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1、数据融合技术及其在林业中的应用论文.freelagingSpectroradiometer)数据测定森林火点时的20、22、23波段的传感器辐射值已达饱和状态,用一般图像增强处理方法探测燃烧区火点的结果不理想。余启刚运用数据融合技术,在空间分辨率为1000m的热辐射通道的数据外加入空间分辨率为250m的可见光通道的数据,较好地进行了不同空间分辨率信息的数据融合,大大提高了对火点位置的判断准确度8。为进一步提高卫星光谱图像数据分析的准确性与可靠性,利用原有森林防火用的林区红外探测器网,将其与卫星光谱图像数据融合,可以
2、使计算机获得GPS接收机输出的有关信息通过与RS实现高效互补性融合,从而弥补卫星图谱不理想的缺失区数据信息,大大提高燃烧区火点信息准确度和敏感性。2.2森林蓄积特征的估计HampusHolmstrom等在瑞典南部的试验区将SPOT-4×S卫星数据和CARABAS-IIVHFSAR传感器的雷达数据进行了融合,采用KNN(knearestneighbor)方法对森林的蓄积特征(林分蓄积、树种组成与年龄)进行了估计9。KNN方法就是采用目标样地邻近k个(k=10)最近样地的加权来估计目标样地的森林特征。研究者应用卫星光谱
3、数据、雷达数据融合技术对试验区的不同林分的蓄积特征进行估计,并对三种不同的数据方法进行误差分析。试验表明,融合后的数据作出的估计比单一的卫星数据或雷达数据的精度高且稳定性好。2.3用非垂直航空摄像数据融合GIS信息更新调查数据森林资源调查是掌握森林资源现状与变化的调查方法,一般以地面调查的方法为主,我国5年复查一次。由于森林资源调查的工作量巨大,且要花费大量的人力、物力和资金。国内外许多学者都在探索航空、航天的遥感调查与估计方法。TrevorJDavis等2002年提出采用非垂直的航空摄影数据融合对应的GIS数据信
4、息实现森林调查数据的快速更新,认为对森林资源整体而言,仅某些特殊地区的资源数据需要更新。在直升飞机侧面装上可视的数字摄像装置,利用GPS对测点进行定位,对特殊地区的摄像进行拍摄,同时与对应的GIS数据进行融合,做出资源变化的估计或影像的修正10。试验表明,融合后的数据可以同高分辨率矫正图像相比,该方法花费少,精度高,能充分利用影像的可视性,应用于偏远、地形复杂、不易操作、成本高的区域,同时可避免遥感图像受云层遮盖。3数据融合在林业中的应用展望3.1在木材检测中的应用3.1.1木材缺陷及其影响木材是天然生长的有机体,
5、生长过程中不可避免地有尖削度、弯曲度、节子等生长缺陷,这些缺陷极大地影响了木材及其制品的优良特性,以及木材的使用率、强度、外观质量,并限制了其应用领域。在传统木制品生产过程中,主要依靠人的肉眼来识别木材缺陷,而木材板材表面缺陷在大小、形状和色泽上都有较大的差异,且受木材纹理的影响,识别起来非常困难,劳动强度大,效率低,同时由于熟练程度、标准掌握等人为因素,可能造成较大的误差。另外在集成材加工中,板材缺陷的非双面识别严重影响了生产线的生产节拍。因此必须开发一种能够对板材双面缺陷进行在线识别和自动剔除技术,以解决集成材
6、加工中节子人工识别误差大、难以实现双面识别、剔除机械调整时间长等问题。3.1.2单一传感器在木材检测中的应用对木材及人造板进行无损检测的方法很多,如超声波、微波、射线、机械应力、震动、冲击应力波、快速傅立叶变换分析等检测方法11,12。超声技术在木材工业中的应用研究主要集中在研究声波与木材种类、木材结构和性能之间的关系、木材结构及缺陷分析、胶的固化过程分析等13。随着计算机视觉技术的发展,人们也将视觉传感器应用于木材检测中。新西兰科学家用视频传感器研究和测量了纸浆中的纤维横切面的宽度、厚度、壁面积、壁厚度、腔比率、
7、壁比率等,同时准确地测量单个纤维和全部纤维的几何尺寸及其变化趋势,能够区分不同纸浆类型,测定木材纤维材料加固结合力,并动态地观察木材纤维在材料中的结合机理。新西兰的基于视觉传感器的板材缺陷识别的软件已经产业化,该软件利用数码相机或激光扫描仪采集板材的图像,自动识别板材节子和缺陷的位置,控制板材的加工。该软件还具有进行原木三维模型真实再现的计算机视觉识别功能,利用激光扫描仪自动采集原木的三维几何数据。美国林产品实验室利用计算机视觉技术对木材刨花的尺寸大小进行分级,确定各种刨花在板中的比例和刨花的排列方向;日本京都大学
8、基于视觉传感器进行了定向刨花板内刨花定向程度的检测,从而可以通过调整定向铺装设备优化刨花的排列方向来提高定向刨花板的强度。在制材加工过程中,利用计算机视觉技术在线实时检测原木的形状及尺寸,选择最佳下锯方法,提高原木的出材率。同时可对锯材的质量进行分级,实现木材的优化使用;在胶合板的生产过程中,利用计算机视觉技术在线实时检测单板上的各种缺陷,实现单板的智能和自
