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1、数据融合技术及其在林业中的应用 论文摘要:介绍了数据融合技术的基本概念和内容,分析了该技术在森林防火、森林蓄积特征的估计和更新、森林资源调查等方面的应用,提出该技术可应用于木材无损检测及精确林业。融合机器视觉、X射线等单一传感器技术检测木材及木制品,可以更准确地实时检测出木材的各种缺陷;集成GPS、GIS、RS及各种实时传感器信息,利用智能决策支持系统以及可变量技术,能够实现基于自然界生物及其赖以生存的环境资源的时空变异性的客观现实,建立基于信息流融合的精确林业系统。 多传感器融合系统由于具有较高的可靠性和鲁棒性,较宽的时间和空间的观测范围,较强的数据可信度和分辨能力,已广泛应用于军事、
2、工业、农业、航天、交通管制、机器人、海洋监视和管理、目标跟踪和惯性导航等领域[1,2]。笔者在分析数据融合技术概念和内容的基础上,对该技术在林业工程中的应用及前景进行了综述。 1 数据融合 1.1 概念的提出 1973年,数据融合技术在美国国防部资助开发的声纳信号理解系统中得到了最早的体现。70年代末,在公开的技术文献中开始出现基于多系统的信息整合意义的融合技术。1984年美国国防部数据融合小组(DFS)定义数据融合为:“对多源的数据和信息进行多方的关联、相关和综合处理,以更好地进行定位与估计,并完全能对态势及带来的威胁进行实时评估”。 1998年1月,Buchroithner和OD
3、IS(ModerateResolutionImagingSpectroradiometer)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
4、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
5、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
6、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,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
7、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
