基于智能手机的立木测量技术与方法--详细介绍

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 当前位置:店销书,专著 信息技术,电子 信息技术,电子 信息技术,电子 基于智能手机的立木测量技术与方法
   
基于智能手机的立木测量技术与方法
作者:徐爱俊
书名:基于智能手机的立木测量技术与方法
定价:¥ 98 元
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开本: 小16K
标准书号: 978-7-03-059821-9
字数(千): 228
页数: 188
出版日期: 2019-6-17
发行号: TP-8144.0101
装帧: 平装
点击热度: 391
最新印刷日期:    
 
编辑推荐
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获奖情况
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图书介绍
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  本书从系统性角度出发,对基于智能手机的立木树高、胸径与冠幅等测树因子的测算进行理论、技术与方法研究,根据普通智能手机摄像头的结构特征和手机内置传感器的坐标系统原理,以手机摄像头和相关内置传感器为信息采集工具,结合近景摄影测量技术和计算机视觉技术自动测量单株或多株立木的树高、胸径与冠幅等测树因子,建立以信息技术为基础的立木因子自动测量技术与方法研究。
  本书可作为高等学校计算机科学与技术、林业工程、森林经理学、森林保护、林业信息技术等专业或方向的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生的教材或参考书,也可供相关领域科技工作者以及企事业单位工作人员参考阅读。
 
前言
...........................................................................................................................................
  森林资源数据的采集是森林资源监测与管理的重要工作之一。在各类森林资源调查工作中,测定立木的树高、胸径和冠幅等测树因子是其重要内容。对这些测树因子的测量,传统的方法耗资大、效率低且精度不高;随着科学技术的发展,相关精密仪器在森林调查中发挥了显著的作用,但却因技术操作、适用范围等限制,缺乏普适性。目前,国内外仍未找到一种快捷、简便、可靠的测量方法,相关科研人员和林业科技工作者一直在探索采用当今先进技术进行森林资源调查的方法,以适应当前“智慧林业”建设对森林资源调查工作的更高要求。随着信息技术的进步和智能终端软硬件系统的快速发展,采用智能手机获取立木的树高、胸径和冠幅等测树因子成为可能,也将在测树装备方面引起一场新的变革。
  作者积累多年在智慧林业和计算机应用研究领域的成果与经验,并结合国内外智慧林业研究的最新成果撰写了本书,以供林业工作者和相关科研人员参考,希望起到抛砖引玉的作用。
  本书根据普通智能手机摄像头的结构特征和手机内置传感器的坐标系统的工作原理,以普通智能手机摄像头作为信息采集工具,利用摄像测量学等技术,对单株或多株的立木树高、胸径和冠幅等测树因子进行自动测量,并以信息技术为基础对立木自动测量技术与方法进行研究。其主要研究内容有以下5个方面。
  1)研究带有非线性畸变参数的相机成像模型
  通过分析智能手机的摄像机图像传感器、成像原理、对焦成像模块,研究摄像机成像模型中计算机图像坐标系、图像物理坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系之间的转换关系,分析手机摄像头在测量成像过程中的畸变问题,研究在中心透视投影模型中引入非线性畸变项消除或减少畸变误差,构建带有非线性畸变参数的相机成像模型。
  2)立木与智能手机之间的空间几何模型
根据立木的坐标位置、手机摄像头的坐标位置、手机与立木之间距离等因素,分析立木与手机之间的空间几何关系。
  3)研究基于智能手机建立测量单株立木树高和胸径的测量模型
  (1)利用手机内置的重力传感器的工作原理,实时获取手机的角度值。通过分析传感器的三维坐标系与手机的自然坐标系统之间的关系,研究获取手机的倾斜角度。
  (2)根据手机传感器和摄像头的工作原理,并结合倾斜角度自动测量立木间的距离。
  (3)通过自动获取的有效距离及已知的有效镜头焦距等自动获取相机参数。
  (4)利用得到的相机参数及设备预设参数,通过相机成像模型,可根据目标立木的图像信息,反算出单株立木的空间信息。
  (5)根据智能手机的自然坐标系统与立木的实际立体空间坐标关系,建立立木、手机位置、相机参数等因子的立木测量模型。通过该模型可以求解单株立木的树高、胸径和冠幅等测量值。
  4)研究多株立木因子的自动测量模型
  研究只需拍摄一幅图像就能测量出多株立木的树高、胸径和冠幅等信息,根据相机参数、有效距离、像素个数的比例关系等,建立立木因子测量模型(包括立木胸径、树高和冠幅测量模型),自动测量排列无序的多株立木的测树信息。
  5)开发立木测量系统
  在上述研究内容的基础上,开发基于Android系统的手机摄像,可实时获取测量参数,或获取图片,实现图像的导入、放大缩小、相机预设值、胸径计算、树高计算、冠幅计算及测量误差修正等基本功能的自动测量立木的原型系统。
  本书适合作为计算机科学与技术、林业工程、森林经理学、森林保护、林业信息技术等专业或方向的高年级本科生、硕士研究生、博士研究生和林业科技工作者学习和研究的教材或参考书。为此,作者在叙述上力求通俗易懂、深入浅出。
  参与本书撰写和实验的人员还有管昉立、武新梅、周素茵、周克瑜、阮晓晓、杨婷婷、高莉平、陈相武等,作者在此表示感谢。由于作者水平有限,书中不当之处在所难免,敬请读者批评指正。
 
图书目录
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第1章  概述    1
1.1  森林资源调查    1
1.2  立木因子测量    1
1.3  摄像测量学    2
1.4  关键技术及技术路线    3
1.4.1  基于智能手机的相机标定方法    3
1.4.2  基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法    3
1.4.3  基于Mean­Shift算法的立木图像分割方法    6
1.4.4  单株立木胸径测量方法    6
1.4.5  单目视觉系统被动测距方法    7
1.4.6  多株立木胸径测量方法    9
1.4.7  平面约束下的立木树高提取方法    10
1.4.8  单株立木树高测量方法    11
1.4.9  基于灭点原理的多株立木树高测量方法    13
1.4.10  多株立木树高和冠幅测量方法    15
1.5  本章小结    16
第2章  相关技术及实验环境    17
2.1  支撑技术概述    17
2.1.1  相机标定    17
2.1.2  距离测量    19
2.1.3  图像分割    20
2.1.4  数字摄影测量与计算机视觉    22
2.2  实验环境和软硬件支撑条件    23
2.2.1  Android系统平台    23
2.2.2  系统架构及特性    23
2.2.3  智能手机的硬件    23
2.2.4  手机传感器    25
2.3  本章小结    25
第3章  智能手机相机标定方法    27
3.1  摄影测量基本成像模型    27
3.2  基于智能手机的改进相机标定方法    28
3.2.1  相机成像模型    29
3.2.2  相机非线性畸变优化模型    30
3.3  参数计算及优化    32
3.3.1  单应性关系与内参约束    32
3.3.2  L­M算法非线性优化    32
3.3.3  畸变优化    32
3.4  标定参数精度对比验证    33
3.4.1  算法实现    33
3.4.2  实验结果与分析    34
3.5  本章小结    39
第4章  基于视觉显著性及形态学的立木树干轮廓检测    40
4.1  视觉显著性表达    40
4.1.1  颜色空间选取    40
4.1.2  基于Lab颜色空间的视觉显著性表达    41
4.2  色调分量均衡化与特征融合    42
4.2.1  色调特征提取    42
4.2.2  色调分量均衡化处理与特征融合    43
4.3  融合图像二值化    44
4.4  数学形态学处理    45
4.5  立木主轮廓提取    47
4.6  轮廓识别精度分析    47
4.6.1  图像采集及实验环境    47
4.6.2  立木树干轮廓分割结果    48
4.6.3  观察评价    49
4.6.4  性能指标评价    49
4.7  本章小结    50
第5章  基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法    51
5.1  材料和方法    51
5.1.1  立木图像采集    51
5.1.2  立木轮廓提取方法    51
5.2  立木图像分割    52
5.3  立木轮廓提取    55
5.3.1  边缘检测    55
5.3.2  轮廓提取    57
5.4  实验与结果分析    57
5.4.1  实验环境    57
5.4.2  立木分割结果    58
5.4.3  分割指标评价    60
5.4.4  算法性能分析    61
5.5  本章小结    62
第6章  基于Mean­Shift算法的立木图像分割方法    63
6.1  立木图像分割原理    63
6.2  多角度立木图像抽象    64
6.2.1  背景平滑    64
6.2.2  冠层空洞模糊    65
6.3  多维自适应Mean­Shift算法立木聚类    67
6.3.1  多维特征自适应带宽    67
6.3.2  核函数    69
6.3.3  立木图像聚类分割实现    70
6.4  实验与结果分析    71
6.4.1  实验方法    71
6.4.2  结果与分析    72
6.5  本章小结    75
第7章  单株立木胸径测量算法    76
7.1  单位像素三维世界坐标系尺寸重建    76
7.1.1  单位像素三维尺寸重建算法    76
7.1.2  单位像素三维世界坐标系物理尺寸重建    77
7.2  树干高度检测    79
7.2.1  最小外接矩形提取及优化    79
7.2.2  树干高度计算    80
7.3  胸径测量算法    80
7.3.1  胸径测量高度定位    81
7.3.2  胸径像素获取    81
7.3.3  胸径计算    81
7.4  实验验证与分析    82
7.4.1  单位像素三维世界坐标系物理尺寸重建验证    82
7.4.2  树干高度测量精度对比    84
7.4.3  胸径测量精度对比    85
7.5  本章小结    86
第8章  单目视觉系统被动测距方法    87
8.1  单目视觉系统被动测距    87
8.2  标靶设计与角点检测    89
8.2.1  标靶设计    89
8.2.2  角点检测算法    90
8.3  基于单目视觉的被动测距模型    93
8.3.1  相关性分析    93
8.3.2  模型建立    95
8.4  实验验证与分析    99
8.4.1  实验设计    99
8.4.2  实验室环境测距    100
8.4.3  自然场景测距    102
8.5  本章小结    102
第9章  多株立木胸径测量方法    104
9.1  多株立木胸径被动测量原理    104
9.2  立木树干轮廓检测    106
9.3  立木胸径测量    107
9.3.1  建立立木胸径测量坐标系    108
9.3.2  立木胸径测量模型    109
9.4  实验验证与分析    112
9.5  本章小结    114
第10章  平面约束下的立木树高提取方法    115
10.1  参照物轮廓识别    116
10.2  灭点坐标检测    117
10.3  构建交比信息    119
10.3.1  平面线段长度计算    119
10.3.2  竖直平面上线段长度计算    120
10.4  实验验证与分析    123
10.4.1  方法实现    123
10.4.2  实验验证    123
10.5  本章小结    124
第11章  单株立木树高测量方法    125
11.1  图像感兴趣区域选取    125
11.2  立木图像畸变校正    127
11.2.1  非线性畸变校正模型    128
11.2.2  基于点运算的透视畸变校正模型    130
11.3  立木树高测量模型    132
11.4  实验验证与分析    133
11.5  本章小结    134
第12章  基于灭点原理的多株立木树高测量方法    135
12.1  立木图像处理与识别    135
12.1.1  图像非线性畸变校正    135
12.1.2  标定物特征点检测    136
12.1.3  立木轮廓垂直最值点识别    137
12.2  多株立木树高测量方法    139
12.2.1  设标立木树高测量    139
12.2.2  多株立木树高测量    141
12.3  实验与验证    144
12.4  本章小结    145
第13章  多株立木树高和冠幅测量方法    147
13.1  树高和冠幅测量原理    147
13.2  立木轮廓提取    149
13.3  基于智能手机的多株立木树高和冠幅测量方法    152
13.3.1  建立立木测量坐标系    152
13.3.2  深度提取模型    153
13.3.3  树高测量模型    153
13.3.4  冠幅测量模型    156
13.4  实验验证与分析    158
13.4.1  树高测量模型精度验证    158
13.4.2  立木冠幅测量模型精度验证    159
13.5  本章小结    159
第14章  立木测量系统开发    161
14.1  系统开发环境    161
14.1.1  环境配置    161
14.1.2  环境搭建    162
14.2  系统开发框架    162
14.3  系统数据流    164
14.4  系统功能模块设计    165
14.5  本章小结    168
参考文献    169
 
 
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