林下单木定位视觉SLAM算法研究

尹伯卿; 邢艳秋; 杨书航; 常晓晴; 丁志文

doi:10.13203/j.whugis20220794

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林下单木定位视觉SLAM算法研究

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-11-05

- 林下单木定位视觉SLAM算法研究
- Visual SLAM Algorithm for Individual Tree Localization in Forest
- 武汉大学学报（信息科学版） 2025年50卷第4期页码：792-801
- 作者机构：
  
  东北林业大学森林作业与环境研究中心，黑龙江哈尔滨，150040
- 作者简介：
  
  尹伯卿，硕士，研究方向为林业遥感。boqingyin@nefu.edu.cn
  邢艳秋，博士，教授。yanqiuxing@nefu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2021YFE0117700-6)
- DOI：10.13203/j.whugis20220794
  中图分类号： P237
- 收稿：2023-01-20，
  
  纸质出版：2025-04-05
- 稿件说明：
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尹伯卿,邢艳秋,杨书航，等.林下单木定位视觉SLAM算法研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(4):792-801.

YIN Boqing,XING Yanqiu,YANG Shuhang,et al.Visual SLAM Algorithm for Individual Tree Localization in Forest[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(4):792-801.
尹伯卿,邢艳秋,杨书航，等.林下单木定位视觉SLAM算法研究[J].武汉大学学报（信息科学版）,2025,50(4):792-801. DOI：10.13203/j.whugis20220794

YIN Boqing,XING Yanqiu,YANG Shuhang,et al.Visual SLAM Algorithm for Individual Tree Localization in Forest[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2025,50(4):792-801. DOI：10.13203/j.whugis20220794

摘要

森林中立木的单木定位是林业遥感领域中的重要问题，基于单目相机的视觉即时定位与建图（simultaneous localization and mapping

SLAM）算法是室外空间定位和建图的重要手段，解决了由于树木冠层遮挡导致的全球导航卫星系统信号缺失问题，然而现有的单目视觉SLAM算法无法实现样地内立木直接定位。为解决此问题，基于单目视觉SLAM算法，提出了单木SLAM(individual tree SLAM

Indi-tree SLAM)算法。该算法通过使用图像序列进行相机位姿估计、地图尺度恢复、单木位置判断和单木位置坐标计算等过程可实现样地中的立木直接定位。采用相机对3块边长为40 m的方形样地进行样地扫描，对Indi-tree SLAM算法进行精度验证。实验结果表明，Indi-tree SLAM算法所计算的样地立木坐标在沿

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1.94733346

2.37066650

轴和

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1.77800000

3.13266683

轴方向的均方根误差均为0.44 m，平均定位误差为6.3%。Indi-tree SLAM算法实现了样地内立木的直接定位，缩短了森林结构参数测量时间，为森林资源调查提供了一种准确、高效的可行性方案。

Abstract

Objectives

Individual tree localization is an important issue in the field of forestry remote sensing. Monocular visual simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm is a significant tool for outdoor spatial localization and mapping

which solved the problem of inability to locate due to missing global navigation satellite system signal caused by tree canopy occlusion in forest resource survey. However

the existing monocular vision SLAM algorithm cannot achieve direct localization of standing trees in sample plots. To solve this problem

we proposed the individual tree (Indi-tree) SLAM algorithm based on monocular vision SLAM algorithm.

Methods

First

camera pose estimation was performed using the direct sparse odometry SLAM algorithm and the actual displacement of the camera was applied to restore the map scale. Afterwards

according to the principle of edge detection technique in depth image

the position of standing trees in sample plots was determined. Finally

the camera coordinates and tree coordinates were converted based on the relationship between the camera and standing trees during the image acquisition process

ultimately achieving the direct positioning of standing trees within the sample plots.

Results

In this experiment

three square sample plots with a side length of 40 m were scanned by the camera to verify the accuracy of the Indi-tree SLAM algorithm. The experimental results indi

cated that the root mean square error of the sample wood coordinates calculated by the proposed single-wood positioning algorithm was 0.44 m along both

and

axis

and the average positioning error is 6.3%.

Conclusions

This study achieves direct positioning of standing trees in the sample plots

greatly reducing the measurement time of forest structure parameters and offering an accurate and efficient feasible solution for forest resource inventory.

关键词

Keywords

references

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