1、“.....选择幂函数方程为胸径冠幅模型，公式为。而冠幅与树高直接构建模型精度较低，加入胸径参数后构建冠幅胸径树高元次模型，精度提升明显，公式为。以无人机遥感影像为数据源，将提取冠幅代入上述两个模型中得到天山云杉林胸径树高参数的模拟值。对两组蓄积量分析后进行检验，检验结果，说明模拟蓄积量与实测蓄积量之间拟合，为。研究人员根据不同地区树种和实际情况选择最合适的模型反演蓄积量。韦雪花等对北京市的个主要树种进行研究，根据提取信息建立胸径冠幅模型和胸径冠幅树高模型，结果发现，线性模型倒数模型以及次多项式模型都具有较高的相关性，调整后的确定系数达到。付凯婷等等基于无人机影像提取个样方的冠幅信息并建立模型反演桉树蓄积量，选择线性回归模型为胸径冠幅模型，确定系数为。说明通无人机影像基础上的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演分析林业机械论文行分类并提取影像冠幅......”。

2、“.....由图可知，影像提取冠幅与实际测量冠幅之间存在较强的相关关系，为，线性方程拟合结果如表所示，拟合结果较好，根据拟合结果得到的表达式为图影像提取冠幅与实测冠幅相关性构建模型及检验将数据导入分析软件，以天山云杉实际测量冠幅为自变量，胸径和树高为因变量，建立曲线估计模型表表。显著，说明模型拟合情况较好可以满足建模要求，模型公式为式中表示胸径，表示冠幅，表示树高。根据元立木材积表计算样方云杉单株材积并反演蓄积量，天山云杉林元立木材积公式由新疆维吾尔自治区林业和草原局天然林保护办公室提供式中表示天山云杉单株材积，表示胸径，表示树高。结果与分析最优分割尺度的确定图不同分割尺度对比图由图可知，当尺度参数设为时，影像中分幅信息，结合样方实测数据构建冠幅胸径模型和冠幅胸径树高模型，选择最优模型得到林木胸径树高因子并以此反演林分蓄积量，利用验证数据对估测蓄积量进行精度评价......”。

3、“.....为天山云杉可持续经营提供技术手段，更好的评价天然林保护工程实施后天山云杉林的更新恢复和发展情况。由表可知，在选取的种曲线估计模型中，幂函数方程的确定系数达到，值最大，说明模随着遥感处理软件的成熟，大量研究人员在冠幅分割提取方面展开了研究。周艳飞等以无人机遥感影像为数据源，分别利用面向对象分类法和最大似然分类法识别林分冠幅信息，提取精度达到和，等基于高光谱影像，使用叉树分割算法对巴拿马热带雨林采用自顶向下的分割方法，取得了不错的效果。随着森林信息提取研究的进展，有学者将其运用于森林蓄积量反演，刘琼阁等基于遥感影像与实区，导入数据和控制点文件，设置坐标系及其他参数对齐相片进行空加密后创建点云数据，进行点云匹配工作，减弱地形因子对影像数据的影响，基于修正后的点云数据建立模型，调整后生成正射影像对影像图进行正射校正修改因地形因子导致的影像畸变......”。

4、“.....近年来随着技术的发展，为森林资源调查带来了便利的条件，利用遥感影像提取森林信息可减少野外数据构建冠幅胸径模型和冠幅胸径树高模型，选择最优模型得到林木胸径树高因子并以此反演林分蓄积量，利用验证数据对估测蓄积量进行精度评价。用现代化方法，为天山云杉可持续经营提供技术手段，更好的评价天然林保护工程实施后天山云杉林的更新恢复和发展情况。近年来随着技术的发展，为森林资源调查带来了便利的条件，利用遥感影像提取森林信息可减少野外数据采集的工作量，在大尺度上对森，大量研究人员在冠幅分割提取方面展开了研究。周艳飞等以无人机遥感影像为数据源，分别利用面向对象分类法和最大似然分类法识别林分冠幅信息，提取精度达到和，等基于高光谱影像，使用叉树分割算法对巴拿马热带雨林采用自顶向下的分割方法，取得了不错的效果。随着森林信息提取研究的进展，有学者将其运用于森林蓄积量反演......”。

5、“.....估影像提取冠幅与实测冠幅相关性构建模型及检验将数据导入分析软件，以天山云杉实际测量冠幅为自变量，胸径和树高为因变量，建立曲线估计模型表表。由表可知，在选取的种曲线估计模型中，幂函数方程的确定系数达到，值最大，说明模型拟合情况最好，取该方程建立胸径冠幅模型，其公式为式中表示胸径，表示冠幅。而由表可知，种曲线模型中确定系数最高无人机影像基础上的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演分析林业机械论文采集的工作量，在大尺度上对森林资源的更新情况进行监测分析和评价。国外最早在世纪年代，就出现了可以用于人工解译大规模林业航空影像。随着技术的升级和影像识别算法的成熟推动了新轮的森林信息识别研究。无人机遥感作为信息采集的新平台，具有分辨率高时效性高数据多样化等优势，越来越多的应用于森林资源调查中......”。

6、“.....通过林相图等先验数据，按照海拔梯度和林木生长情况选取典型样方。共选块设置为的典型样方，并对样方内胸径大于的天山云杉林进行每木检尺用于计算蓄积量。使用集思宝和罗盘仪记录每块样方中心点及个边点的坐标。整理数据后得到表。数据处理与分析无人机影像处理采用软件对无人机数据进行处理，主要过程包括对拍摄相片进行检查后建立测室提供式中表示天山云杉单株材积，表示胸径，表示树高。结果与分析最优分割尺度的确定图不同分割尺度对比图由图可知，当尺度参数设为时，影像中分割对象过于细碎，不成整体尺度参数设为时，仍有部分对象分割破裂，但冠幅边缘大致分割完整，说明还未达到最优结果尺度参数设为时，冠幅边缘清晰直观，分割对象无明显破碎现象，达到满意效果而尺度参数大于后，发现影像上的多个林资源的更新情况进行监测分析和评价。国外最早在世纪年代，就出现了可以用于人工解译大规模林业航空影像......”。

7、“.....无人机遥感作为信息采集的新平台，具有分辨率高时效性高数据多样化等优势，越来越多的应用于森林资源调查中。无人机影像基础上的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演分析林业机械论文。样方数据获取年月在新疆农测林分蓄积量效果较好。冯仲科等基于技术，提取了树高等林分因子，与实测树高建立回归模型反演森林蓄积量。目前使用遥感数据在大尺度上估算蓄积量较多，根据高分辨率影像提取冠幅信息并进行林分蓄积量反演还需要进步研究。文中从无人机高分辨率影像入手，通过多尺度分割技术确定研究区天山云杉林的最优分割尺度，再根据面向对象的方法识别并提取林木冠幅信息，结合样方实测数据幂函数方程为，说明直接使用树高冠幅因子构建反演模型结果达不到要求。根据实测胸径树高冠幅数据分析可知组数据之间存在较高相关性，为进步提高建模精度，在树高冠幅模型中引入胸径因子......”。

8、“.....由表可知值较显著，说明模型拟合情况较好可以满足建模要求，模型公式为式中表示胸径，表示冠幅，表示树高。随着遥感处理软件的成熟冠幅信息逐渐合并，分割准确度下降。确定尺度参数为后对形状因子以及紧致度因子不断的调整，最终确定形状因子为，紧致度因子为。根据最优分割尺度对影像进行分类并提取影像冠幅，再将影像提取的冠幅数据与样方实测冠幅数据进行比较，由图可知，影像提取冠幅与实际测量冠幅之间存在较强的相关关系，为，线性方程拟合结果如表所示，拟合结果较好，根据拟合结果得到的表达式为图无人机影像基础上的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演分析林业机械论文胸径估测研究北京林业大学学报，付凯婷无人机遥感技术估算桉树蓄积量的研究南宁广西大学，朱思名，王振锡，裴媛，吕金城，葛瑶基于无人机影像的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演干旱区资源与环境，基金新疆维吾尔自治区林业改革发展基金项目资助......”。

9、“.....天山云杉林元立木材积公式由新疆维吾尔自治区林业和草原局天然林保护办公效果较好。利用无人机遥感影像提取天山云杉林冠幅，通过胸径冠幅模型与胸径冠幅树高模型求出胸径和树高模拟值，进而推算林分蓄积的方法可为无人机影像反演森林蓄积量提供参考。参考文献宋于洋，赵自玉，杨振安，等天山云杉种群数量动态研究南京林业大学学报自然科学版，李慧颖，李晓燕，于皓，等基于多源遥感信息的过去年间吉林省长吉示范区森林面积损失与景观破碎化研究干旱区资源与无人机技术进行森林资源调查并反演蓄积量，能够满足野外调查需求并减轻人力消耗，而在高郁闭度林分中准确提取冠幅信息并反演蓄积量仍需要进步研究。结论本研究利用无人机影像轻巧灵活地物信息丰富椒盐噪声少等优点，以样方调查数据为基础，采用多尺度分割技术提取冠幅信息。研究发现林场最适宜分割尺度为......”。