小光斑激光雷达数据估测森林生物量研究进展

小光斑激光雷达可以直接获取森林的垂直和水平结构参数,因此广泛应用于森林树高、生物量和郁闭度等结构参数估计。本文主要分析小光斑激光雷达在森林生物量估测中的应用,根据研究尺度的不同,分别对小光斑激光雷达在单木、样方水平森林生物量的反演技术和方法进行详细分析,并对小光斑激光雷达与其他类型遥感数据进行融合,共同用于森林生物量研究的潜能进行阐述,通过对上述分析得出小光斑激光雷达用于森林生物量研究中存在的问题进行总结并对其未来的研究进行展望。     

利用大光斑激光雷达数据估测树高和生物量

通过对大光斑激光雷达数据GLAS波形的处理,建立模型反演树高、生物量并做精度检验,理论精度分别为93.7%和91.3%.结果表明:利用激光雷达数据反演树高、生物量比传统方法的精度有显著提高.     

基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测

利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。     

基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测

为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明：1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R²在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R²为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。     

应用激光雷达估测森林生物量的研究进展

激光雷达相比传统被动遥感技术具有较强的穿透性,有利于森林垂直结构分布信息的获取,被广泛应用于林业研究中森林计测参数的估算。展望了激光雷达在森林生物量估测中的应用研究,主要以多源遥感数据协同估测森林生物量为研究思路,结合应用多源数据探索复杂地向条件下对森林生物量的高精度估测,以及探索不同算法对生物量估测的精度影响和相应适用条件。研究了以森林生物量估测为重,从三种不同搭载平台出发,结合相关研究总结近年来地基激光雷达、机载激光雷达、星载激光雷达三种雷达数据在生物量估测中的研究进展,旨在总结研究成果,展望未来生物量估测研究中模型构建、生物量估测研究方向及数据源的选择,并以此提出了参考性意见。     

基于无人机激光雷达点云数据的单木分割研究

[目的]探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段.[方法]通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,...     

融合机载和背包激光雷达的桉树单木因子估测

以海南省五指山市4块人工桉树林共计157株桉树为例,融合背包激光雷达和机载激光雷达点云数据对桉树单木因子进行了估测,探究融合数据在森林资源调查中的适用性。估测结果与实际样地数据对比表明,融合点云数据在胸径的估测上,R²=0.982,RMSE=0.868cm;在树高的估测上,R²=0.895,RMSE=2.005m,优于只使用背包激光雷达数据获取树高精度(R²=0.835,RMSE=2.458m)。基于背包激光雷达点云数据获取的单木胸径精度较高,融合点云数据可改善单一背包点云数据对树高上的估测。     

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。     

机载激光雷达和航空数码影像单木树高提取

用激光雷达(LiDAR)数据和航空数码影像相结合进行单木水平树高反演.对研究区的LiDAR点云数据进行滤波和分类,根据地形特点、地表植被状况以及其他地类的分布,采用Tin Filter滤波算法提取地面回波点和植被回波点.用面向对象的方法对高空间分辨率(25 cm)的航空数码影像进行单株木检测.通过多尺度、树冠模式的分割创建影像对象和类层次,用最邻近距离和成员函数法进行影像对象的分类,并基于分类结果进行再分割.对分割后的树冠多边形进行边缘优化,以准确识别单株木.将植被回波点和影像分割后得到的树冠多边形进行叠加,计算多边形内的LiDAR数据最大高程差值,与实测树高进行相关分析,建立单木树高估测回归方程,平均估测精度为74.89%.     

机载激光雷达数据估测森林资源蓄积量研究

针对传统森林资源二类调查方法周期长且费时费力,难以满足新形势下森林资源动态监测需求的问题,以南京市六合区内3个林场为研究区,利用平均点密度1点/m²的激光雷达数据提取特征变量,结合二类调查数据,使用SMLR与Boruta两种算法进行因子筛选,对比SMLR,SVM与RF这3种建模方法,估测森林蓄积量。结果表明：1)高度因子是影响森林蓄积量的主要特征参数;2)SVM和RF这算法在模型拟合与验证精度方面均表现较优,SVM算法在混交林方面表现略逊色于RF这算法,SMLR方法表现不佳。结果表明,利用激光雷达提取因子与森林蓄积量进行建模有较好的结果,稀疏性机载激光雷达对森林资源调查有较好的适用性,为今后森林资源调查提供了新的思路。     

激光雷达技术在森林高度反演中的研究进展

遥感技术被广泛应用于我国森林资源,森林生态环境的监测中。区别于传统光学遥感技术的是激光雷达(Lidar)属于主动遥感,对森林的空间结构,特别是对森林高度的探测能力有着巨大的优势。文中介绍了激光雷达测量树高的原理、特点和应用,对激光雷达在测量树高上的应用研究进行回顾,对激光雷达森林高度的测量应用前景进行了分析和展望。     

激光雷达技术在森林资源监测中的研究进展

对激光雷达技术在森林资源监测方面的运用前景、局限性和研究进展进行总结,并研究激光雷达技术在森林资源监测方面的成果.结果表明:激光雷达技术植物资源方面的监测主要为森林的整体结构高度、植被的具体高度及森林中植被的占有密度,生物密度方面的监测一般应用小光斑系统,温带气候的森林植被叶面积较为均衡,可采用常规的激光检测进行监测....     

基于无人机可见光遥感的单木树高提取方法研究

利用目前流行的高分辨率可见光无人机遥感影像生成树木冠层高度模型,采用分水岭分割算法提取单木树高的研究具有重要理论和实践意义。以位于云南省富民县的天然云南松纯林为研究对象,通过大疆Phantom 4 Pro无人机获取低空可见光遥感影像,利用Pix4D Mapper对无人机影像进行预处理及三维重建,生成三维点云,利用LiDAR360处理三维点云,构建DSM,DEM并生成CHM;采用分水岭分割算法对不同郁闭度条件下获得的CHM进行单木分割及树高提取,对提取结果进行精度评价。结果表明:分水岭分割算法能够准确分割CHM,利用无人机可见光遥感影像进行单木树高提取是可行的;将基于无人机可见光影像提取的树高值与野外实地调查得到的树高值进行对比,R²为0.893,RMSE为1.23m,估测精度为87.58%;同时,林分郁闭度会对单木树高估测产生影响,根据不同郁闭度条件下提取的3组样木树高与实地测量树高的决定系数(R²)分别是0.857,0.939和0.921,RMSE分别为1.450,1.097,0.896m,在低郁闭度林分内树高估测的精度显著高于高郁闭度林分。     

天然白桦林树高生长模型

本研究以江山娇林场白桦天然林作为研究对象,基于5块标准地中15株标准木测定数据,运用统计软件用4个常用理论生长方程(逻辑斯蒂方程、单分子式、考尔夫方程、坎派兹方程)分别对白桦树高与年龄的关系进行拟合分析比较,选出白桦高生长的最优方程。     

基于区域合并的Mean Shift算法识别单木研究

为准确识别森林单木,采用区域合并的MeanShift算法对机载点云进行单木分割。首先,以点云三维特征空间为特征向量,选择核带宽度及收敛阈值,采用MeanShift算法对点云进行初始过分割;其次,以过分割点簇为对象,选择分割尺度、平滑度和紧凑度参数,采用基于区域邻接图的最优层次合并方法对点簇进行合并。最后,剔除3.5m高度以下和异常点云,以点云中心点为单木位置,计算森林密度。实验结果表明,基于区域合并的MeanShift算法能够检测到89%以上的单木,单木识别精度达91.6%,避免了生成CHM的初始误差。     

基于背包式激光雷达的林木胸径和树高提取

背包式激光雷达扫描系统易操作、查看简洁方便、效率高,但目前还没有广泛应用到林业调查中。本研究通过利用背包式激光雷达扫描数据提取样地单木胸径、树高,计算相应蓄积量,为森林调查工作提供参考。采用LiBackpack 50背包式激光雷达对广西派阳山林场的7个样地树木胸径、树高进行数据采集,通过数据处理软件LiDAR 360提取胸径和树高,测算蓄积量。结果显示,密度较小,杂灌较少,通视条件较好、干形规则的样地,胸径、树高实测值与提取值间的相关性较高,蓄积量差异较小,可采用激光雷达进行森林资源辅助调查。     

基于低密度机载LiDAR和CCD数据的林分平均高提取

本文基于低密度的机载激光雷达(LiDAR)数据生成林区树冠高度模型(CHM),结合高分辨率CCD数码相机影像勾绘林分多边形,由改进的树冠识别算法提取林分平均树高。结果表明:全部有效数据林分总体精度达74.86%,刺槐精度达75.62%,油松精度达74.74% ,结果受点云密度影响,使得阔叶树种的精度稍高于针叶树种,因此,低密度激光雷达数据结合高分辨率CCD可以快速、准确地提取林分平均高。     

激光雷达数据在森林参数获取中的应用

由于激光雷达技术可直接获取地物的三维空间坐标信息, 使得激光雷达数据在森林参数估测方面具有独特的优势。文中首先介绍了激光雷达的一般工作原理, 然后总结了国外近年来激光雷达数据在森林参数(树高、冠幅、生物量、碳储量)获取方面的应用, 以及国内林业工作者在激光雷达数据应用方面所做的尝试, 最后对激光雷达数据在森林参数获取方面的前景进行了展望。