PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Automatyczne określanie średnicy pnia, podstawy korony oraz wysokości sosny zwyczajnej (Pinus Silvestris L.) na podstawie analiz chmur punktów 3D pochodzących z wielostanowiskowego naziemnego skanowania laserowego

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Automatic determination of trunk diameter, crown base and height of scots pine (Pinus Sylvestris L.) Based on analysis of 3D point clouds gathered from multistation terrestrial laser scanning
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Rozwój technologii naziemnego skanowania laserowego (TLS) w ostatnich latach spowodował jej uznanie i wdrożenie w wielu gałęziach gospodarki, w tym w leśnictwie i ochronie przyrody. Wykorzystanie chmur punktów 3D TLS w procesie inwentaryzacji drzew i drzewostanów oraz określaniu wybranych cech biometrycznych drzewa (np. średnicy pnia, wysokości drzewa, podstawy korony, liczby kształtu pnia) oraz wielkości surowca drzewnego (objętość drzew) staje się już praktyką. Wartością dodaną technologii TLS poza dokładnością samego pomiaru jest automatyzacja procesu przetwarzania chmury punktów 3D pod katem ekstrakcji wybranych cech drzew i drzewostanów. Praca prezentuje autorskie oprogramowanie (GNOM) służące do automatycznego pomiaru wybranych parametrów drzew na podstawie chmury punktów pozyskanych skanerem laserowym FARO FOCUS 3D. Dzięki opracowanym algorytmom (GNOM) określono lokalizację pni drzew na kołowej powierzchni badawczej oraz dokonano pomiarów: pierśnicy pni (d1.3), kolejnych średnic pnia na różnych wysokościach pnia, wysokości wierzchołka drzewa, podstawy korony i objętości pnia (metoda pomiaru sekcyjnego) oraz korony drzewa. Prace badawcze realizowano na terenie Nadleśnictwa Niepołomice w jednogatunkowym drzewostanie sosnowym (Pinus sylvestris L.) na powierzchni kołowej o promieniu 18.0 m w zasięgu której znajdowało się 16 sosen (14 z nich ścięto). Drzewostan w wieku 147 lat miał jednopiętrową budowę i był pozbawiony podszytu. Naziemne skanowanie laserowe przeprowadzono tuż przed pracami zrębowymi. Pierśnicę 16 sosen określono w pełni automatycznie algorytmem GNOM z błędem około +2,1% w stosunku do pomiaru referencyjnego wykonanego średnicomierzem. Średni, bezwzględny błąd pomiaru w chmurze punktów - półautomatycznymi metodami "PIXEL" (pomiędzy punktami) oraz PIPE (wpasowanie walca) w programie FARO Scene 5.x, wykazał błąd odpowiednio: 3.5% oraz 5.0%. Za referencyjną wysokość wierzchołka przyjęto pomiar taśmą mierniczą na ściętym drzewie. Średni błąd automatycznego określania wysokości drzew algorytmem GNOM na podstawie chmury punktów TLS wyniósł 6.3%, i był niewiele większy niż przy zastosowaniu manualnej metody pomiaru na przekrojach w programie TerraScan (Terrasolid; błąd ~5.6%). Pomiar wysokości podstawy korony wykazał błąd na poziomie +9,5%. Referencję w tym przypadku stanowił pomiar taśmą wykonany ściętych sosnach. Przetwarzanie chmur punktów TLS algorytmami GNOM w przypadku 16 analizowanych sosen trwało poniżej 10 min (37 sek. /drzewo). W pracy wykazano jednoznacznie przydatność technologii TLS w leśnictwie i jej wysoką dokładność przy pozyskiwaniu danych biometrycznych drzew oraz dalszą potrzebę zwiększania stopnia automatyzacji przetwarzania chmur punktów 3D pochodzących z naziemnego skanowania laserowego.
EN
Rapid development of terrestrial laser scanning (TLS) in recent years resulted in its recognition and implementation in many industries, including forestry and nature conservation. The use of the 3D TLS point clouds in the process of inventory of trees and stands, as well as in the determination of their biometric features (trunk diameter, tree height, crown base, number of trunk shapes), trees and lumber size (volume of trees) is slowly becoming a practice. In addition to the measurement precision, the primary added value of TLS is the ability to automate the processing of the clouds of points 3D in the direction of the extraction of selected features of trees and stands. The paper presents the original software (GNOM) for the automatic measurement of selected features of trees, based on the cloud of points obtained by the ground laser scanner FARO. With the developed algorithms (GNOM), the location of tree trunks on the circular research surface was specified and the measurement was performed; the measurement covered the DBH (l: 1.3m), further diameters of tree trunks at different heights of the tree trunk, base of the tree crown and volume of the tree trunk (the selection measurement method), as well as the tree crown. Research works were performed in the territory of the Niepolomice Forest in an unmixed pine stand (Pinussylvestris L.) on the circular surface with a radius of 18 m, within which there were 16 pine trees (14 of them were cut down). It was characterized by a two-storey and even-aged construction (147 years old) and was devoid of undergrowth. Ground scanning was performed just before harvesting. The DBH of 16 pine trees was specified in a fully automatic way, using the algorithm GNOM with an accuracy of +2.1%, as compared to the reference measurement by the DBH measurement device. The medium, absolute measurement error in the cloud of points - using semi-automatic methods "PIXEL" (between points) and PIPE (fitting the cylinder) in the FARO Scene 5.x., showed the error, 3.5% and 5.0%,.respectively The reference height was assumed as the measurement performed by the tape on the cut tree. The average error of automatic determination of the tree height by the algorithm GNOM based on the TLS point clouds amounted to 6.3% and was slightly higher than when using the manual method of measurements on profiles in the TerraScan (Terrasolid; the error of 5.6%). The relatively high value of the error may be mainly related to the small number of points TLS in the upper parts of crowns. The crown height measurement showed the error of +9.5%. The reference in this case was the tape measurement performed already on the trunks of cut pine trees. Processing the clouds of points by the algorithms GNOM for 16 analyzed trees took no longer than 10 min. (37 sec. /tree). The paper mainly showed the TLS measurement innovation and its high precision in acquiring biometric data in forestry, and at the same time also the further need to increase the degree of automation of processing the clouds of points 3D from terrestrial laser scanning.
Rocznik
Tom
Strony
123--138
Opis fizyczny
Bibliogr. 17 poz.
Twórcy
autor
  • Uniwersytet Rolniczy w Krakowie, Wydział Leśny Instytut Zarządzania Zasobami Leśnymi
autor
  • Zakład Urządzania Lasu, Geomatyki i Ekonomiki Leśnictwa
Bibliografia
  • Aschoff T., Spiecker H., 2004. Algorithms for the Automatic Detection of Trees in Laser Scanner Data. [W] M. Thies, B. Koch, H. Spiecker i Weinacker H. (Eds.): Laser –Scanners for Forest and Landscape Assessment. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVI - 8/W2. s. 71-74.
  • Bienert A., Maas H. G., Scheller S., 2006. Analysis of the Information Content of Terrestrial Laserscanner Point Clouds for the Automatic Determination of Forest Inventory Parameters. [W] Koukal T. i Schneider W. (Eds.): Workshop on 3D Remote Sensing in Forestry. EARSel SIG Forestry. ISPRS WG VIII/11. Vienna, 14-15.02.2006, s. 1-6.
  • Brolly G., Király G., 2010. Algorithm for indyvidual stem mapping from terrestial laser scanning, Silvilaser 2010, Freiburg, Germany Dassot M.,Constant T.,Fournier M., 2011. The use of terrestial LiDAR technology in forest
  • science: Application fields, benefits and challenges. Annals of Forest Science, 68 (5), s. 959-974.
  • Dyrekcja Generalna Lasów Państwowych, 2007. Opracowanie metody inwentaryzacji lasu opartej na integracji danych pozyskanych różnymi technikami geomatycznymi. Raport końcowy, Część II – wyniki z zakresu skanowania naziemnego.
  • Heurich M., Weinacker H., 2004. Automatic Tree Detection And Measurement In Temperate Forests Of Central Europe Using Laserscanning Data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information, Vol. XXXVI - 8/W2, s. 198-202.
  • Holopainen M., Vastaranta M., Kankare V., Raty M., Vaaja M., Liang X., Yu X., Hyyppä J., Hyyppä H., Viitala R., Kaasalainen S., 2011. Biomass Estimation Of Individual Trees Using Stem And Crown Diameter TLSS Measurments. W: Lichti, D.D., Habib, A.F. (Eds.), ISPRS Workshop Laser Scanning 2011. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, XXXVIII-5/W12, 2011,Calgary, Canada.
  • Hopkinson C., Chasmer L., Young-Pow C., Treitz P., 2004. Assessing Forest Metrics with a Ground-Based Scanning Lidar. Canadian Journal of Forest Research, 34 (3), s. 573-583.
  • Kozioł K., Wężyk P., 2007. Zastosowanie algorytmu Delaunay`a w eliminacji i klasyfikacji chmury punktów z naziemnego skaningu laserowego Polskie Towarzystwo Informacji Przestrzennej, Rocznik Geomatyki; tom V, zeszyt 5, s. 33-43.
  • Moorthy I., Miller J.R., Berni J.A.J., Zarco-Tejada P., Hu B., Chen J., 2011. Field characterization of olive (Olea europea L.) tree crown architecture using terrestrial laser scanning. Agricultural and Forest Meteorology, 151, s. 204-214.
  • Moskal L.M., Zheng G., 2012. Retrieving forest inventory variables with terrestrial laser scanning (TLS) in urban heterogeneous forest. Remote Sensing, 4 (1), s. 1-20.
  • Pierzchalski M., 2009. Naziemny skaning laserowy (TLS) w określaniu wybranych cech taksacyjnych drzewostanu w sosnowych na kołowych powierzchniach próbnych w Nadleśnictwie Milicz. Uniwersytet Rolniczy im. Hugona Kołłątaja w Krakowie, Wydział Leśny, Katedra Ekologii Lasu. Praca magisterska.
  • Popescu S.C., Zhao K., 2008. A voxel-based lidar method for estimating crown base height for deciduous and pine trees. Remote Sensing of Environment, 112(3), s. 767-781.
  • Tanaka T., Yamaguchi J., Takeda Y., 1998. Measurement of Forest Canopy Structure with a Laser Plane Range-Finding Method - Development of a Measurement System and Applications to Real Forests. Agricultural and Forest Meteorology, 91 (3-4), s. 149-160.
  • Thies M., Aschoff T. i Spiecer H., 2003. Terrestrische Laserscanner Im Forst – Fuer Forstliche Inventur Und Wissenschaftliche Datenerfassung. AFZ/Der Wald, 58, s. 1430-2713.
  • Tompalski P., Kozioł K. 2008. Określanie wybranych parametrów drzew za pomocą naziemnego skaningu laserowego. Krakowska Konferencja Młodych Uczonych s, 337 – 346
  • Welles J. M., Cohen S., 1996. Canopy Structure Measurement by Gap Fraction Analysis Using Commercial Instrumentation. Journal of Experimental Botany, 47 (302), s. 1335-1342.
  • Wężyk P., Kozioł K., Glista M., Pierzchalski M., 2007. Terrestrial Laser Scanning Versus Traditional Forest Inventory. First Results from the Polish Forests. ISPRS Workshop on Laser Scanning 2007 and SilviLaser 2007. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. XXXVI, Part 3 / W52. 424-429. Espoo, Finland. 12-14.09.2007, s. 424-429.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a4e2d73e-6fde-4907-a9e0-94d8e567e34d
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.