基于ICESat-GLAS的坡地最大树高估测模型比较研究

地形坡度对星载LiDAR(lightdetection and ranging)估测最大树高具有较大的影响。为了提高坡度条件下树高的反演精度,通过建立坡地条件下5种不同的最大树高估测模型,前3个模型分别使用不同DEM(digital elevation model)数据的地形指数来量化地形坡度的Xing模型,第4个模型使用波形参数-未改进边缘长度来量化地形坡度,第5个模型与第4个模型类似,用改进边缘长度来替换未改进边缘长度。结果可知,波形参数模型的精度要高于使用DEM数据的地形指数的Xing模型的精度,第5个模型的精度要高于第4个模型的精度。表明波形参数量化地形坡度的能力要优于DEM数据的地形指数,而改进边缘长度模型更适合估测坡地的最大树高。     

基于ICESat-GLAS波形估测平均树高的研究

以吉林省汪清林业局经营区域为例,基于星载激光雷达ICESat-GLAS回波参数,构建了平均树高回归模型,预估精度为84.05%;利用反距离加权法,对ICESat-GLAS光斑平均树高估测值进行差值运算,得到初始CHM(Canopy Height Model),实现了平均树高空间连续分布制图;再利用坡度校正和3×3移动窗口差分滤波平滑初始CHM,得到研究区平均树高修正CHM,预估精度达到91.52%。研究结果表明,坡度校正和移动窗口差分滤波方法能有效削弱坡度影响,剔除异常点,提高平均树高估测精度。     

基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测.比较两类参数量化地形坡度的能力：辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据.采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较：第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型.结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力.     

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。