Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "chmury punktów" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-5 z 5
Tytuł:
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
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
Autorzy:
Ratajczak, M.
Wężyk, P.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130230.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemne skanowanie laserowe
TLS
przetwarzanie chmury punktów
algorytmy
Charakterystyka biometryczna
terrestrial laser scanning
point cloud processing
algorithms
biometric characteristics
Opis:
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.
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.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2015, 27; 123-138
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Teksturowanie modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie danych z naziemnego skaningu laserowego
Complex objects texturing based on terrestrial laser scanner data
Autorzy:
Kolecki, J.
Słota, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130068.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
naziemny skaning laserowy
przetwarzanie chmury punktów
modelowanie 3D
inwentaryzacja
teksturowanie
terrestrial laser scanning
point cloud processing
3D modeling
stocktaking
texture mapping
Opis:
Obrazy pozyskane podczas rejestrowanej w trakcie skanowania laserowego chmury punktów pozwalają na tworzenie tekstur modelowanego obiektu, co zwiększa jego zawartość informacyjną. Generowanie tekstur bezpośrednio z pozyskanych obrazów wymaga znajomości parametrów odwzorowania, w którym powstaje zdjęcie. Jednak także informacja o kolorze zapisana jako atrybuty punktów chmury może być wykorzystana do tworzenia tekstur modelowanego obiektu. W takim przypadku chmura punktów może pośredniczyć w tworzeniu obrazów tekstur a cały proces teksturowania odbywa się bez bezpośredniego udziału zdjęć. Celem niniejszych badań było opracowanie metody teksturowania modeli obiektów o złożonej geometrii na podstawie kolorowej chmury punktów pochodzącej z naziemnego skaningu laserowego. Wynikiem pracy jest autorski program do tworzenia tekstur, bezpośrednio w oparciu o kolory RGB chmury punktów. Danymi wejściowymi do programu są chmury punktów w formacie tekstowym oraz obiekty 3D w formacie VRML. W celu przyspieszenia obliczeń w pierwszym kroku wykonywana jest automatyczna segmentacja chmur punktów. Następnie pozyskiwana jest informacja o geometrii płaszczyzn obiektu na podstawie pliku VRML. W efekcie analiz przestrzennych pomiędzy położeniem pikseli na teksturowanych płaszczyznach i chmurą punktów, pozyskiwane są informacje o kolorze pikseli oraz tworzone są tekstury obiektu. Uzyskane wyniki pokazują, że tworzone w ramach prac testowych tekstury mogą posiadać artefakty, będące efektem niedopasowania radiometrycznego zdjęć pozyskiwanych z różnych stanowisk skanowania.
Images taken during point cloud acquisition using laser scanning can be subsequently utilized for generating textures of 3D models. As a result the final amount of information associated with produced model is increased. Automatic texture generation using captured images directly, demands the knowledge about parameters describing image projection. However using the information about color stored as point cloud attributes allows texture generation without using the images directly. The addressed researches aim to develop a method of model texturing. As the final result a simple GUI application has been created in C++. Point clouds in text format and VRML models are used as the input data. In order to speed up the calculation process, in the first step the automatic segmentation of the point clouds is performed. Secondly the information about the object surfaces is obtained based on VRML file and then textures are defined. After performing spatial analysis between pixels position on textured surfaces and point cloud, the pixels color information is computed and texture images are generated. The results show that the test objects textures may be affected by noise resulting from radiometric discrepancies between images acquired from different standpoints.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2012, 24; 145-154
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Determination of the number of trees in the Bory Tucholskie National Park using crown delineation of the canopy height models derived from aerial photos matching and airborne laser scanning data
Określanie liczby drzew w Parku Narodowym Bory Tucholskie metodą segmentacji koron na modelach wysokościowych pochodzących z dopasowania zdjęć lotniczych oraz lotniczego skanownia laserowego
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Szostak, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130706.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
image segmentation
object classification
point clouds
airborne laser scanning
National Park
Bory Tucholskie
segmentacja obrazu
klasyfikacja obiektowa
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
Park Narodowy
Opis:
In recent years the term "precise forestry" has been used more and more often, referring to a modern and sustainable model of forest management. Functioning of such management of wood biomass resources is based, among others, on precisely defined and log-term monitored selected forest taxation parameters of single trees and whole forest stands based on modern geoinformation technologies, including Airborne Laser Scanning (ALS) and digital photogrammetry. The purpose of the work was the analysis of the usefulness of the CHM (Canopy Height Model) generated from the image-based point cloud or ALS technology to define the number of trees using the method of the segmentation of single Scots pine (Pinus sylvestris L.) crowns. The study was carried out in the Scots pine stands located in the Bory Tucholskie National Park (Poland). Due to the intentional lack of certain silviculture treatments, over the recent decades, these forest stands have been characterized by relatively high tree density, compared to managed forests. The CHM was generated from digital airborne photos (CIR composition; GSD 0.15 m) and on the other hand - from the ALS point clouds (4 points/m2 ; ISOK project). To generate point clouds from airborne photos using stereomatching method, the PhotoScan Professional (Agisoft) software was applied. The CHM coming from the Image-Based Point Cloud (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) and ALS data (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) were generated using FUSION (USDA Forest Service) software. The segmentation of tree crowns was carried out in eCognition Developer (TRIMBLE GeoSpatial) software. Apart from height models, also spectral information was used (so-called true CIR orthophotomaps; GSD: 0.3 and 0.75 m). To assess the accuracy of the obtained results, the ground truth data from 248 reference areas were used. The carried out analyses showed that in forest stands of younger age classes (< 120 years) better results were achieved applying the method of image matching (CHM_IPC), while in the case of older stands (> 120 years) the accuracy of the detection rate of tree crowns was the highest when CHM_ALS model was applied. The mean percentage error (defined by the number of trees, based on the detection of single pine crowns), calculated based on 248 ground truth areas was 0.89%, which shows a great potential of digital photogrammetry (IPC) and GEOBIA. In case of almost full nationwide cover in Poland of airborne digital images (present IPC models) and ALS point clouds (DTM and DSM), at almost 71% forest stands in the Polish State Forests National Forest Holding (PGL LP), one can assume wide application of geodata (available free of charge) in precise modelling of selected tree stand parameters all over Poland.
W ostatnich latach coraz częściej w odniesieniu do nowoczesnej i zrównoważonej gospodarki leśnej używa się terminu "precyzyjne leśnictwo". Funkcjonowanie takiego modelu zarządzania zasobami biomasy drzewnej opiera się m.in. na dokładnie określonych i monitorowanych cyklicznie wybranych parametrach taksacyjnych drzewostanów i pojedynczych drzew w oparciu o nowoczesne technologie geoinformacyjne, w tym lotnicze skanowanie laserowe (ang. ALS) oraz fotogrametrię cyfrową. Celem pracy była analiza przydatności Modelu Koron Drzew (ang. CHM) generowanego z chmur punktów pochodzących z automatycznego dopasowania cyfrowych zdjęć lotniczych (ang. Image-Based Point Cloud) lub z technologii ALS w celu określania liczby drzew metodą segmentacji pojedynczych koron sosen. Badania realizowano w drzewostanach sosnowych (Pinus sylvestis L.) na obszarze Parku Narodowego "Bory Tucholskie". Drzewostany te poprzez celowe zaniechanie w ostatnich dekadach pewnych zabiegów hodowlanych charakteryzowały się stosunkowo dużym zagęszczeniem drzew w porównaniu do drzewostanów gospodarczych. Model Koron Drzew wygenerowano w jednym wariancie ze zdjęć lotniczych CIR (GSD 0.15 m) a w drugim z chmur punktów ALS (4 pkt/m2 ; CODGiK ISOK). Do generowania chmur punktów ze zdjęć lotniczych metodą dopasowania zastosowano oprogramowanie Photoscan Professional (Agisoft). Modele Koron Drzew pochodzące z dopasowania zdjęć lotniczych (CHM_IPC; GSD: 0.30 m) oraz z danych ALS (CHM_ALS; GSD: 0.75 m) zostały wygenerowane w oprogramowania FUSION (USDA Forest Service). Segmentację koron prowadzono w oprogramowaniu eCognition Developer. Oprócz modeli wysokościowych wykorzystano także informację spektralną (tzw. prawdziwe ortofotomapy CIR; GSD: 0.3 i 0.75 m). Do oceny dokładności otrzymanych wyników wykorzystano dane pochodzące z 248 powierzchni referencyjnych. Przeprowadzona analiza wykazała, że w drzewostanach młodszych klas wieku (< 120 lat), lepsze wyniki można osiągnąć stosując metody dopasowania zdjęć (CHM_IPC) natomiast w drzewostanach starszych (> 120 lat) dokładność wykrywania koron drzew jest najwyższa przy stosowaniu wariantu CHM_ALS. Średni błąd procentowy określania liczby drzew w oparciu o detekcję pojedynczych koron sosen obliczony na podstawie 248 powierzchni referencyjnych wyniósł 0.89% co świadczy o ogromnym potencjale fotogrametrii cyfrowej (metod dopasowania zdjęć) oraz analizy obrazu (OBIA; Object-Based Image Analysis). W aspekcie niemal całkowitego pokrycia kraju danymi ALS oraz blisko 70% udziału drzewostanów sosnowych w Lasach Państwowych można założyć szerokie wykorzystanie tych nieodpłatnie dostępnych geodanych w celu zbudowania modelu precyzyjnego leśnictwa dla obszaru całego kraju.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2016, 28; 137-156
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Using lidar point clouds in determination of the scots pine stands spatial structure meaning in the conservation of lichen communities in "Bory Tucholskie" National Park
Wykorzystanie danych Lidar do określenia znaczenia struktury przestrzennej drzewostanów sosnowych w zachowaniu borów chrobotkowych na terenie Parku Narodowego „Bory Tucholskie”
Autorzy:
Wężyk, Piotr
Hawryło, Paweł
Szostak, Marta
Zięba-Kulawik, Karolina
Winczek, Monika
Siedlarczyk, Ewa
Kurzawiński, Adam
Rydzyk, Justyna
Kmiecik, Jowita
Gilewski, Wojciech
Szparadowska, Monika
Warchoł, Artur
Turowska, Agnieszka
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1048784.pdf
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
LiDAR
point clouds
unmanned laser scanning
terrestrial laser scanning
Bory Tucholskie National Park
UAV
chmury punktów
bezzałogowe skanowanie laserowe
naziemne skanowanie laserowe
modelowanie 3D
Park Narodowy Bory Tucholskie
Opis:
Celem badań realizowanych w roku 2018 finansowanych z Funduszu Leśnego, była analiza cech biometrycznych i parametrów drzewostanów sosnowych na terenie Parku Narodowego "Bory Tucholskie" (PNBT), w których w 2017 roku zainicjowano program ochronny czynnej borów chrobotkowych. Analizy środowiskowe prowadzono w odniesieniu do wybranych cech biometrycznych drzew i drzewostanów z wykorzystaniem chmur punktów ze skanowania laserowego (LiDAR), w tym bezzałogowych platform ULS (RiCopter + VUX-1 RIEGL) oraz naziemnych skanerów TLS (FARO FOCUS 3D; X130). Dzięki zastosowaniu technologii LiDAR, w precyzyjny sposób opisano strukturę drzewostanów sosnowych poprzez szeregi statystyk opisowych charakteryzujących strukturę przestrzenną 3D roślinności. Wykorzystując Model Koron Drzew (CHM) dokonano analizy objętości koron drzew oraz objętości przestrzeni podokapowej. Dla analizowanych wydzieleń przeprowadzono analizy solarne GIS pod kątem sumarycznej energii słonecznej docierającej do okapu drzewostanu oraz bezpośrednio do poziomu gruntu co ma duże znaczenie dla ochrony czynnej chrobotków. Dla celów projektu pozyskano także zdjęcia wielospektralne przy wykorzystaniu specjalistycznej kamery RedEdge-M (MiceSense) zamontowanej na platformie BSP wielowirnikowca Typhoon H520 (Yuneec). Przeprowadzono też naloty z kamerą termalną w celu detekcji miejsc z wysoką temperaturą na gruncie, odpowiednich na pionierskich gatunków porostów. Dla wydzieleń leśnych obliczono także wskaźniki roślinne: NDVI, NDRE, GNDVI oraz GRVI. Dane pozyskane w 2017 oraz 2018 roku były podstawą analiz przestrzenno-czasowych 4-D zmian w drzewostanach jakie miały związek z usunięciem części drzew oraz warstwy organicznej (ścioła, warstwa mszaków).
The aim of the research carried out in 2018 and financed by the Forest Fund was the analysis of biometric features and parameters of pine stands in the area of the "Bory Tucholskie" National Park (PNBT), where a program of active protection of lichen was initiated in 2017. Environmental analyses were conducted in relation to selected biometric features of trees and stands using laser scanning (LiDAR), including ULS (Unmanned Laser Scanning; RIEGL VUX-1) and TLS (Terrestrial Laser Scanning; FARO FOCUS 3D; X130). Thanks to the application of LiDAR technology, the structure of pine stands was precisely determined by means of a series of descriptive statistics characterizing the 3D spatial structure of vegetation. Using the Trees Crown Model (CHM), the analysis of the volume of tree crowns and the volume of space under canopy was performed. For the analysed sub-compartments, GIS solar analyses were carried out for the solar energy reaching the canopy and the ground level due to active protection of lichen. Multispectral photos were obtained using a specialized RedEdge-M camera (MicaSense) mounted on the UAV multi rotor platform Typhoon H520 (Yuneec). Flights with a thermal camera were also performed in order to detect places on the ground with high temperature. Plant indices: NDVI, NDRE, GNDVI and GRVI were also calculated for sub-compartments. The data obtained in 2017 and 2018 were the basis for spatial and temporal analyses of 4-D changes in stands which were related to the removal of some trees and organic layer (litter, moss layer).
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2019, 31; 85-103
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Wykorzystanie chmur punktów Lidar w ochronie czynnej borów chrobotkowych w Parku Narodowym "Bory Tucholskie"
Using Lidar point clouds in active protection of forest lichen communities in "Bory Tucholskie" National Park
Autorzy:
Wężyk, P.
Hawryło, P.
Zięba-Kulawik, K.
Kuzera, J.
Turowska, A.
Bura, M.
Wietrzyk, P.
Kołodziejczyk, J.
Fałowska, P.
Węgrzyn, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/130308.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Stowarzyszenie Geodetów Polskich
Tematy:
chmury punktów
lotnicze skanowanie laserowe
naziemne skanowanie laserowe
modelowanie 3D
Park Narodowy Bory Tucholskie
point clouds
airborne and terrestrial laser scanning
Bory Tucholskie National Park
3D modelling
Opis:
Zespół boru chrobotkowego (Cladonio-Pinetum) jest zbiorowiskiem wykształcającym się na suchych i ubogich w biogeny obszarach piaszczystych. Najlepiej zachowane płaty tego zbiorowiska roślinnego w Europie występują w Polsce północnej, w tym na terenie Parku Narodowego "Bory Tucholskie" (PNBT). Celem badań było określenie struktury przestrzennej wybranych drzewostanów sosnowych PNBT, w których zainicjowany został program ochronny czynnej borów chrobotkowych. Obszar badań obejmował część dwóch oddziałów leśnych PNBT z wydzieleniami: 18c, 19d, 19g, 19h, 19i, 19j i 19k. Badania przeprowadzono z wykorzystaniem lotniczego (ALS) i naziemnego (TLS) skanowania laserowego (LiDAR). Dzięki zastosowaniu technologii LiDAR możliwe było wykonanie bardzo precyzyjnego opisu struktury drzewostanów w przestrzeni 2D i 3D. W wyniku przeprowadzonych analiz określono szereg cech taksacyjnych i parametrów drzewostanów, takich jak: liczba i zagęszczenie drzew w drzewostanie, średnia odległość pomiędzy drzewami żywymi, liczba drzew martwych, pierśnicowe pole przekroju drzew żywych, zwarcie poziome koron, wskaźnik penetracji koron, wysokość górna drzew w wydzieleniu, wysokość podstawy korony drzewa, długość korony drzewa, objętość warstwy koron, powierzchnia 2D i 3D koron drzew, średni promień korony, współczynnik morfometryczny koron oraz zasięg pionowy martwych gałęzi. Opracowano także mapę występowania luk w wydzieleniach o powierzchni większej niż 2 m2. Badania rozpoczęte w 2017 roku są kontynuowane w 2018 roku z wykorzystaniem skanowania z platformy BSP (UAS) oraz TLS, które posłużą precyzyjnej ocenie zmian struktury przestrzennej drzewostanów, w których przeprowadzono cięcia prześwietleniowe.
Forest lichen communities develop on dry and poor in biogens sandy areas. The center of occurrence of this plant community in Europe coincides with Natura 2000 sites located in Poland, including the Bory Tucholskie National Park (BT NP). The aim of the study was to determine the spatial structure of selected Scots pine stands of BT NP, where a program of active protection of lichen communities was initiated. The research area included two forest compartments: 18 and 19. The analysis was performed in the following sub-compartments: 18c, 19d, 19g, 19h, 19i, 19j and 19 k. The research was carried out using airborne (ALS) and terrestrial (TLS) laser scanning (LiDAR). Thanks to the use of LiDAR technology, it was possible to make a very precise description of the structure of stands in 2D and 3D space. As a result of the conducted study, a number of stand parameters have been defined, such as: number of trees, tree density in the stand, number of live trees, average distance between living trees, number of dead trees, basal area, horizontal cover of tree crowns, crown penetration ratio, average height of trees, height of the crown base, tree crown length, crown layer volume, 2D and 3D crown surface, average crown radius, canopy relief ration and vertical range of dead branches. A map of crown gaps with an area of more than 2 m2 was also developed. Research activities with the use of laser scanning technology is continued in 2018 (repeated ALS and TLS scanning). The conducted research will allow to determine the influence of the stand structure on factors influencing the occurrence of lichens, including: shaping of microclimatic conditions.
Źródło:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2018, 30; 27-41
2083-2214
2391-9477
Pojawia się w:
Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-5 z 5

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies