针对现有聚集分布格局模拟方法存在的模拟结果主观性强、不自然、未考虑树木冠层要素三维空间分布及生态学聚类效应等不足，提出一种新的模拟方法。该方法首先利用形变核方法创建树木二维空间分布，并采用立体体元法对树木逐一开展可种植性判断，之后采用DBSCAN算法对已有的树木分布点位开展聚集区域检测，并对检测后点位进行树种重分配。综合测试表明，本文提出的方法可较好地实现不同林分密度及树种条件下树木聚集分布格局模拟。

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有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

shu01.fbx，树木模型，树叶模型。使用方法详见【Unity Shader】树叶晃动效果实现。

用户信息 >> （修改信息、新增用户、删除用户、根据编号查询、excel导出、用户角色分配） 角色管理 >> （修改信息、新增角色、删除角色、根据编号查询、excel导出、为角色分配菜单增删改查单项目权限、为角色分配数据访问范围数据权限） 园林信息 >>（日期、园林名称、养护单位、养护信息、员工信息、明细、汇总、养护方式、植被产地、植被单位、植被编号、养护金额） 人员信息 >>（人员信息、人员考勤、联系方式、状态、创建时间、最后更新时间、删除标志） 采购销售 >>（采购日期、植被采购、采购退货、植被销售、销售退货、最低价、平均价、库存数、园林A、库存数、园林B、库存数） 财务管理 >>（日期、其他收入、名称、其他支出、类型、备注、创建时间） 养护管理>>（养护人、养护记录、施肥记录、状态（0：病虫害，1：正常，2：养护中）、浇水时间、打药时间、删除标志） 植被管理>>（ 植被类型、植被名称、价格、状态（0：已售出，1：培植中，2禁止销售）、创建时间、最后更新时间、删除标志） 系统演示https://blog.csdn.net/wanglindda/article/details/120913485

随机森林示例 基于 Shotton 等人，单深度图像部分的实时人体姿态识别，CVPR，2011 文件： 1. makeclick.m-通过单击创建数据集2.makespiral.m --使用螺旋函数制作数据集3. rt1.m --用于种植森林的主要脚本4. branch.m -- 用于生长一棵树的树的每个分支的类5. sbranch.m-每个分支的类，具有较小的内存，用于分类6. show.m --显示分类数据元素7. intermap.m --flat shading 来表示类的区域8. flatmap.m --flat shading 表示类的区域 此示例包括数据集生成器-点击（makeclick.m） - 并使用螺旋函数（makespiral.m）。 数据集保存在 data.mat 中。 一旦数据集准备就绪，请使用脚本rt1.m来扩展您的randomforest。 每个随机树

场景漫游，风车可旋转，有树木，有房屋，3d场景。

Pointclouder 将点云映射到图像以检测树木

行业资料-交通装置-一种树木修剪车.zip

城区LiDAR点云数据的树木提取