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Updated: Jul 23, 2026

08:14
LeafJ: An ImageJ Plugin for Semi-automated Leaf Shape Measurement
Published on: January 21, 2013
28.5K
一种基于激光模块和深度学习的茎直径测量的自动化方法
Sheng Wang1,2, Rao Li1,2, Huan Li1,2
1School of Information Science and Technology, Beijing Forestry University, Beijing, 100083, China.
Plant methods
|July 5, 2023
概括
本研究介绍了一种用于测量树干直径 (SD) 的自动设备,为传统方法提供了高效和准确的替代方案. 这种新的方法可以确保在各种环境中精确地收集森林库存数据.
科学领域:
- 林业科学 林业科学
- 遥感技术 遥感技术 遥感技术
- 生态监测 生态监测
背景情况:
- 传统的树干直径 (SD) 测量对于森林管理至关重要,但是劳动密集型和昂贵.
- 现有的方法需要专家人员,导致时间延迟和费用增加.
- 需要自动化,高效和准确的SD测量技术.
研究的目的:
- 开发和验证一种用于自动测量茎直径的新型装置和方法.
- 为森林资源管理提供具有成本效益和便携性的解决方案.
- 提高自然环境中SD数据收集的效率和准确性.
主要方法:
- 一个集成图像传感器和激光模块的设备被开发用于自动SD测量.
- 一个激光模块在树干上投射了一个参考点进行校准.
- 一个端到端的模型从图像中确定了车身轮,根据轮和点直径计算SD.
主要成果:
- 该方法在各种场景 (过渡性林地/灌木,混合森林,城市地区) 中与实地带测量具有很高的一致性.
- 获得了0.36厘米的绝对平均误差和0.45厘米的根平均平方误差,SD值从2.00厘米到89.00厘米不等.
- 集成设备成本低,便携,多功能,并且比许多现有方法更准确.
结论:
- 开发的方法允许在自然环境中自动,高效和准确的茎直径测量.
- 未来的工作包括将该设备集成到自主移动机器人中,以扩展应用.
- 这项技术有可能彻底改变森林库存和管理实践.

