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【目的】探究将简单非迭代聚类超像素分割算法(SNIC)融合到基于多时相数据的树种分类问题中,并对比分析不同时相数据组合对分类结果的影响,实现更高效、更精准的优势树种识别。【方法】以内蒙古旺业甸林场为研究区,在Google Earth Engine(GEE)云计算平台上利用多时相Sentinel-2多光谱数据提取波段反射率特征和光谱指数特征,采用SNIC和支持向量机(SVM)机器学习分类方法,实现面向对象的优势树种识别,并分析不同时相数据组合对优势树种识别精度的影响。【结果】多时相数据组合的分类精度明显高于各季节单时相数据。对比不同多时相数据组合分类结果,春、秋2个季节时间序列组合数据的分类精度与多季节组合数据结果相近,总体精度分别为94.5%、95.0%和95.8%。【结论】基于多时相Sentinel-2影像和SNIC分割算法的面向对象分类方法能够快速、准确识别优势树种,多季节组合数据的分类结果最优,春、秋2个季节时间序列数据也能获得较好分类结果,总体精度与最优结果差距较小。 相似文献
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利用机载激光雷达数据提取单株木树高和树冠 总被引:15,自引:2,他引:15
机载激光雷达是一种主动遥感技术。在林业应用方面,高采样密度激光雷达能够获取单株木三维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。该文利用高采样密度的机载激光雷达数据(离散回波,平均激光点间隔0.52 m、平均光斑直径0.3 m),研究了单株木的树高提取技术和树冠边界识别算法,针对单株木的树冠特征,提出了一种双正切角树冠识别算法;最后,使用重庆铁山坪林场的9个外业样地数据,对单株木树高和冠幅,以及样地平均树高和平均冠幅进行了验证。结果表明,单株木树高和冠幅的R2分别为0.34和0.03,样地平均树高和平均冠幅的R2分别为0.97和0.71,样地尺度的相关性明显高于单株木尺度的相关性。 相似文献
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基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测 总被引:2,自引:1,他引:1
针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响.首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证.结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异.坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26~3.88 m.样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m.该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考. 相似文献
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针对区域尺度森林地上生物量的分布情况,以大兴安岭生态观测站为例,提出了一种融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的森林地上生物量遥感估测方法。该方法首先提取Landsat 8 OLI不同波段在不同运算窗口下的纹理特征;然后对机载LiDAR点云进行滤波提取地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云特征因子;最后结合提取的遥感特征因子,利用支持向量回归的方法对研究区森林地上生物量进行估测,并对结果进行精度验证。结果表明:不同波段和窗口尺寸的建模精度差异较大,蓝光波段在7×7运算窗口下模型精度最高(R~2=0.73,R_(MSE)=22.32 t/hm~2);点云高度分位数变量的建模精度呈正态分布,变量H_(50)的建模精度最高(R~2=0.75,R_(MSE)=19.24 t/hm~2);与单一的遥感特征变量相比,融合光学影像纹理和机载LiDAR点云特征的模型精度有了一定提高,且针叶林和混交林的估测R_(MSE)分别为19.63和20.40 t/hm~2。因此,该方法可以为区域性的森林地上生物量估测提供有效参考。 相似文献
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【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DBp、MDps、... 相似文献
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以山东省泰安市徂徕山林场和重庆铁山坪林场为试验区,分别于2005年5月和2006年9月获取了低密度和高密度的LiDAR点云数据,分别进行了林分平均高的反演试验.通过两个试验区的对比,分析了不同点云密度对机载LiDAR数据反演林分参数的影响.结果表明:对于两种密度的点云数据,使用分位数法都可以很好地进行林分平均高的估计,高密度点云的反演结果略好一些,但二者结果差异不大;高密度的点云可以进行更小尺度的林分高估计和单木树高的估计,从而可以减少甚至避免对实地树高测量的依赖. 相似文献
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【目的】基于机载激光雷达数据建立结构稳定的林分地上生物量预测模型,考虑最小二乘、混合效应和贝叶斯等参数估计方法对最优生物量预测模型选择进行探讨,为生物量建模方法研究、生物量估测提供科学依据,为冬奥核心区实现“双碳”目标和生物量模型计算提供技术支撑。【方法】基于崇礼冬奥核心区2种森林类型(华北落叶松和白桦)62块实测样地及对应的激光雷达数据,通过变量筛选分别建立最小二乘、混合效应和贝叶斯生物量模型,应用确定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、残差、总体相对误差(TRE)评价模型,采用留一交叉法验证模型精度。【结果】筛选出相关性较高的激光雷达变量共20个,最终进入模型的自变量3个。拟合效果最好的是Logistic混合效应模型(RMSE=22.99 t·hm-2,R2=0.768,TRE=6.08%),分树种建立模型后华北落叶松模型拟合效果提升(RMSE=22.92 t·hm-2,R2=0.795,TRE=7.45%),白桦模型预测精度提高(RMSE=23.34 t·hm... 相似文献
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以河北省秦皇岛市山海关公益林为研究对象,结合Landsat TM数据和森林资源二类调查数据,运用灰度共生矩阵分析法提取纹理信息,采用逐步回归法建立多元线性回归模型,进行森林蓄积量的估算。结果表明:选取纹理因子参与建模,建立的线性回归方程的拟合效果较好,估测模型的R~2值达0.766,估计值的标准误差最小,标准误差最小值为28.036,说明纹理因子对提高森林蓄积量的估测精度有重要影响。 相似文献
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