위험 작업 대신에, 라이더는 산림 자원 조사를 더 안전하고 더 효율적이게 합니다

지원서 신원

산림 자원 조사는 산림 자원의 페르센트 상황과 개발에 정통하기 위한 주요 수단으로서 있습니다 지탱할 수 있는 산림 자원의 관리와 보호에 큰 중요성의.

전통적 산림 조사 기술은 상대적으로 뒤처지고 광범위합니다. 조사관들은 높은 노동 강도와 예측 불가능한 위험으로, 숲의 지방으로 깊게 갈 필요가 있습니다. 숲 매개 변수의 인수는 현장 인력들에 의해 현지 시료 채취와 마당 측정에 의존합니다. 사용된 수단은 단지 포켓용 고도계, DBH 통치자와 줄자와 같은 상대적으로 원래 계측 기구로 제한됩니다. 그것은 시간이 걸리고 근면할 뿐만 아니라 있는 그러나 또한, 소규모 산림 지역의 정보를 획득할 수 있을 뿐이고 수사 범위가 포괄적이지 않습니다.

원격 탐지 기술의 급격한 발달은 효율적이고 대영역 산림 자원 조사의 실현에 대한 희망을 가져옵니다. 그러나, 광학 원격 감지 화상이 임관을 관통하고 숲 수직 구조 정보를 획득할 수 없는 현실 때문에, 이용 가능한 효과적 표준 파라미터는 제한됩니다.

응용 방향

라이더 기술은 태양과 같은 외부 조명 공급원들을 심하게 의존하는 전통적 광학적 원격 조사와 다릅니다. 그것은 목표물을 발견하기 위해 활발히 레이저 빔을 분사함으로써 전천후 작전의 능력을 가집니다. 다중에코우 기술의 지지와 함께, 라이더에 의해 분사된 펄스형 레이저 빔은 완전히 숲 수직 구조 정보를 획득하기 위해, 그것의 3차원적 점 구름 데이터를 획득하기 위해 산림 간격을 통해 나무의 줄기와 심지어 땅에게 접근하고, 마침내 나무 높이, DBH와 양과 같은 숲 매개 변수 정보를 추출할 수 있습니다.

요즈음, 대영역 산림 자원에 대한 조사와 모니터링은 주로 지구상이고 혹평 3D 레이저 스캐너에 의해 보충되는 공수 레이더 형태입니다. 라이더 기술은 주로 임분재적법의 평가와 더불어, 식물체수, 나무 높이, DBH와 엽층 밀도와 같은 기초적 표준 파라미터의 추출에 적용됩니다.

입지의 01개 수

나무의 수는 입목 밀도를 묘사하기 위한 중요 지수인 주어진 지역에서 나무의 수량 정보입니다. 트리 번호 추출 알고리즘은 국부적 최대값 검출에 대한 점 구름 데이터에 의해 생산된 캐노피 높이 모델 (채널 다중 장치)를 기반으로 합니다. 창문에서 최대값을 얻기 위해 채널 다중 장치를 가로지른 후, 크라운 최고점은 식물체수 정보를 얻기 위해, 획득될 수 있습니다.

02개 입지 나무 높이

임분고는 수목 성장을 반영뿐 아니라, 숲 크기를 추정하기 위한 중요 매개변수입니다. 라이더 기술은 임관 점 구름뿐 아니라, 임관 하에 영역 점 구름을 획득할 수 있습니다. 2 절차가 획득한 채널 다중 장치를 기반으로, 단목 높이 매개 변수는 크라운 최고점을 이용하여 추출될 수 있습니다.

나무의 03 DBH

DBH는 나무의 성장 상태를 평가하기 위해 중요 매개변수 중 하나입니다.

매뉴얼 측정 방법은 나무의 뿌리로부터 떨어진 나무 1.3m의 지름을 측정하기 위한 DBH 통치자를 DBH 매개 변수로 이용하는 것입니다. 지구상이거나 혹평 라이더 점 구름 데이터를 기반으로 하는 추출하는 나무 DBH 정보의 방법은 무릎 적당한 원둘레법입니다. 이 방법은 단목 점 구름을 분할하는데 사용됩니다. 이 토대에, 1.3m DBH의 키에 있는 점 구름 데이터는 상응하는 2차원적인 그리드 사진을 발생시키기 위해 가로채입니다. 그리고 나서, 허프 변환 맞춤 써클 알고리즘은 순환 맞춤을 위해 사용되고 획득한 원형 직경이 나무 DBH로 간주될 수 있습니다.

04 입지 엽층 밀도

엽층 밀도는 절단 강도를 결정하기 위해 산림 재배와 핵심 요인을 대형 반영입니다. 엽층 밀도는 캐노피 계획안과 임지 지역의 비율입니다.

전통적 원격 감지 방법은 오르소포토 이미지 (DOM)로부터 임관을 분할하기 위해 복잡한 화상 처리 알고리즘을 사용할 필요가 있고, 그리고 나서 지역을 식림하기 위해 캐노피의 비율을 계산함으로써 엽층 밀도를 계산합니다. 다중에코우 기술을 기반으로 하는 라이더는 직접적으로 첫번째 반향의 합산 점수에 첫번째 반향의 식물 요점의 비율을 계산함으로써 엽층 밀도를 획득하며, 그것이 단순하고 효율적입니다.

라이더의 장점

라이더는 산림 자원 조사와 모니터링에서 명백한 장점을 가집니다 :

1. 높은 작동 효율성이 대규모 산림 자원 조사의 필요를 충족시켜 줍니다

한 예로 수입 하이-클라우드 공수 레이더 PM-1500, 그것이 4 심초와 최고 200만까지 시점 / Ｓ의 주사 속도를 가지고 있으며, 그것이 정확하게 표준 파라미터를 추출하기 위해, 효과적으로 가지, 줄기와 표면과 같은 포괄적 3차원적인 정보를 획득할 수 있습니다. 게다가 1500 미터 긴 레인징의 덕택으로, 그것은 많은 하락치와 산 지형의 겁 없을 뿐만 아니라 있는 그러나 또한, 단일 조작의 큰 적용범위 영역을 가지고 있고 수사 작전의 효율이 매우 향상되었습니다.

2. 더 덜 수동작동, 인력 안전

PM-1500 공수 레이더의 작동 반경은 30 킬로미터에 도달할 수 있고 기동이 경로 선정 뒤에 수동작동 없이 자동적으로 실행될 수 있습니다. 운영자들은 병력 조사의 안전을 보장하고 사고를 회피하기 위해, 산림 지역으로 깊게 갈 필요가 없습니다.

3. 산림 자원 조사에 의한 부유한 결과

스탠드 번호와 같은 전통적 매개 변수 뿐 아니라 전통적 원격 감지 측정에 의해 획득될 수 있는 천단폭과 엽층 밀도는 라이더 기술이 또한 직접적으로 나무 높이와 DBH의 매개 변수를 획득하고 산림 자원 조사에게 더 정확하고 포괄적 매개 변수 정보를 제공하기 위해, 정확하게 임분재적법을 추정할 수 있다는 것을 의미합니다.

4. 자료는 객관적이고 정확하고 추적할 수 있습니다

손으로 현장 표본 조사에 의존할 때, 조사 범위와 물체 중에서 선택은 종종 임의적이고 주관적이고 조사 활동이 단지 추적가능성 없이 한때 실행될 수 있으며, 그것이 조사 결과의 객관성과 정확도를 보증하는 어려움으로 이어질 수 있습니다.

라이더 기술을 기반으로, 한편으로는, 전 영역을 포함하는 숲 점 구름 데이터가 다른 한편, 얻을 수 있다고, 더 레인지 이내에 전체적 표준 파라미터의 자동 발취는 점 구름 데이터 처리 알고리즘을 기반으로 실현될 수 있습니다.

게다가 지구상인 공수되 통합 처리, 혹평과 다른 다중-자원 라이더 데이터를 통하여, 그것은 심지어 더 상세한 한 개의 나무 받침대 파라미터 추출의 요구조건을 충족시킬 수 있습니다. 라이더 기술은 표준 파라미터를 추출함에 있어 비교할 수 없 객관성과 효율성을 가지고 있습니다.