为30.95cm,标准差为13.53cm。该系统具有高效率、低成本的特点,精度能满足实际工作需要。
孙林豪[3]（2020）在《树木胸径智能化测量系统的研究与实践》文中提出通过精准而高效的测量手段来获取胸径及其它森林资源因子一直是广大林业调查人员的需求。然而采用卡尺、围尺等工具的传统调查方法,需要人工判读和记录数据,精度不高、效率低下、数据容易出错;应用近景摄影测量、激光雷达、全站仪等新兴调查工具进行调查,因设备成本高、可携带性差、环境抗干扰能力弱,难以广泛推广。本文将林业调查业务与传感器、嵌入式、计算机等技术深度结合,研制树木胸径为主要指标的智能化测量系统,所做的主要研究和工作如下:（1）胸径测量方法的探索。研究了不同类型传感器的原理与特性,选择拉绳传感器、容栅传感器和角度传感器分别设计了三款样机。通过比较和分析三款样机各方面的优劣,选择基于角度传感器的胸径测量方法做深度研究和应用推广。（2）开发了一套嵌入式装置,主要有传感器、单片机、SD卡、蓝牙、显示屏、按键、电源等部件组成。该装置将（1）中基于角度传感器的胸径测量方法进行改进,又将树木位置估算（UWB技术和海拔计）和树木编码（二维码技术）作为辅助手段融合其中,从而实现了胸径测量、树木编码、位置估算的一体化测量。（3）设计了一套数据管理软件。为快速、及时处理测量的胸径数据、树木位置数据、二维码数据等,设计与开发了一套集数据传输、储存、管理、统计、分析于一体的树木胸径为主体的数据管理软件,建立了树木胸径等指标自动测量、无线传输、智能化处理、个性化应用的环境。（4）基于胸径智能化测量系统的试验应用。选择10个不同环境和不同树种组成的方形样地进行了系统性能测试以及树木胸径、树木位置测量试验和精度评估。试验结果表明:系统的软硬件运行稳定、可靠。胸径测量的偏差（BIAS）为1.89 mm（1.88%）,均方根误差（RMSE）为5.38 mm（4.53%）;树位置在x轴和y轴上的偏差（BIAS）分别为-8.55至14.88 cm和-12.07至24.49 cm,对应的均方根误差（RMSE）分别为12.94-33.96 cm和17.78-28.43 cm,在直线上距离的平均误差为30.06厘米,标准差为13.53厘米。智能测量系统不仅精度高,同时具有高可靠性高效率、低成本的特点,可应用于实际森林资源调查。本研究的创新之处在于:（1）基于双角度传感器设计了一种新型树木胸径测量方法;（2）利用UWB技术和海拔计实现在森林中的树木位置估算方法。（3）研发了集树木胸径、树木编码、树木位置数据自动测量、传输、存储、分析于一体化的智能测量系统。
孙林豪,方陆明,方益明,翁玉辉,楼雄伟[4]（2019）在《基于容栅传感器的立木胸径测量装置研制》文中指出立木胸径是森林资源调查的重要指标。为了快速、精准地获取立木胸径,基于容栅传感器设计并实现了一款测量装置,实现胸径测量、数据上传、存储分析一体化。装置轻便、手感舒适,理论上最小分辨率可达0.01 mm、满量程测量精度为0.001 44%,野外测量试验表明:装置的测量精度高,与卡尺的测量结果比较平均绝对误差MAE为0.36 mm（0.26%）、均方根误差RMSE为0.80 mm（0.48%）,与围尺的测量结果比较平均绝对误差MAE为4.72 mm（3.10%）、均方根误差RMSE为6.29 mm（3.07%）;装置的测量效率高,平均每棵树木耗时仅需10.64 s;相比传统卡尺,效率提高5倍以上;相比传统围尺,效率提高6倍以上。
张晓艺[5]（2019）在《智能手机/平板森林计测方法研究与系统实现》文中研究说明森林生态系统是推进生态发展,经济发展,社会发展的重要资源。人们通过对森林植被生产力的提升,森林经营,资源管理等实现对森林资源的合理利用。而这一切的前提是对森林资源的计测调查,只有合理有效的森林计测方法,才能对森林资源深入了解,利用这些计测结果进行分析与规划等。为解决现有森林计测技术方法中仪器不易携带,外业工作量大,与内业分离,计算效率低等问题,提出了利用轻巧、便携,具有高性能、强计算、高分辨率摄像、高精度传感能力的智能手机/平板进行相关工作的方法,因此本文对智能手机/平板森林计测方法与系统实现展开研究。通过对软件整体架构的构建,包括实体类模块、数据存取模块、界面模块和工具类四大模块,进行系统设计。在对各功能算法和模型充分分析与研究的基础上,在Android Studi0 3.3集成开发环境下,采用Java编程语言,轻量级SQLite数据库,MVC及面向工厂等充分解耦的设计模式进行系统开发。开发的智能手机/平板森林计测系统实现了单片胸径、树高、材积摄影测量,N棵树法与3D角规计测,导线测量,小班立地生长指数计测,一类调查记录和电子条码尺测径功能。对智能手机/平板森林计测方法的研究和系统的实现,为国家资源调查部门,科研机构,林业计测工作者等提供新的计测途径和研究思路,促进森林计测技术方法向更智能,便携,高效的方向发展。
刘海洋[6]（2019）在《测树与无人机造林装备设计和实验研究》文中进行了进一步梳理随着现代林业的发展和精准林业、数字林业的提出与不断完善,森林资源调查、观测和造林进入了测量精准、装备智能的信息化时代。为适应现代化林业发展的需求,该文针对森林调查数字化、多功能、智能化的测树仪器、森林观测设备和无人机造林装备技术体系展开研究,形成一套由森林调查到科学造林再到精准观测和经营的完整森林精准经营装备体系。该文研制并构建了适用于森林资源调查的手持式树高和胸径测量装备硬件体系,分别研制了手持式精准立木树高测量装置与手持式高精度立木胸径测量设备,通过软件设计协同使用各测量装备,形成了更为精准高效的森林资源调查作业装备体系,实现了森林调查的树高和胸径精准测量,提高了森林资源调查外业和内业效率,测量精度满足国家森林资源调查的标准。该文针对林分样地三维观测设备和方法展开研究,设计和研制了手持式林分样地三维摄影观测设备,并以手持式林分样地三维摄影观测设备为基础,对多种不同类型的林分样地展开三维观测实验。文章针对不同类型的林分样地三维摄影观测提出了 U型观测方法、交叉U型观测方法、螺旋仿航线摄影方法、阿基米德螺线摄影方法等。经过实验验证,螺旋仿航线摄影方法仅使用171张相片即可成功观测500m2以上的矩形林分样地,三维观测作业效率高,点云密度较高,胸径截面处点云数据仅存在少量的噪点。该方法不受观测面积大小的限制,可以和航空摄影方法一样对地面林分样地进行大规模的三维观测。阿基米德螺线摄影方法对圆形样地摄影观测效果良好,能够克服在观测时因拍摄角度遇到的杂草、枝叶、树干等遮挡问题,具有较高的抗干扰能力,更适合复杂环境的天然林观测,同时具备更高密度的点云观测效果和更少的点云噪点。该文利用无人机技术、机械技术、计算机技术、电子信息技术等,研制了无人机精密造林装备系统,将现代无人机技术应用于林业造林中。该文研制的无人机机载造林装置具有良好的造林速度和稳定性,可以精准控制种子造林间距,并具有较好的可调节性,能够实现单点单株、单点多株和航线连续造林等多种造林模式,经实验验证利用GNSS RTK无人机定位系统造林种子偏离航线平均绝对误差为7.6cm,精度较高,无人机精密造林装备系统可以适用于多种造林任务。该文针对测树和造林装备的研究,构建了森林资源调查与观测的装备技术体系和无人机精密造林装备系统,对森林资源调查、检测、管理和经营有较大现实意义。该文研制的调查和观测装备可为无人机造林决策提供精准而有效的数据支撑。该文研制的仪器设备,能够提高森林资源调查、监测和造林作业的工作效率,研制的主要装备技术和方法对提高当前我国森林资源调查与监测技术水平、降低野外劳动强度和林业生产成本具有重要意义,可以满足不同尺度、不同精度和不同成本预算的森林资源调查与造林作业需求,对森林资源信息快速高效的获取和精准造林具有指导和借鉴意义。
王俞明[7]（2019）在《基于地基激光雷达的杉木参数提取与材积估测》文中认为林木参数是森林资源监测当中重要的调查内容,如何精准快速地获取单木树干测树因子与材积是传统调查手段亟需解决的问题,地基激光雷达技术的出现弥补了传统人工调查手段存在的不足。同时,地基雷达获取的点云数据量大、处理难度高等问题难以解决,如何根据点云数据进行三维树干曲面模拟的方法尚未成型,无法精准地获取树干真实材积。因此,论文以湖南省黄丰桥国有林场为研究区开展地面三维激光扫描调查、林木参数提取与材积估测研究。主要研究结论如下:（1）提出基于地基激光雷达点云数据的林木参数精准提取算法。本研究沿树高垂直方向每隔0.05m对地基激光雷达点云数据进行水平截取圆盘,以15°象限角对截取的圆盘点云进行象限角简化,简化过后的点云数据量约为简化前点云数据量的1/200。利用简化后的点云数据构建等值线模型,根据凸包算法与围尺测径原理提取胸径、树干不同高度处直径与冠幅等测树因子,提取结果总体精度在90%以上。（2）建立了本次研究62棵杉木样本的基于可变参数的最优削度方程。研究以外业测量的62株杉木样木实测数据资料为基础,结合简单削度方程模型与可变参数削度方程模型,通过各精度评价因子间对比分析,得出最优削度方程。拟合方程的决定系数R2为0.974,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.887。以此拟合方程为基础,计算出TLS数据缺失部分的树干直径,并用于缺失点云数据的分析拟合与验证。（3）提出了一套有效的树干曲面模型点云缺失修复方法,构建了树干三维曲面Delaunay三角网模型。研究发现利用削度方程结合象限角简化方法,采用直径拟合圆原理拟合被树冠遮挡部分对应的树干点云的思路是可行的。点云缺失数据拟合的直径精度基本与实测数据保持一致,残差分布随机性好,参数拟合精度非常高,决定系数R2为0.992,RMSE为0.513。以此拟合修复点云数据结果与树干枝下高部分点云数据结合构建杉木树干的Delaunay三角网模型并提取材积,材积提取结果与实测数据相比精度非常高,决定系数R2为0.987,RMSE为0.042。（4）构建了基于地面激光雷达林木参数提取结果的杉木材积模型。研究在已有的一元材积模型和二元材积模型的基础上,通过建模因子与材积的相关性分析与逐步回归,构建了二元材积改进模型、不同分段材积与全材积关系模型以及基于联立方程组的杉木材积模型,研究构建的各个杉木材积模型的评价指标均达到一定精度,决定系数R2绝大部分都在0.90以上。在构建的31个杉木材积模型中,基于地面激光雷达参数提取结果构建的材积模型效果总体上优于传统材积模型,其中精度最高的材积模型是由基于地面激光雷达参数提取得到的树干2/3高度以下材积（V2/3H）与全材积（V）构建得到的不同分段区间材积与全材积的幂函数关系模型,其决定系数R2为0.999,均方根误差RMSE为0.011。此外,研究发现冠幅（CW）、不同分段区间材积（VX）以及枝下高（UBH）等作建模因子能有效提高基于联立方程组的材积模型精度,但不能单独将上述因子分别构建材积模型,必须与树高或胸径等因子结合。
刘海洋,冯仲科,呼诺,刘金成,于新文[8]（2018）在《手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验》文中指出为了在森林资源调查中快速、高效、精准地测量立木胸径,提高调查作业的工作效率,设计了一种手持式高精度立木胸径测量设备。该设备集成了中央处理器、胸径传感器、液晶显示屏、存储器、无线通讯模块等,其中,胸径传感器是利用电子技术和机械原理将测量长度信息转换为电压信号,由中央处理器处理计算得到胸径测量值。该设备以无线通讯方式配合载有数据接收端的智能手机协同使用,可实现胸径的测量、编码、记录、编辑、存储和导出等功能。野外试验结果表明,该设备在不同树种间的立木测量精度均不小于99.97%,符合国家森林资源连续清查工作的测量精度标准,测量效率达传统测径围尺工作效率的2倍以上。
刘金成,冯仲科,范永祥[9]（2017）在《电子条码尺立木胸径自动测量研究》文中认为为了实现立木胸径的快速、准确测定,以EAN-13条形码编码和译码规则为模版,基于Android开发平台和Open CV图像智能处理技术,设计了一种可以实现单人作业、立木胸径自动测量的电子条码尺。条码尺编码完成后,利用开发的手机APP扫描条形码图像,通过图像的预处理、条形码的定位与识别、胸径的自动测量与记录、数据保存与导出等过程,实现立木胸径自动测量。经实验验证,该方法进行立木胸径测量的精度达99.95%以上,满足国家森林资源连续清查的精度要求,测量工作的效率也得到显着提高。
尤磊[10]（2016）在《基于点云数据的树干干形测量》文中认为传统上测量树干任意位置处直径需要伐倒树木,这种破坏性的测量方式耗时费力。在以生态建设为主题、天然林全面禁伐的时代背景下,有必要研究一种非破坏性的立木测定方法。地面三维激光扫描仪具有毫米级的测量精度,能在短时间内获取物体表面大规模的点云数据,这为提取立木任意位置处的树干参数提供了一种手段。将地面三维激光扫描仪用于林业测量与树木建模是近年来的研究热点。但现有报道的从树木点云中提取树干参数与树木建模的方法存在如下问题:（1）用于提取直径的树干点云的选取并未建立在树干横断面确定的基础上;（2）树干横断面是一个不规则的几何体,拟合圆提取的直径不精确;（3）未提取树干倾斜、弯曲与扭曲等干形参数;（4）分段折线表示的树干骨架难以用于科学计算;（5）重建的树木表面模型不能反映树干表面的凸凹不平特征、难以应用于提取树干直径等参数。针对上述问题,本文以构建一套从树木点云中精确提取树干干形参数的方法为研究目的。本文分别以杨树、洋白蜡、大叶白蜡、悬铃木、臭椿的树干与落叶松原木段为对象开展外业扫描与调查。在对点云数据预处理的基础上开展了如下研究:（1）构建了一种基于切平面分割的树干点云提取算法;（2）提出了一种可用于精确量测的树干三维干轴曲线的构建算法;（3）提出了两种模拟围尺测径的方法与一种模拟轮尺测径的方法;（4）提出了一种构建横断面轮廓曲线及断面积精确计算的方法;（5）提出了以优先点为中心的快速Delaunay三角网生长算法;改进了基于切平面投影的表面重建算法并将其应用于树干表面重建;提出了一种基于圆柱面投影的树干表面重建算法;提出了一种对树干重建表面模型的定量评价方法。通过上述研究,得出以下结论:（1）本文提出的树干点云提取算法适用于提取树干倾斜与弯曲程度不大的树木的树干点云。（2）本文构建的树干三维干轴曲线能较好地反映树干的形状特征,根据树干三维干轴曲线能准确定位树干任意位置处的横断面及计算树干任意位置处的曲率与挠率等干形参数。（3）本文提出的三次B样条曲线与分段Bezier曲线模拟围尺轨迹提取直径的RMSE分别为0.16cm与0.15cm,现有拟合圆与凸包折线提取直径的RMSE为1.03cm与0.16cm,与现有方法相比,本文提出的两种模拟围尺轨迹测径的方法具有更高的测量精度,其中采用分段Bezier曲线方法的精度最高;与轮尺实测直径相比,本文提出的模拟轮尺测径的RMSE为0.34cm。（4）本文提出的断面积计算方法能准确的计算树干横断面的断面积,与本文的方法相比,传统上使用直径与圆面积公式计算断面积的平均绝对百分比误差为6.20%。（5）本文提出的快速Delaunay三角网生长算法的构网时间不超过原经典算法构网时间的1/3;与Powercrust表面重建算法与Hoppe提出的基于等值面的重建算法相比,基于切平面投影与基于圆柱面投影的算法都能更好的反映树干表面的凸凹不平特征,其中基于圆柱面投影的算法效果最好;通过从重建表面上提取树干直径精确性的定量评价数据来看,与围尺实测直径相比,从基于圆柱面投影重建表面与基于切平面投影重建表面上提取直径的RMSE分别为0.14cm与0.15cm,与从树干点云提取直径相比,从基于切平面投影的重建表面与基于圆柱面投影的重建表面上提取直径的RMSE分别为0.11cm与0.05cm,基于圆柱面投影的树干表面重建算法较适用于树干点云的表面重建。
二、围尺测径误差的分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、围尺测径误差的分析（论文提纲范文）
（1）立木胸径近真值测量与计算模型的研究（论文提纲范文）
| 1 材料与方法 |
| 1.1 试验地点及对象 |
| 1.2 测量手段 |
| 1.3 测量与评估方法 |
| 1.3.1 差异性评估 |
| 1.3.2 圆曲线测量模型的评估 |
| 1.3.3 椭圆曲线测量模型的评估 |
| 1.3.4 超椭圆的n参数估算和测量模型的评估 |
| 1.3.5 各模型胸高断面积估算 |
| 2 结果与分析 |
| 2.1 不同方向胸径差异性的评价结果 |
| 2.2 标准圆模型的评价结果 |
| 2.3 椭圆模型的评价结果 |
| 2.4 超椭圆模型的评价结果 |
| 2.5 各个模型胸高断面积估算结果 |
| 3 结论与讨论 |
（2）森林样地主要因子一体化采集系统研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 基本测树因子概述 |
| 1.2 研究背景、目的与意义 |
| 1.3 国内外研究的现状 |
| 1.3.1 航天遥感 |
| 1.3.2 航空摄影 |
| 1.3.3 实地调查 |
| 1.3.4 各方法优劣的比较 |
| 1.4 研究目标与内容 |
| 1.5 研究方法与技术路线 |
| 1.6 章节安排 |
| 2 嵌入式设备的开发与实现 |
| 2.1 电路功能模块 |
| 2.2 树木胸径测量方法及装置 |
| 2.2.1 基于容栅传感器的胸径测量方法及装置 |
| 2.2.2 基于角度传感器的胸径测量方法及装置 |
| 2.3 基于超宽带技术的树木位置估算方法 |
| 2.3.1 四点式树木位置估算方法 |
| 2.3.2 天线式树木位置估算方法 |
| 2.4 树木断面积计算模型的探索 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 样地主要因子一体化测量方法的设计 |
| 3.1 工作流程设计 |
| 3.2 作业流程设计 |
| 3.3 上位机软件平台的设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 样地主要因子一体化采集系统的试验 |
| 4.1 试验地点 |
| 4.2 试验内容 |
| 4.2.1 装置基本性能测试 |
| 4.2.2 胸径测量精度试验 |
| 4.2.3 树木位置估算精度试验 |
| 4.2.4 样地主要因子一体化测量方法精度试验 |
| 4.3 试验结果 |
| 4.3.1 基本性能测试结果 |
| 4.3.2 胸径测量精度试验结果 |
| 4.3.3 树木断面积计算模型评价结果 |
| 4.3.4 树木位置测量精度试验结果 |
| 4.3.5 样地主要因子一体化测量方法试验结果 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 讨论与结论 |
| 5.2 创新点 |
| 5.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 致谢 |
（3）树木胸径智能化测量系统的研究与实践（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.2 国内外研究的现状 |
| 1.2.1 接触式方法 |
| 1.2.2 非接触式方法 |
| 1.2.3 现存问题 |
| 1.3 研究目标与内容 |
| 1.4 研究方法与技术路线 |
| 1.5 拟解决的技术难点 |
| 1.6 章节安排 |
| 2 胸径测量方法的探索 |
| 2.1 基于拉绳传感器的胸径测量方法 |
| 2.1.1 拉绳传感器 |
| 2.1.2 基于拉绳传感器的样机设计 |
| 2.2 基于容栅传感器的胸径测量方法 |
| 2.2.1 容栅传感器 |
| 2.2.2 基于容栅传感器的样机设计 |
| 2.3 基于角度传感器的胸径测量方法 |
| 2.3.1 角度传感器 |
| 2.3.1.1 角度传感器的分类 |
| 2.3.1.2 角度传感器的选型 |
| 2.3.1.3 角度的提取方式 |
| 2.3.2 基于角度传感器的样机设计 |
| 2.3.2.1 样机的主要机械结构 |
| 2.3.2.2 测量情景 |
| 2.3.2.3 计算原理 |
| 2.4 三类方法的分析与比较 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 嵌入式设备的开发与实现 |
| 3.1 流程设计 |
| 3.1.1 工作流程设计 |
| 3.1.2 作业流程设计 |
| 3.2 树木胸径测量方法的改进与优化 |
| 3.2.1 外形构造的组成与改进 |
| 3.2.2 胸径计算原理的改进 |
| 3.3 树木位置估算方法 |
| 3.3.1 树木位置估算方法的技术 |
| 3.3.1.1 UWB技术的简介与优势 |
| 3.3.1.2 UWB的基本测距原理 |
| 3.3.1.3 海拔计的简介与原理 |
| 3.3.2 树木位置估算的计算原理 |
| 3.4 树木编码的技术与方式 |
| 3.5 电路设计 |
| 3.5.1 整体框架 |
| 3.5.2 功能模块 |
| 3.5.3 PCB电路板开发 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 数据管理软件的设计与实现 |
| 4.1 整体设计 |
| 4.2 上位机的设计 |
| 4.2.1 PC端上位机 |
| 4.2.2 Android端上位机 |
| 4.3 数据库的设计 |
| 4.4 数据网站设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 试验 |
| 5.1 试验地点 |
| 5.2 试验内容 |
| 5.2.1 基本性能的测试 |
| 5.2.2 胸径测量精度的实验 |
| 5.2.3 位置估算精度的实验 |
| 5.3 试验结果 |
| 5.3.1 基本性能的测试结果 |
| 5.3.2 胸径测量精度的实验结果 |
| 5.3.3 位置估算精度的实验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结 |
| 6.1 讨论与结论 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（4）基于容栅传感器的立木胸径测量装置研制（论文提纲范文）
| 1 原理与设计方法 |
| 1.1 容栅传感器原理 |
| 1.2 硬件设计 |
| 1.2.1 外观设计与材料选择 |
| 1.2.2 功能部件集成设计 |
| 1.3 软件设计 |
| 2 试验与评估 |
| 2.1 试验地点与对象 |
| 2.2 测量流程 |
| 2.3 测量准确度的评估 |
| 2.4 测量效率的评估 |
| 3 结论与讨论 |
（5）智能手机/平板森林计测方法研究与系统实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1. 绪论 |
| 1.1. 引言 |
| 1.2. 国内外研究现状 |
| 1.2.1. 国外研究进展与现状 |
| 1.2.2. 国内研究进展与现状 |
| 1.3. 研究目标与拟解决的关键问题 |
| 1.3.1. 研究目标 |
| 1.3.2. 拟解决的关键问题 |
| 1.4. 研究内容与方法 |
| 1.4.1. 研究内容 |
| 1.4.2. 研究方法 |
| 1.4.3. 技术路线 |
| 1.5. 主要创新点 |
| 1.6. 本章小结 |
| 2. 系统软件设计与实现关键技术 |
| 2.1. Android开发技术 |
| 2.1.1. Android简介 |
| 2.1.2. Android系统架构 |
| 2.1.3. Fragment生命周期 |
| 2.2. 软件架构与详细设计 |
| 2.2.1. 实体类模块设计 |
| 2.2.2. 数据存取模块设计 |
| 2.2.3. 界面模块设计 |
| 2.2.4. 工具类模块设计 |
| 2.3. MVC架构设计及交互模式 |
| 2.3.1. MVC架构 |
| 2.3.2. MVC数据及信息传递机制 |
| 2.4. 系统数据库设计 |
| 2.4.1. SQLite数据库 |
| 2.4.2. 数据库存取机制 |
| 2.5. 面向工厂设计模式 |
| 2.6. 蓝牙传输技术 |
| 2.7. 本章小结 |
| 3. 系统主要功能原理分析 |
| 3.1. 单片摄影测量原理 |
| 3.1.1. 单片胸径摄影测量 |
| 3.1.2. 单片树高摄影测量 |
| 3.1.3. 单片材积摄影测量 |
| 3.2. N棵树法与3D角规计测 |
| 3.2.1. N棵树法计测 |
| 3.2.2. 3D角规计测 |
| 3.3. 导线测量 |
| 3.4. 小班立地生长指数计测 |
| 3.5. 电子胸径条码尺测量 |
| 3.5.1. 黑白条码尺 |
| 3.5.2. 彩色条码尺 |
| 3.6. 本章小结 |
| 4. 系统软件实现 |
| 4.1. 单片摄影胸径测量 |
| 4.1.1. 标志物法胸径测量 |
| 4.1.2. 卡尺法胸径测量 |
| 4.2. 单片摄影树高测量 |
| 4.2.1. 标志物法树高测量 |
| 4.2.2. 测距法树高测量 |
| 4.3. 单片摄影材积测量 |
| 4.4. N棵树法与3D角规计测 |
| 4.4.1. N棵树法计测 |
| 4.4.2. 3D角规林分因子计测 |
| 4.5. 导线测量 |
| 4.6. 小班立地生长指数计测 |
| 4.6.1. 胸径增量预测计算 |
| 4.6.2. 位置信息与姿态信息获取 |
| 4.7. 一类调查记录 |
| 4.8. 电子胸径条码尺测量 |
| 4.9. 系统性能测试 |
| 4.10. 本章小结 |
| 5. 结论与展望 |
| 5.1. 结论 |
| 5.2. 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（6）测树与无人机造林装备设计和实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和意义 |
| 1.3 国内外林业装备技术水平和发展趋势 |
| 1.3.1 现代化林业智能装备关键技术发展 |
| 1.3.2 林业资源调查装备技术的发展 |
| 1.3.3 林分样地三维观测技术发展 |
| 1.3.4 林业造林装备技术发展 |
| 1.3.5 现状中现存的主要问题 |
| 1.4 本文主要研究工作 |
| 1.4.1 主要研究内容及研究方法 |
| 1.4.2 技术路线与论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 手持式高精度立木胸径测量设备 |
| 2.1 原理与方法 |
| 2.1.1 硬件设计 |
| 2.1.2 软件设计 |
| 2.1.3 胸径测量原理 |
| 2.1.4 胸径测量作业方法 |
| 2.1.5 试验材料与方法 |
| 2.2 试验与分析 |
| 2.2.1 胸径测量精度对比试验结果 |
| 2.2.2 不同树种精度分析 |
| 2.2.3 不同径阶精度分析 |
| 2.2.4 野外作业效率分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 手持式精准立木树高测量装置设计 |
| 3.1 原理与方法 |
| 3.1.1 硬件设计 |
| 3.1.2 软件设计 |
| 3.1.3 树高测量 |
| 3.2 试验 |
| 3.2.1 树高测量 |
| 3.2.2 不同树种分析 |
| 3.2.3 倾斜立木树长测量试验 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 林分样地三维观测装备和方法研究 |
| 4.1 原理与方法 |
| 4.1.1 试验设备 |
| 4.1.2 测量原理 |
| 4.1.3 摄影观测方法 |
| 4.1.4 密集三维点云处理方法 |
| 4.1.5 试验区域和试验方案 |
| 4.2 试验结果与分析 |
| 4.2.1 不同三维观测方法测试试验 |
| 4.2.2 不同截取厚度的胸径层点云提取试验 |
| 4.2.3 手持林分样地三维摄影观测设备林分样地观测对比试验 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 无人机精密造林装备系统研制 |
| 5.1 原理与方法 |
| 5.1.1 无人机造林系统 |
| 5.1.2 播种造林装置研制 |
| 5.1.3 造林无人机仿地形飞行控制原理 |
| 5.1.4 无人机造林航线规划 |
| 5.1.5 无人机造林播种方法改进 |
| 5.1.6 试验区域与试验方法 |
| 5.2 试验结果 |
| 5.2.1 无人机播种造林装置排种检测试验 |
| 5.2.2 不同土壤类型造林深度试验 |
| 5.2.3 不同规格造林装置造林深度对比实验 |
| 5.2.4 无人机精密造林装备系统造林定位精度实验 |
| 5.2.5 无人机倾斜造林试验 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.1.1 森林资源调查测量装备研究 |
| 6.1.2 三维摄影观测设备与观测方法研究 |
| 6.1.3 无人机精密造林装备系统研究 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 个人简介 |
| 导师简介 |
| 获得成果目录 |
| 致谢 |
（7）基于地基激光雷达的杉木参数提取与材积估测（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.3.1 国内外三维激光扫描林木参数提取研究进展 |
| 1.3.2 国内外三维激光扫描蓄积量估测研究进展 |
| 1.3.3 存在问题 |
| 1.4 课题来源及资助 |
| 1.5 研究内容与技术路线 |
| 1.5.1 研究目标 |
| 1.5.2 研究拟解决的关键问题 |
| 1.5.3 主要研究内容 |
| 1.5.4 技术路线 |
| 2 研究区概况 |
| 2.1 研究区地理位置 |
| 2.2 自然环境条件 |
| 3 数据采集与点云数据预处理 |
| 3.1 外业工作方案设计 |
| 3.2 样木数据采集 |
| 3.3 点云数据采集 |
| 3.3.1 激光测距原理 |
| 3.3.2 地面激光扫描仪器介绍 |
| 3.3.3 点云数据采集方法与整理 |
| 3.4 点云数据的预处理与数据精简 |
| 3.4.1 点云数据的预处理 |
| 3.4.2 树干点云数据的精简 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 林木参数提取 |
| 4.1 坐标信息获取 |
| 4.2 胸径的提取 |
| 4.3 树局的提取 |
| 4.4 提取结果精度验证与评价 |
| 4.5 冠幅信息提取与精度评价 |
| 4.6 树干干形参数的获取 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 杉木削度方程构建与立木材积计算 |
| 5.1 削度方程的选取 |
| 5.2 削度方程的构建与精度评价 |
| 5.3 树干缺失TLS数据拟合 |
| 5.4 树干材积计算与评价 |
| 5.5 不同材积估测方法评价与误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 地面激光点云材积估测模型构建与评价 |
| 6.1 —元材积模型的构建 |
| 6.2 二元材积模型的构建 |
| 6.3 二元材积改进模型构建 |
| 6.4 点云分段材积与全材积的关系模型 |
| 6.5 基于联立方程组的材积模型构建 |
| 6.6 材积模型结果比较与分析 |
| 6.6.1 二元材积改进模型精度的验证 |
| 6.6.2 不同分段区间材积与全材积的关系模型精度验证 |
| 6.6.3 基于联立方程组的材积模型精度验证 |
| 6.7 本章小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 主要研究结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 攻读学位期间的主要学术成果 |
| 致谢 |
（8）手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 原理与方法 |
| 1.1 硬件设计 |
| 1.2 软件设计 |
| 1.2.1 胸径测量设备软件设计 |
| 1.2.2 Android手机数据接收端设计 |
| 1.3 胸径测量原理 |
| 1.4 胸径测量技术流程 |
| 2 试验 |
| 2.1 材料与方法 |
| 2.2 结果与分析 |
| 2.2.1 胸径测量对比试验结果 |
| 2.2.2 不同树种精度分析 |
| 2.2.3 不同径阶精度分析 |
| 2.2.4 野外作业效率分析 |
| 3 结论 |
（9）电子条码尺立木胸径自动测量研究（论文提纲范文）
| 引言 |
| 1 原理与方法 |
| 1.1 EAN-13条形码及编码原理 |
| 1.2 条形码的判读与识别 |
| 1.2.1 图像预处理 |
| 1.2.2 图像提取 |
| 1.2.3 译码 |
| 1.3 电子条码尺胸径测量原理 |
| 2 实验验证与分析 |
| 2.1 材料准备 |
| 2.2 立木胸径测量 |
| 2.3 实验结果分析 |
| 3 结论 |
（10）基于点云数据的树干干形测量（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 地面三维激光扫描仪在林业调查中的研究现状 |
| 1.2.2 地面三维激光扫描仪在构建树木骨架的研究现状 |
| 1.2.3 地面三维激光扫描仪在树木建模上的研究现状 |
| 1.2.4 表面重建的研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 研究的技术路线 |
| 第二章 研究数据与相关方法 |
| 2.1 数据来源 |
| 2.2 方法 |
| 2.2.1 PCL点云库 |
| 2.2.2 切平面 |
| 2.2.3 平面点集的凸包及凸包多边形 |
| 2.2.4 基于密度的离散噪声点移除方法 |
| 2.2.5 点云水平分段与分段质心 |
| 2.2.6 分段的角度分区 |
| 2.2.7 三维平面点集的旋转 |
| 2.3 数据预处理 |
| 2.3.1 点云配准及单木点云提取 |
| 2.3.2 定位树干根颈位置 |
| 第三章 基于切平面分割的树干点云提取 |
| 3.1 算法基本思想 |
| 3.2 算法步骤及相关计算 |
| 3.2.1 算法的主要步骤 |
| 3.2.2 削枝的开始分段 |
| 3.2.3 角度分区的切平面 |
| 3.2.4 切平面分割 |
| 3.2.5 移除树干下部离散噪声 |
| 3.2.6 算法参数默认值 |
| 3.3 时间复杂度分析 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.4.1 参数选定 |
| 3.4.2 实验结果 |
| 3.5 小结 |
| 第四章 树干三维干轴曲线的构建 |
| 4.1 相关方法 |
| 4.1.1 NURBS曲线 |
| 4.1.2 参数曲线长度的计算 |
| 4.1.3 曲率与挠率介绍 |
| 4.2 三维干轴曲线的构建 |
| 4.2.1 横断面点云与质心的计算 |
| 4.2.2 树干生长方向的计算 |
| 4.2.3 曲线构建 |
| 4.3 树干参数计算 |
| 4.3.1 树干长度与高度 |
| 4.3.2 横断面与相关参数 |
| 4.4 实验与结果分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 直径量测 |
| 5.1 问题描述 |
| 5.2 数据来源与处理 |
| 5.3 相关方法 |
| 5.3.1 参数曲线的凸性判断 |
| 5.3.2 测量精度评价指标 |
| 5.4 B样条曲线模拟闭合曲线 |
| 5.4.1 B样条参数值与节点矢量构建 |
| 5.4.2 闭合连续曲线的构建 |
| 5.4.3 实验结果与分析 |
| 5.5 分段Bezier曲线模拟闭合凸曲线 |
| 5.5.1 Bezier曲线 |
| 5.5.2 分段曲线几何连续性条件 |
| 5.5.3 分段Bezier曲线构建 |
| 5.5.4 拉力参数的选定 |
| 5.5.5 实验结果与分析 |
| 5.6 模拟轮尺测径 |
| 5.6.1 模拟算法 |
| 5.6.2 实验结果与分析 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 断面积测量 |
| 6.1 断面积的计算方法 |
| 6.2 实验数据与分析 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 树干表面重建 |
| 7.1 以优先点为中心的Delaunay三角网生长算法 |
| 7.1.1 经典Delaunay三角网生长算法 |
| 7.1.2 算法分析与改进 |
| 7.1.3 改进算法 |
| 7.1.4 算法复杂度分析 |
| 7.1.5 实验结果与分析 |
| 7.2 基于切平面的树干表面重建算法 |
| 7.2.1 算法基本思想 |
| 7.2.2 算法基本步骤 |
| 7.2.3 复杂度分析 |
| 7.2.4 实验结果与分析 |
| 7.3 基于圆柱面投影的树干表面重建算法 |
| 7.3.1 算法基本思想 |
| 7.3.2 算法基本步骤 |
| 7.3.3 复杂度分析 |
| 7.3.4 实验结果与分析 |
| 7.4 算法比较与表面模型定量评价 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 结论与讨论 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 讨论 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在读期间的学术研究 |
| 致谢 |
四、围尺测径误差的分析（论文参考文献）
- [1]立木胸径近真值测量与计算模型的研究[J]. 郑似青,熊伟,方陆明,孙林豪,袁方星,郑辛煜. 西北林学院学报, 2021(05)
- [2]森林样地主要因子一体化采集系统研究与实现[D]. 郑似青. 浙江农林大学, 2020
- [3]树木胸径智能化测量系统的研究与实践[D]. 孙林豪. 浙江农林大学, 2020(02)
- [4]基于容栅传感器的立木胸径测量装置研制[J]. 孙林豪,方陆明,方益明,翁玉辉,楼雄伟. 传感技术学报, 2019(09)
- [5]智能手机/平板森林计测方法研究与系统实现[D]. 张晓艺. 北京林业大学, 2019(04)
- [6]测树与无人机造林装备设计和实验研究[D]. 刘海洋. 北京林业大学, 2019(04)
- [7]基于地基激光雷达的杉木参数提取与材积估测[D]. 王俞明. 中南林业科技大学, 2019(01)
- [8]手持式高精度立木胸径测量设备设计与试验[J]. 刘海洋,冯仲科,呼诺,刘金成,于新文. 农业机械学报, 2018(09)
- [9]电子条码尺立木胸径自动测量研究[J]. 刘金成,冯仲科,范永祥. 农业机械学报, 2017(12)
- [10]基于点云数据的树干干形测量[D]. 尤磊. 中国林业科学研究院, 2016(01)