摘要：基于RGB-D SLAM手机构建了森林样地调查系统,该系统实现了样地构建、每木检尺及林分/样地参数的估计功能,并在测量过程中使用增强现实展示测量结果,且提供了重新测量的交互方式,使观测者在观测过程中能够检测结果的可靠性,并保证所获取样地信息的完整性。该系统在18块半径为7.5 m的圆形样地中进行了测试。结果显示,平均胸径估计值的偏差(BIAS)及均方根误差(RMSE)分别为0.36、0.69 cm,平均树高估计值的BIAS及RMSE分别为0.06、0.63 m,蓄积量估计值的BIAS及RMSE分别为8.595 9、25.735 8 m^3/hm^2,横断面积估计值的BIAS及RMSE分别为0.949 7、1.987 3 m^2/hm^2,株树密度估计值的BIAS及RMSE分别为-3、13株/hm^2,坡度估计值的BIAS及RMSE分别为0.30°、0.88°,坡向估计值的BIAS及RMSE分别为-0.44°、7.61°。其中,坡向估计具有较大的RMSE,是由于当坡度较小时,即使SLAM系统估计位姿有较小漂移,仍会导致该值产生较大偏差,但整体而言坡向仍是无偏的。

关键词：森林 样地调查 tof相机 slam 增强现实 

单位：北京林业大学精准林业北京市重点实验室; 北京100083; 安徽农业大学理学院; 合肥230036