基于星载LiDAR波形数据的森林胸高断面积估测研究

为探索星载LiDAR在森林胸高断面积上的应用潜力,利用星载激光雷达ICESat/GLAS波形数据对吉林汪清林区的森林胸高断面积进行估测。通过对ICESat/GLAS波形数据波形进行处理,提取一系列波形特征参数,利用回归估计方法分析波形特征参数与胸高断面积的相关关系,建立预测模型对森林胸高断面积进行估测。结果表明:在所提波形特征参数中,波形长度、H₅和H₁₀与胸高断面积在三次函数拟合时具有明显的相关性,判定系数R₂分别为0.813、0.737和0.613,预测精度P分别为0.951、0.932和0.901,综合分析最终确定波形长度估测模型最好,该模型可稳定准确地估测出胸高断面积。表明星载LiDAR是未来估测森林胸高断面积一种有效的方法,并为进一步的森林蓄积量研究提供了一种技术手段。     

小波分析用于土壤速效钾含量高光谱估测研究

【目的】对土壤高光谱数据去噪提纯,提高土壤速效钾含量高光谱估测模型的精度和实用性。【方法】选取土壤有机质、碱解氮、有效磷含量近似而速效钾含量差异较大的样本76个,对土壤样本反射率对数的一阶导数光谱分别基于4种函数进行多层小波离散分解;提取小波低频系数,构建土壤速效钾含量高光谱估测模型。【结果】小波分解1-3层获得的低频系数可用以代表原始光谱。基于各小波函数相同尺度的低频系数,土壤速效钾含量估测建模精度差异不大。其中基于Bior 1.3函数分解的第2层低频系数建模精度略高,作为最佳估测模型,在数据压缩到25%、反映输入光谱信息95.6%的基础上,建模R2达到0.976,RMSE为10.66 mg•kg-1,经验证模型具有较好的预测准确度。【结论】通过小波分析获得小波系数,既提取了土壤高光谱信息,又对数据进行了压缩,结合偏最小二乘回归预测土壤速效钾含量是可行的。     

基于DEM差分法的TanDEM-X数据森林高度估测

以现有Lidar获取的DEM(数字高程模型)数据、CHM(冠层高模型)和样地调查数据为辅助数据,基于干涉测高原理,以DEM差分法为例,分析该方法支持下TanDEM-X数据在普洱研究区森林高度估测中的可行性。结果表明,TanDEM-X数据在森林林分高度估测中具有很大的潜力,在有高精度地表DEM数据支持下,采用该法获得估测结果与Lidar数据获取的CHM(冠层高度模型)数据较接近,两者的RMSE为4.39 m,R2为0.70。此外,相位噪声对估测精度有严重影响,相位噪声剔除前后,估测结果与Lidar获取的CHM数据的R~2分别为0.23和0.70。     

基于TerraSAR-X/TanDEM-X干涉DEM的森林冠层高度估测

森林树高的大面积估测一直是森林资源调查和林业遥感所面临的技术难题。以云南省勐腊县森林资源为研究对象,将DEM差分法与TerraSAR-X/TanDEM-X全极化干涉数据、地形图相结合,用TerraSAR-X/TanDEM-X数据干涉生成各极化通道带有森林冠层高度的DSM,从地形图上提取地表高度DTM;对2个高度模型进行水平位置匹配,并提出用参考面将DSM与DTM转换为相对高度模型RDSM和RDTM,以消除高程基准差异;最后对RDSM和RDTM进行差分运算,估测出研究区各极化通道下的森林冠层高度分布。采用森林资源二类调查数据,对各极化通道的冠层估测高进行了合理性验证。研究表明:DTM的高程基准面低于DSM,平坦农地适合作为参考面提取相对高度模型。在小班尺度上与森林资源二类调查数据的对比显示:各极化通道的冠层估测高与小班林分高均呈显著的中等正相关,冠层高度估测值大小合理,人工林的估测结果略优于天然林;人工林与天然林的冠层估测结果均在主要坡度分布区间内与小班林分高的相关性高;各极化通道的估测结果整体上没有明显差异。从总体上来看,基于地形图和TerraSAR-X/TanDEM-X数据,利用DEM差分法来大面积估测森林冠层高度是一种有效可行的途径,为辅助森林资源调查工作提供了新思路。     

应用地基激光雷达对毛竹林有效叶面积指数的提取及敏感性分析

以宜兴市3种不同宽度(5、8、12 m)带状采伐毛竹林为研究对象,利用地基激光雷达(TLS)多站扫描获取的样地毛竹林完整点云数据,采用体元冠层分析方法对样地毛竹林有效叶面积指数进行提取,并评估有效叶面积指数的估测值对去噪和体元大小的敏感性,遴选有效叶面积指数的估测参数.结果表明:利用体元化的点云数据对3块样地的有效叶面积指数提取精度分别为86.33％、88.04％、86.22％;点云去噪后,有效叶面积指数估算的精度分别提高了16.55％、15.59％、14.57％;有效叶面积指数估测值对体元大小十分敏感,通过与实测叶面积指数对比,适合有效叶面积指数估测的体元大小为0.03 m.     

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.     

基于高光谱的阿克苏市枣叶面积指数估算模型

[目的]通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与枣冠层LAI的相关关系,建立基于高光谱的阿克苏市枣冠层LAI的估测模型,为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被LAI提供有效途径.[方法]基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法.[结果]不同数据变换后的冠层光谱反射率与枣LAI具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升.所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度和预测精度都最高,一阶微分、对数一阶微分、归一化一阶微分次之.[结论]不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地枣LAI有显著的相关性,可以用微分、对数微分、归一化微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地枣LAI的估测模型.     

TanDEM-X极化干涉SAR森林冠层高度反演

森林树高是反映森林蓄积量、生物量、碳储量和立地质量的关键指标。极化干涉SAR技术是森林树高估测的有效手段之一,但数据获取及数据质量一直是极化干涉SAR树高反演研究的主要制约因素。以云南省勐腊县为实验区,基于德国DLR提供的双站模式Tan DEM-X Co SSC全极化干涉数据,采用三阶段算法、以及两种结合极化干涉优化的相位差分-相干幅度法反演了实验区的森林冠层高度。结果表明:三阶段算法的反演结果数值相对合理,与二类调查数据的空间分布格局相似;相位差分-相干幅度法的反演结果在林区出现部分负值,而在非林区却反演出冠层高度、且呈现条纹状,反演结果与二类调查数据的空间分布差异较大、相关性低。因此,三阶段算法结合双站模式的Tan DEM-X全极化干涉数据,能够在实际树高估测反演中发挥作用,为辅助森林资源调查工作提供了新手段。     

基于高光谱的南疆盆地苹果光合有效辐射估算模型

【目的】通过将原始光谱数据经过不同的数据变换方式,分析其与苹果冠层PAR的相关关系,建立基于高光谱的南疆盆地苹果冠层PAR的估测模型,旨在为快速、精确、无损伤、大范围的适时、动态监测植被PAR提供有效途径。【方法】基于原始光谱数据的不同数据变换方式,采用相关性分析和逐步回归分析方法。【结果】不同数据变换后的冠层光谱反射率与苹果冠层PAR具有较好的相关性,微分变换后的相关性较原始相关性有所提升。所建模型经过精度评价发现,原始光谱数据经倒数一阶微分变换后估测模型拟合度最高,一阶微分、对数一阶微分次之。【结论】不同数据变换方式后的光谱数据与塔里木盆地苹果冠层PAR有一定的相关性,可以用微分、对数微分、倒数微分变换后的数据建立较理想的塔里木盆地苹果冠层PAR的估测模型。     

一种玉米苗期冠层叶绿素车载 动态诊断光谱指数

为了使用车载平台对玉米叶绿素含量进行快速预测,优化车载系统测量结果,提出了一种适用于玉米 苗期车载动态预测冠层叶片叶绿素含量的光谱指数MPRI,构建了相应的叶绿素含量预测模型,结合空间插值对其 空间分析能力进行了分析和评估。结果表明院基于车载动态获取的冠层光谱指数MPRI,对于单点位置的冠层叶绿素 预测效果较好,模型决定系数R2约为0.81;对于动态测量,车载动态获取信息中的玉米冠层MPRI 值能够通过定值 阈值较为准确地被识别,利用其构建的玉米冠层叶片叶绿素含量预测模型具有较好的单点预测效果。结合反距离加 权插值法进行空间分析,能够得到较佳的空间预测效果,空间分布预测偏差小于7%的数据占总数据量的85%。基于 光谱指数MPRI 构建的车载动态预测冠层叶绿素预测模型具有较好的单点预测效果,结合GPS 位置信息进行空间 分析能够得到较佳的空间预测效果,为车载系统动态测量提供了新的思路。