基于地基激光雷达的亚热带森林单木胸径与树高提取

【目的】以云南省普洱市天然林与杉木人工林为研究对象,针对云南省山区森林树种繁多、林下灌木草本茂密的林分环境,根据森林中树木的形态特征,利用地基激光雷达(TLS)扫描数据提取样地尺度单木胸径与树高,为森林调查工作提供参考。【方法】将获取的多站地基激光雷达扫描数据分为多站拼接及单站2种分析方式,采用Hough变换算法及树干的形态特征对样地内单木进行识别与胸径提取,根据树干生长方向及单木在垂直方向上的分布提取树高。【结果】1)对于多站拼接数据,即使在林分条件最为复杂的原始林,单木识别率仍可达到81%;对于单站数据,随着扫描距离增加,单木识别率降低,实际操作时单站布设比多站拼接简单;2)多站拼接胸径及胸高断面积估测结果更接近于样地真实值,多个单站平均结果比只使用一站扫描数据提取的结果更加适合估测样地胸径及胸高断面积,半径10 m比半径5 m及15 m范围内数据更加适合估测样地胸径及胸高断面积;3)天然林单木树高估测结果为R~2=0.77,RMSE=1.46 m;人工林单木树高估测结果为R~2=0.94,RMSE=0.96 m。【结论】本研究根据树干垂直向特征,设置的一系列参数可以剔除Hough变换算法在非树干处的识别圆,可提高单木识别及胸径、树高的估测精度。受扫描站布设及林分条件影响,人工林的估测结果好于天然林。多站拼接相比单站扫描更加接近于样地实测结果,多个单站平均更能代表样地实际情况,只用一站数据具有一定的偶然性。     

基于机载LiDAR的单木结构参数及林分有效冠的提取

【目的】基于机载激光雷达(LiDAR)数据提取单木树冠三维结构参数(树冠顶点位置、树高、冠幅和冠长),并在此基础上对林分有效冠进行提取,为进一步研究林分尺度上的有效冠结构及其动态提供依据,以更好掌握并改进林业经营措施。【方法】采用一定规则下的局部最大值窗口搜索树冠顶点,进行单木树冠顶点探测和单木树高提取;以树冠顶点为标记,利用标记控制分水岭分割算法提取单木冠幅;采用垂直方向点云高程检测方法获取枝下高位置,提取冠长;在标记控制分水岭分割出的树冠边界,提取树冠接触高,取平均值作为该样地的林分有效冠高。【结果】树冠分割正确率为88.5%;结合样地实测参数对提取值进行相关性分析,树高R~2=0.886 2,冠幅R~2=0.786 4,冠长R~2=0.800 0,树高、冠幅和冠长精度分别为90.34%、86.80%和89.90%;同一林分内单木接触高相对比较稳定,对提取的林分有效冠高进行单因素方差分析,无显著差异。【结论】基于机载LiDAR数据,采用可变大小的动态窗口搜索局部最大值点,能提高单木结构参数的提取精度;利用树冠顶点标记控制分水岭算法,将高空间分辨率航片作为辅助数据,可完成较高精度的单木冠幅提取;垂直方向点云高程检测方法可提取单木冠长;LiDAR点云数据可对林分有效冠进行提取,在同一林分中,不同样本数量对接触高提取的变异性影响不大,有效冠高大致相同。机载LiDAR数据具有良好的单木树冠三维结构参数提取能力,能够满足现代林业调查对单木结构参数提取的需要,实现对林分有效冠的提取。     

基于地基激光雷达胸径提取的单木位置精确测量

[目的 ]为将单木位置匹配至更精确的树干中心处,本研究发展了一种基于地基激光雷达提取胸径中心位置的空间校正方法。[方法 ]对高密度地基激光雷达点云数据,使用霍夫变换的方法提取单木胸径及圆心点,以外业调查的胸径数据作为精度控制基础,再用空间点校正方法将外业测量的样地单木相对空间位置匹配至提取的单木胸径中心点处,最后通过数字冠层高度模型特征分析实现单木位置的地理位置匹配。[结果 ]以黑龙江佳木斯孟家岗林场为研究区,对比分析3种不同株数密度的落叶松样地,提取胸径误差在1 cm之内,高、中、低株数密度样地单木位置在空间点校正时胸径误差2 cm误差范围内位置正确匹配率分别为91%、92.5%、98.6%。全部匹配的外业调查单木相对空间位置误差控制在1 m之内,且与机载激光雷达数字冠层模型影像地理位置匹配误差在0.5 m内。[结论 ]基于地基激光雷达提取胸径匹配单木空间位置的方法,极大地提高了单木空间位置测量精度。此方法的发展,不仅为局部样地单木分割等提供精确位置信息,也为大范围遥感数据提供可靠地面基础位置验证数据,是可靠的单木位置测量和多源数据匹配方法。     

基于机载激光雷达的林隙结构参数提取

【目的】运用激光雷达技术识别提取林隙面积、边界木高和形状指数,为林隙结构参数调查提供技术支持。【方法】以机载激光雷达数据为数据源,以东北林业大学帽儿山实验林场内设置的5块林隙调查样地中的54个林隙为研究对象,通过对比普通克里金插值、反距离权重插值、样条插值、自然临近插值和局部多项式插值确定最优插值方法得到冠层高度模型,运用交替贯序滤波法对冠层高度模型进行林隙识别提取。【结果】通过对比5种插值方法的RMSE发现,普通克里金法适合插值DEM,反距离权重法适合插值DSM;采用交替贯序滤波法识别提取林隙时,林隙识别率为92.6%,运用配对检验法对提取的林隙面积、边界木高与野外调查数据进行检验,基于激光雷达技术提取的林隙面积和边界木高与野外实测值呈较强线性关系,R~2分别为0.983和0.737,其中提取的林隙面积与实测值平均相对误差为15.78%,林隙边界木高与实测值平均相对误差为11.94%。【结论】基于机载激光雷达数据采用交替贯序滤波能有效识别林隙且能准确提取其结构参数;坡度、坡位及冠层结构复杂程度都会影响冠层高度模型的插值精度;林隙面积提取受林隙边界形状和林层结构影响,林隙边界木高随着样地地形、坡度增加误差也随之增大。机载激光雷达技术具有获取地形和树木三维结构信息的优势,可为林隙识别及其结构参数提取提供新的遥感方法。     

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%.     

激光雷达沙尘参数提取技术研究

对激光雷达沙尘天气监测技术进行了研究,详细分析了Mie散射激光雷达气溶胶和沙尘参数计算方法.分析、设计并用C#言开发了用于处理和分析激光雷达回波信号的大气和沙尘参数反演软件系统.利用后向散射激光雷达(LB-D200)对北京市2006年春季沙尘天气进行监测试验,通过软件计算气溶胶参数,计算结果与其他监测结果相符.结果表明:通过退偏振系数可以计算出大气气溶胶中沙尘含量,后向散射激光雷达在沙尘天气沙尘的垂直分布探测中具有优势.     

机载激光雷达人工林单木分割方法比较和精度分析

【目的】研究分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性,分析3种方法对人工林单木分割的精度,探索进行单木分割时3种方法关键参数的最优选择。【方法】结合地面实测数据和目视解译方法,计算单木探测率、准确率和F得分,比较分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法的单木分割精度,并通过改变栅格化冠层高度模型(CHM)的分辨率及调整基于点云的距离判别聚类法的距离阈值,分别对3种方法进行单木提取效果的敏感性分析。【结果】1)分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木总体分割精度较高(F=0.76～0.83); 2)对于"复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.78),优于分水岭算法(F=0.74)和四次多项式拟合法(F=0.53);对于"中等复杂林型"样地,基于点云的距离判别聚类法的分割精度最高(F=0.89),优于分水岭算法(F=0.84)和四次多项式拟合法(F=0.75);对于"简单林型"样地,基于点云的距离判别聚类法(F=0.89)、分水岭算法(F=0.89)和四次多项式拟合法(F=0.93)的分割精度都较高; 3)敏感性分析结果表明,当CHM分辨率为0.5 m×0.5 m时,分水岭算法和四次多项式拟合法的分割精度最高;当基于点云的距离判别聚类法的距离阈值近似样地平均冠幅半径时,其分割精度最高。【结论】对多种类型样地进行单木分割,体现了分水岭算法、四次多项式拟合法和基于点云的距离判别聚类法对人工林单木分割的适用性;结合多种类型样地充分评估并比较了3种方法对人工林单木分割的精度;通过对3种方法进行敏感性分析,阐述了进行单木分割时关键参数的最优选择。     

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。     

地基激光雷达在森林参数反演中的应用

近年来地基激光雷达(TLS)得到了快速发展, 它能够快速地获取高精度、高密度的3D点云数据, 可以应用到工程设计、林业、农业、矿产、交通、城市规划和遗产记录等领域。在森林参数的定量测量应用上, 利用TLS测量森林参数如树高、胸径、密度和蓄积量等, 不仅节省人力, 还提高了工作效率, 现在已经成为一种快速获取树木几何参数的有效方法。文中主要介绍地基激光雷达遥感的工作原理、数据处理过程和方法、在林业中的应用现状、利用TLS数据反演森林参数(位置、胸径、树高、蓄积量、树干和郁闭度等)的方法和研究进展, 同时对地基激光雷达在林业中的应用前景进行了分析和展望。     

基于激光雷达的东莞常绿阔叶林结构参数提取与生物量估算

该研究通过机载激光雷达和背包激光雷达对东莞同一区域常绿阔叶林结构参数进行监测,利用监测结果估算其生物量,实现了无人机监测技术在常绿阔叶林上的应用.结果显示:无人机搭载激光雷达可以快速获取常绿阔叶林三维地形情况和林冠上层乔木的树高、冠幅等单木参数;背包激光雷达可准确监测林冠下层林分结构信息,其中胸径监测精度最高.将获得参...     

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。     

基于地基激光雷达的植被聚集指数反演方法

植被聚集指数是表征冠层元素空间分布聚集特征的重要参数。精确反演聚集指数对研究植被碳氮循环、冠层生物量估算具有重要意义。地基激光雷达凭借其快速精确获取植被三维空间信息的优势,已成为提取植被聚集指数的重要手段。针对现有聚集指数反演方法均存在一定程度的点云信息浪费,本研究利用地基激光雷达点云数据,提出了一种基于三维间隙的植被聚集指数反演方法。首先通过多站地点云拼接、去噪、滤波等预处理操作,将地面与植被点云分离,再基于滤波结果获取归一化植被点云;然后采用分治方法建立植被点云Delaunay四面体格网模型,用三维孔隙替代传统二维孔隙以获取间隙累积分布函数;最后利用间隙大小分布法计算植被冠层聚集指数。将该方法应用于研究区20块植被样地的地基激光扫描数据,反演得到其植被聚集指数。经实测数据验证,结果表明:该方法充分利用激光雷达精确获取三维空间信息的能力,实现了植被聚集指数高精度反演(R~2=0.74,rRMSE=8.94%),对于激光雷达定量反演植被结构参数具有指导意义。     

基于移动激光扫描的行道树树干提取

基于移动激光扫描技术的行道树资源调查是当前的研究热点及未来的发展趋势,树干提取是行道树定位与分割的核心步骤,已有方法由知识驱动,人工设计树干检测规则,难以跨越低层点云数据到高层地物目标的语义鸿沟。针对上述问题,基于移动2D Li DAR系统采集的城市街道点云数据,将行道树树干提取分为树干点云识别与树干点云分割2个步骤。首先,构建城市街道点云标注数据集,提取深度、高程、维度、密度、强度等14个局部点云特征,采用Boosting监督学习算法从标注数据集中自动学习树干点云与非树干点云的差异性,通过特征融合获取高精度树干点云检测器;然后,基于树干点云识别结果,采用帧投影方法分割标识出每一根树干。试验结果表明:基于监督学习的树干点云检测器有较好的分类性能,为树干分割提取提供了精准数据,对于0.10～0.40 m的球域半径,测试集查准率均高于93%,查全率均高于94%。此外,以Bayes错误率为评价指标衡量单个特征的鉴别力,得出鉴别力最强的3个特征为高程方差、强度范围及强度方差。     

点云密度对机载激光雷达大区域亚热带森林参数估测精度的影响

【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m^-2)分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m^-2,得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R²)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位...     

基于背包式激光雷达的天山云杉林单木因子估测

单木因子高精度无损快速估测对森林资源监测和评估至关重要,背包式激光雷达在获取森林三维结构参数方面具有良好的应用潜力。以天山云杉林为研究对象,利用背包式激光雷达扫描样地获取点云数据进行单木分割识别和单木胸径、树高及冠幅面积等因子估测,以地面实测结合目视解译数据作为参照,进行精度评价及相关性检验。结果表明:利用背包式激光雷达数据进行单木分割的单木分割精度F值均大于0.9,精确率和召回率均值分别为0.96和0.90,识别率平均值为86.61%;单木胸径和树高估测结果决定系数R~2均大于0.90,胸径均方根误差RMSE均值为1.11,树高的为1.05;单木冠幅面积估测结果决定系数R~2均大于0.80,均方根误差RMSE均值为3.21。可见,使用背包式激光雷达能够实现对单木胸径、树高参数的高精度提取。     

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。     

基于移动激光扫描系统的城市林木提取

传统的城市树木特征提取方法通常为实地调查法,耗时耗力且成本高。采用车载移动激光扫描系统,可获取三维地理坐标与高密度、高精度的点云。利用移动激光扫描系统MLS可以对城市树木进行提取。工作流程由三部分组成。先进行地面点的去除处理,再通过欧氏距离聚类对地物进行分类,最后利用归一化分割提取树木。结果表明,城市公路的树木提取率可达90%,表明该方法实用有效,值得推广应用。