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激光扫描系统林业调查解决方案

林木参数统计分析、、激光雷达点云数据

行业背景
用户痛点
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行业背景

林业调查行业现状显示，随着生态文明建设的推进，其重要性日益增加。。现代林业调查队伍通过技术培训和实践锻炼，已具备专业能力，广泛应用现代化技术如平板电脑和北斗导航，提高效率和准确性。。调查内容从查清森林资源扩展到林草生态综合监测评价。。国家级和省级森调队以"设计院""规划院"或"监测中心"命名，市县级则为"服务中心"或"技术中心"。。林业调查是一项高强度劳动，需要面对自然挑战和风险，同时注重质量控制，确保调查成果的高质量。。

用户痛点

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传统测量复杂

冠层高度、、冠幅、、平均胸径、、冠层体积等林业调查中的数据需要人工单株测量测算或估算。。

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参数计算

郁闭度等需要通过模拟方程测算或人工计数。。

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建库困难

重点植株的建库管理需要量测记录后手动入库，经办流程多，数据来源不明确

传统测量复杂

冠层高度、、冠幅、、平均胸径、、冠层体积等林业调查中的数据需要人工单株测量测算或估算。。

参数计算

郁闭度等需要通过模拟方程测算或人工计数。。

建库困难

重点植株的建库管理需要量测记录后手动入库，经办流程多，数据来源不明确

方案内容

激光扫描技术的林业应用，采用点云数据进行林木参数统计分析的测量流程，以其非接触、、自动化、、全数字化、、信息量大、、实时性强、、精度高、、适应性强等特点，克服了传统林业调查方法的局限性，为林木资源评估提供了一种新的技术手段。。总体解决方案具备良好的机动性、、灵活性和安全性，再配以专业的数据处理软件，可实现低成本、、高效率、、高精度的林木参数提取和分析。。

1. 点云数据：：：首先获取林木区域的点云数据，这是通过激光雷达(LiDAR)等技术收集的高精度三维空间数据。。

2. 滤波：：：对点云数据进行滤波处理，以去除噪声和不必要的数据，提高数据质量。。

3. 树木点识别：：：在滤波后的点云数据中识别出树木的点，这是单木分割的基础。。

4. 单木分割：：：将识别出的树木点进一步分割，区分出单独的每棵树。。

5. 生成树冠高度模型(CHM)：：：利用分割后的单木数据生成树冠高度模型，这是一种表示树木高度分布的三维模型。。

6. 林木参数统计分析报表：：：基于生成的树冠高度模型，进行林木参数的统计分析，形成报表。。

7. 合并和分块（可�。。�：：：可选择将数据合并或进行分块处理，以适应不同的分析需求。。

8. 抽�。。ǹ裳。。�：：：可选择对数据进行抽稀处理，减少数据量，提高处理效率。。

9. 粗差识别、、剔除（可�。。�：：：识别数据中的粗差并进行剔除，以保证分析结果的准确性。。

10. 面积、、株数等参数提�。�：：：最后，从分析报表中提取关键的林木参数，如面积、、株数等。。

整个流程是林业资源调查和监测中的一个高效、、自动化的方法，可以为林业管理和规划提供重要的数据支持。。

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方案优势

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植株点云提取、、真彩色显示

通过激光扫描，对林区内各类树种的植株进行点云提取，并将数据库与植株点云对点云进行真彩色显示，大大提高了林区建库的易读性。。

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直接量取植株数据

激光雷达特有的多回波技术，可以使激光从植被缝隙中穿过，在地面进行反射，获取准确的点云信息。。在相应软件中，计算获得多种林业调查成果。。

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非接触测量�；；；ぶ仓�

非接触测量，对树木的无损伤，所以可以对同一株树木进行连年观测，得出树木生长量及林分生长量，从而建立更精准的林木生长模型。。

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全面数字化

数字产品，便于保存和处理，将其编制的材积表存入数据库可进一步建成材积库，实现全面数字化。。需要时只需输入相应地域、、胸径、、树高等相关因子即可获取某树种的材积。。

应用场景

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产品详情技术参数

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产品详情技术参数

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