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相似文献
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1.
机载激光雷达和地基激光雷达林业应用现状   总被引:6,自引:2,他引:4  
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。  相似文献   

2.
简单介绍了星载激光雷达系统的特点及其工作原理和组成部分,重点阐述了基于GLAS数据对森林冠层高度、森林生物量进行估算的方法,以及基于GLAS数据在森林类型识别和郁闭度估算等方面的应用研究,并分析总结了星载激光雷达进行估测的研究进展及其一些局限性。  相似文献   

3.
激光雷达数据在森林参数获取中的应用   总被引:4,自引:1,他引:3  
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。  相似文献   

4.
一种机载LIDAR数据估算森林蓄积参数的方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对林业调查中的单株树木提取问题,提出一种基于机载激光雷达点云数据,采用局部最大值和噪点消除获取树冠顶点,利用分水岭分割方法提取单株树,根据样地树高和森林蓄积模型估算胸径和森林蓄积量的方法,与传统的人工现场勘测方法相比,具有更高的时间效率,减少了大量的人力成本。  相似文献   

5.
森林的碳汇功能对缓解气候变化具有重要作用,森林碳汇的计量和监测方法备受关注,其中应用遥感方法对森林地上部分碳汇进行监测计量已经成为目前林业遥感的热点。文中基于光学遥感、微波雷达和激光雷达3种常用的遥感数据源综述了国外森林地上部分碳汇遥感监测的主要方法,并讨论了这些监测方法的精度和不确定性。得出:1)基于光学遥感数据的多元回归分析法在森林地上部分碳汇估算中应用最为广泛,人工神经网络法具有更高的估算精度;2)微波雷达系统能够穿透云层,可用于多云地区森林地上部分碳汇的估算;3)基于激光雷达数据的估算结果是三者中精度最高的。可用于高生物量地区森林地上部分碳汇的监测。  相似文献   

6.
机载激光雷达可快速高效获取局部区域的森林叶面积指数,同时还可协同光学遥感数据进行大区域尺度的森林叶面积指数反演监测。为此,本文对比了3种不同区域尺度下森林叶面积指数测量方法的优势和局限性,突出了机载激光雷达在不同监测体系中的作用。结果表明:在条带尺度下的森林叶面积指数监测中,机载激光雷达可在一定程度上有效弥补人工调查的不足;其次,在大区域尺度的森林叶面积指数监测中机载激光雷达可起到承接作用,通过结合少量人工地面调查数据或者直接基于激光点云特征反演得到条带尺度下的森林叶面积指数,并以此为基础结合光学遥感数据可构建点-条带-面尺度上推的森林叶面积指数监测体系。  相似文献   

7.
基于机载激光雷达点云数据提取的嵩县测区森林资源数据,结合样地调查数据,采用多元线性回归模型,重点分析无人机载激光雷达获取的点云数据在森林蓄积量模型反演方面的精度分析,为河南省森林蓄积量的测算提供参考依据。结果显示:山区栎类蓄积量调整决定系数AdjR2=0.890m3·hm-2,平均相对误差MSE=0.237 m3·hm-2,均方根误差RMSE=0.478 m3·hm-2,结合分层地面样地调查数据对山区栎类蓄积量数据进行多元线性回归模型反演,模型精度为96.01%。无人机机载激光雷达能够自动获取大面积栎类标准地的激光点云数据,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,通过全覆盖的激光雷达数据反演结果以及地面验证两个部分的数据验证,得到的精度测算结果较好,为计算森林蓄积量提供新的方法。  相似文献   

8.
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   总被引:1,自引:0,他引:1  
【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。  相似文献   

9.
【目的】建立变量相同、结构稳定、具有普适性的基于机载激光雷达数据的森林蓄积量预估模型,为规范森林蓄积量建模与评价提供科学参考,为森林资源调查提供计量依据。【方法】利用东北林区落叶松林、红松林、杨树林和桦树林4种森林类型790块样地的激光雷达数据和地面实测蓄积量数据,首先采用多元线性回归和非线性回归方法,分别建立基于机载激光雷达数据的森林蓄积量回归模型,通过对比分析,确定具有相同变量和统一结构形成的普适性模型;然后采用哑变量建模方法,建立基于相同激光雷达变量的不同森林类型蓄积量模型。【结果】4种森林类型线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~6之间,确定系数(R~2)在0.701~0.827之间;非线性蓄积量回归模型的解释变量个数在2~4之间,R2在0.707~0.818之间。基于点云平均高度和平均强度的落叶松林、红松林、杨树林、桦树林非线性二元蓄积量模型,其R~2分别为0.679、0.814、0.698和0.703,平均预估误差分别为4.26%、2.90%、3.68%和3.83%,平均百分标准误差分别为24.44%、18.23%、21.47%和23.26%。【结论】基于机载激光雷达数据估计森林蓄积量,非线性模型优于线性模型;基于点云平均高度和平均强度的二元蓄积量模型具有普适性,可作为森林蓄积量估计的标准模型;本研究建立的4种森林类型蓄积量模型,其预估精度均达到森林资源调查相关技术规定要求,可在实践中推广应用。  相似文献   

10.
随着森林资源调查的深入,基于单平台激光雷达数据的空间信息获取方式存在着精度低、数据完整性差等缺点,无法满足精准林业要求的森林信息提取的高精确性。文中系统总结了森林点云数据配准方法和多平台激光雷达数据配准融合在树木属性、立木材积等调查研究中的应用,以及多平台激光雷达数据协同作业在树木生长特性、森林地上生物量等方面的研究现状,对当前森林资源调查和多平台激光雷达数据集成技术存在的问题进行了讨论并提出未来研究展望。  相似文献   

11.
Retrieval of forest structural parameters using LiDAR remote sensing   总被引:1,自引:0,他引:1  
In this paper, a literature overview is presented on the use of laser rangefinder techniques for the retrieval of forest inventory parameters and structural characteristics. The existing techniques are ordered with respect to their scale of application (i.e. spaceborne, airborne, and terrestrial laser scanning) and a discussion is provided on the efficiency, precision, and accuracy with which the retrieval of structural parameters at the respective scales has been attained. The paper further elaborates on the potential of LiDAR (Light Detection and Ranging) data to be fused with other types of remote sensing data and it concludes with recommendations for future research and potential gains in the application of LiDAR for the characterization of forests.  相似文献   

12.
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。  相似文献   

13.
小光斑激光雷达数据估测森林生物量研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

14.
森林理化参数高光谱遥感反演研究进展   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来, 成像高光谱遥感技术在森林资源信息提取方面取得了进一步发展。文中介绍国内外在轨运行的主要机载和星载高光谱传感器及其技术参数; 分别从叶面积指数和森林含水量反演及森林树种识别3个方面概述国内外基于高光谱遥感技术的森林物理参数反演方法及模型, 从叶绿素含量及森林养分元素反演2个方面概述基于高光谱遥感技术的森林化学参数反演方法及模型; 分析目前研究中存在的主要技术问题, 并展望其应用和研究前景。  相似文献   

15.
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。  相似文献   

16.
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。由于应用普通激光雷达技术对森林资源进行监测时,会受到雷达运行空间不足、费用高昂、检测数据量有限等问题的约束,提出应形成一套费用低、监测数据量大、运行空间充足的机载系统,提高雷达的灵活性。  相似文献   

17.
This article reviews the research and application of airborne laser scanning for forest inventory in Finland, Norway and Sweden. The first experiments with scanning lasers for forest inventory were conducted in 1991 using the FLASH system, a full-waveform experimental laser developed by the Swedish Defence Research Institute. In Finland at the same time, the HUTSCAT profiling radar provided experiences that inspired the following laser scanning research. Since 1995, data from commercially operated time-of-flight scanning lasers (e.g. TopEye, Optech ALTM and TopoSys) have been used. Especially in Norway, the main objective has been to develop methods that are directly suited for practical forest inventory at the stand level. Mean tree height, stand volume and basal area have been the most important forest mensurational parameters of interest. Laser data have been related to field training plot measurements using regression techniques, and these relationships have been used to predict corresponding properties in all forest stands in an area. Experiences from Finland, Norway and Sweden show that retrieval of stem volume and mean tree height on a stand level from laser scanner data performs as well as, or better than, photogrammetric methods, and better than other remote sensing methods. Laser scanning is, therefore, now beginning to be used operationally in large-area forest inventories. In Finland and Sweden, research has also been done into the identification of single trees and estimation of single-tree properties, such as tree position, tree height, crown width, stem diameter and tree species. In coniferous stands, up to 90% of the trees represented by stem volume have been correctly identified from canopy height models, and the tree height has been estimated with a root mean square error of around 0.6 m. It is significantly more difficult to identify suppressed trees than dominant trees. Spruce and pine have been discriminated on a single-tree level with 95% accuracy. The application of densely sampled laser scanner data to change detection, such as growth and cutting, has also been demonstrated.  相似文献   

18.
Airborne Light Detection and Ranging (LiDAR) has become a popular remote sensing technology to create digital terrain models and provide forest inventory information. However, little research has been done to investigate the accuracy of using scanning airborne LiDAR to perform road geomatics tasks common to forest engineering. We used airborne LiDAR to estimate existing forest road characteristics in support of a road assessment under four different canopy conditions. In estimating existing road centerlines, LiDAR data had a vertical root mean squared error (RMSE) of 0.28 m and a horizontal RMSE of 1.21 m. Road grades were estimated to within 1% slope of the value sampled in the field and horizontal curve radii were estimated with an average absolute error of 3.17 m. The results suggest that airborne LiDAR is an acceptable data source to estimate forest road centerlines and grades, but some caution should be used in estimating horizontal curve radii, particularly on sharp curves.  相似文献   

19.
气候变化下,森林生物量遥感监测是当前研究的热点,机载LiDAR作为重要的遥感信息源,其采样大小对生物量估测精度有着一定的影响。以机载LiDAR数据为信息源,以44块30m×30m的方形橡胶林实测样地数据为基础,对机载激光雷达数据进行不同尺寸采样(共21个采样尺寸,边长从10m至30m,间隔为1m),提取不同采样尺寸下的激光雷达参数,并与橡胶林地上生物量建立PLSR模型,就机载激光雷达采样大小对橡胶林地上生物量估测精度的影响进行研究。研究表明:当采样尺寸小于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而增大;而当采样尺寸大于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而减小,进而趋于平缓。结果虽然呈现出一定的规律性,但是差异并不是很明显。当采样尺寸为18m时估测效果最佳,模型决定系数(R^2)为0.718,均方根误差(RMSE)为17.830 t/hm^2;交叉验证精度P和RMSEcv分别为82.741%和18.874t/hm^2。相较于实际样地(30m)尺寸下的估测结果,18m采样尺寸下的R^2提高了1.989%,RMSEcv降低了2.611%。因此,生物量的估测精度受机载激光雷达数据采样尺寸大小的影响,在生物量估测过程中需结合研究对象和研究区的实际情况对采样尺寸进行选择,从而提高生物量估测精度。  相似文献   

20.
激光雷达在森林垂直结构参数估算中的应用   总被引:6,自引:3,他引:3  
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/...  相似文献   

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