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。     

激光雷达技术及其在林业上的应用

激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理,对植被空间结构和地形的探测能力很强,特别是对森林高度的探测能力,具有其他遥感数据无法比拟的优势。介绍激光雷达遥感的基本原理、大光斑和小光斑激光雷达系统的特点,对它们在林业上的应用现状进行评述,重点分析激光雷达反演森林参数的方法,对激光雷达的林业应用前景进行分析和展望。     

机载全波形LiDAR数据处理及林业应用研究综述

随着激光雷达技术的发展,近几年对小光斑全波形激光雷达数据处理方法及其应用的研究已成为国内外相关领域关注的热点。文中阐述小光斑全波形激光雷达的组成及数据特点,介绍波形数据的处理流程,并在此基础上概述小光斑全波形激光雷达波形数据在林业中的应用;基于国内外研究现状,详细论述了波形分解和提取森林结构参数的理论及方法,分析了小光斑全波形激光雷达波形数据处理的局限性及其在林业中的应用前景。     

基于星载雷达全波形数据估测森林结构参数研究综述

随着遥感技术的迅速发展,基于星载雷达全波形数据来估测森林结构参数已成为一项突破性的技术。星载雷达对植被空间结构和地形探测能力很强,能准确估测出森林结构参数,为进一步研究森林碳储量和碳循环提供可靠的基础数据,因此在林业中得到广泛应用。文中介绍了星载雷达系统ICESat-GLAS及其组成和工作原理,系统总结了利用星载雷达数据估测森林结构参数的研究现状,分析了星载雷达估测森林结构参数的局限性,并对其研究趋势进行了展望。     

基于LiDAR离散点云能量信息的针叶林叶面积指数反演方法

叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。     

激光雷达和高光谱遥感技术在树种识别中的应用

快速准确识别树种是研究和保护森林资源的基础,通过遥感技术进行树种识别已成为森林调查重要手段之一。激光雷达数据可以提供森林垂直结构的信息,而高光谱遥感数据可以提供树木详细的光谱信息,因此联合激光雷达和高光谱数据能够提高树种分类精度。文中阐述了激光雷达和高光谱遥感在森林树种识别中的研究现状,总结了单一遥感源进行树种识别的优缺点,介绍了联合激光雷达和高光谱遥感数据的树种识别方法,最后从数据平台、数据提取、数据融合及识别模型等4个方面探讨了当前树种识别研究中面临的问题以及未来的研究方向,旨在为提高树种识别精度提供参考。     

地形对大光斑激光雷达森林回波影响研究

利用三维激光雷达森林回波波形模型模拟了地形对波形的影响,并用ICEsat GLAS的数据对模拟结果进行了验证.结果表明坡度对大光斑激光雷达波形影响较大,随着坡度的增大,地面回波和树冠回波都展宽,波形长度也随之增加,同时地面的波峰和植被的波峰值都降低,来自地面的回波明显减少,并逐渐与靠近地面的回波发生信息混叠.鉴于二者的关系呈近似线性正相关,在实际的森林参数反演中可望通过减去一个含有坡度或地形起伏度的因子进行地形效应纠正.     

机载激光雷达森林参数估算方法综述

综述了机载激光雷达(LiDAR)在森林树高、郁闭度、蓄积量等参数估算中的应用,并对森林参数的估算精度及其影响因素进行了总结和分析。重点总结了目前机载激光雷达在森林参数估算中采用的如基于几何特性的点云数据滤波方法、基于强度信息森林参数提取方法、全波形数据的处理方法及L iDAR与多光谱影像数据融合关键技术,阐述了其现状及各自应用范围和存在的问题。     

机载激光雷达和地基激光雷达林业应用现状

激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息,在森林参数反演方面具有独特优势。近年来,机载激光雷达与地基激光雷达在林业上的应用取得很大进展,在森林调查中应用广泛。文中介绍了机载激光雷达与地基激光雷达在森林参数提取中的应用,并分析了两者的优缺点;概述了2种数据结合在森林参数反演中的应用,并对应用前景进行了展望。     

机载林业探测大光斑激光雷达系统的设计与应用

激光雷达以其独特的穿透能力在大面积的林业探测中越来越受到重视。以国家林业局调查规划设计院和北京遥测技术研究所共同设计研发的大光斑激光雷达系统为基础,详细介绍了该系统的工作原理、模块组成、设备安装、参数设计、数据处理等,并对该系统的飞行试验数据进行了分析,结果显示,该系统下得到的波形数据可对建筑、农田、森林等地物进行精确地刻画。进一步利用Matlab 2014b软件对大光斑激光雷达回波波形估测森林样地最大冠层高度,并利用与之对应的小光斑激光雷达数据提取的森林最大冠层高度对比,总体平均精度达到89.24%。利用SPSS软件做配对样本T检验,结果表明,该系统下获得的大光斑波形数据估测的森林最大冠层高度与小光斑估测的森林冠层高度的差异显著性为0.366,大于0.05,无明显差异,直接证明了大光斑激光雷达估测森林最大冠层高度的独特性能。因此,在未来的林业探测中,可用该系统对大面积的森林资源进行探测,为大面积估测林分最大高、平均高、郁闭度、生物量、蓄积量、叶面积指数等一系列森林参数创造了条件。     

森林冠层叶片氮浓度高光谱遥感反演研究进展

氮素是植物生命活动所需的重要营养元素，在森林植被的光合作用和生态系统固碳方面起着关键作用。因此，理解森林叶片氮浓度在叶片和冠层（遥感像元）尺度上的高光谱特征，是开展森林冠层叶片氮浓度（CNC）遥感反演、优化森林碳循环模拟、应对气候变化的重要基础工作。当前，森林CNC的光谱特征提取受到冠层结构因素的影响，其高光谱遥感反演的理论亦不明确。文中通过梳理国内外大量植被叶氮高光谱反演的代表性研究成果，以时间为轴线从叶片和冠层2个尺度上进行文献综述，详细阐述当前国内外森林叶氮浓度高光谱遥感反演的主要方法、研究热点和面临的问题，并对近年来学界关于森林冠层结构在冠层叶片氮浓度遥感反演中的影响进行综述，并展望森林冠层叶氮浓度高光谱遥感反演的发展方向。     

星载激光雷达波形长度提取与林业应用潜力分析

森林是重要的环境资源,作为陆地生态系统的主体,森林是陆地上面积最大、分布最广、组成结构最复杂、物质资源最丰富的生态系统.我国虽然是一个森林资源相对较少的国家,森林生物量依然是陆地植被总生物量的主要组成部分.鉴于森林的重要性,世界各国都投入很大的力量对森林资源进行保护,每隔一定年限对其进行调查和监测.     

结合Landsat 8与PALSAR-2影像的龙南县针叶林蓄积量遥感估测研究

林分蓄积量估测是林业遥感的重要研究领域,由于云雾天气和光谱饱和现象等因素限制了光学遥感影像估测林分蓄积量的精度。合成孔径雷达(SAR)具有穿透性强、受云雾影响小等特点,弥补了光学遥感的不足。以江西省龙南县的针叶林为研究对象,结合Landsat 8与PALSAR-2双极化SAR影像数据,在遥感数据预处理基础上,提取了光谱信息、植被指数、纹理信息和后向散射系数等共245个遥感因子。基于Pearson相关系数法和多元逐步回归法,筛选出65个遥感因子参与林分蓄积量估测。以林分郁闭度作为分层因子,分别采用线性、KNN、支持向量机(SVM)、多重感知机(MLP)和随机森林(RF)5种模型估测林分蓄积量,并对估测结果进行精度检验。实验结果表明:1)相比单独使用Landsat 8的光谱和纹理信息,基于郁闭度分级并融合PALSAR-2的后向散射信息明显提高了蓄积量的反演精度;2)对于低郁闭度林分,线性模型精度最高(rRMSE=21.16%),中郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=30.61%),高郁闭度林分,多重感知机模型估测效果最好(rRMSE=27.53%)。在结合PALSAR-2的后向散射系数的基础上,郁闭度分层能有效改善中高蓄积量区域的反演精度。     

激光雷达在森林垂直结构参数估算中的应用

激光雷达是近年来迅速发展的主动遥感技术,激光脉冲对森林具有很强的穿透能力,在森林垂直结构参数估测中具有巨大的潜力与优势.文中分别总结了小光斑和大光斑激光雷达在获取树高、生物量等森林参数中的应用及其优缺点,同时分析比较了小光斑和大光斑激光雷达在估测森林参数上的不同;最后重点介绍了目前唯一的星载大光斑激光雷达ICESat/...     

Habitat assessment for forest dwelling species using LiDAR remote sensing: Capercaillie in the Alps

Large-scale information on habitat suitability is indispensable for planning management actions to further endangered species with large-spatial requirements. So far, remote sensing based habitat variables mostly included environmental and land cover data derived from passive sensors, but lacked information on vegetation structure. This is a serious constraint for the management of endangered species with specific structural requirements. Light detection and ranging (LiDAR), in contrast to passive remote sensing techniques, may bridge this gap in structural information at the landscape scale. We investigated the potential of LiDAR data to quantify habitat suitability for capercaillie (Tetrao urogallus), an endangered forest grouse in Central Europe, in a forest reserve of 17.7 km². We used continuous variables of horizontal and vertical stand structure from first and last pulse LiDAR data and presence–absence information from field work to model habitat suitability with generalized linear models (GLM). The two final habitat suitability models explained the observed presence–absence pattern moderately well (AUC of 0.71 and 0.77) with horizontal structure explaining better than vertical structure. Relative tree canopy cover was the most important variable with intermediate values indicating highest habitat suitability. As such, LiDAR allowed us to translate the results from habitat modeling at the landscape scale to effective management recommendations at the local scale at a level of detail that hitherto was unavailable for large areas. LiDAR thus enabled us to integrate individual habitat preferences at the scale of entire populations and thus offers great potential for effective habitat monitoring and management of endangered species.     

三维成像激光雷达遥感技术在林业中的应用

激光雷达三维遥感是获取各种森林冠层特征参数的一种突破性技术,具有精确地直接测量和估计森林结构特征的能力。文中介绍了三维成像激光雷达技术的背景、发展情况及其在林业中的应用,详细分析了通过激光雷达直接测量、建模或推断及多源融合获取森林结构特征参数的方法。     

广东林区GPS GIS TM遥感图象的几种叠合方法之精度研究

通过对ＧＰＳ、ＧＩＳ、ＴＭ遥感图象叠合的三种方法进行比较、分析,认为在广东林区,采用以ＧＰＳ坐标数据为主,综合ＧＩＳ,辅以目视判读的叠合方法,进行ＧＰＳ、ＧＩＳ、ＴＭ遥感图象叠合效果最好。在ＧＰＳ、ＧＩＳ、ＴＭ遥感图象叠合前,必须对ＴＭ遥感图象作局部几何纠正,特别是在植被组成复杂,林下植被多且高,中等郁闭度,坡位中部,坡度陡的地方。