无人机激光雷达与高光谱数据协同的帽儿山地区树种分类

应用无人机激光雷达和机载高光谱数据,通过设计多种分类方案探索不同数据源、不同分类器以及树冠形态特征对单木树种分类的影响。研究结果表明：使用多源遥感数据协同进行单木树种分类时,分类精度高于单一数据源的分类结果。从分类器上看,随机森林分类器的分类精度高于BP神经网络分类器。在将树冠形态特征加入分类器后,分类精度平均提高了1.19%,表明树冠形态特征的加入对单木树种分类具有一定积极意义。     

运用无人机激光雷达数据提取落叶松树冠特征因子及树冠轮廓模拟

为探究无人机激光雷达(UAVLS)获取单木树冠三维结构的能力,利用无人机载激光雷达数据,对人工长白落叶松进行单木树冠特征因子的提取以及树冠轮廓的模拟,并与机载激光雷达(ALS)单木树冠特征因子的提取进行比较。结果表明:利用UAVLS数据1∶1匹配的单木数量远高于利用ALS数据匹配的单木数量,且UAVLS单木位置探测的精度达到0.338 1 m,比ALS提高了0.185 1 m;UAVLS单木树高的提取精度达到0.578 5 m,比ALS提高了1.294 5 m;对于冠幅及冠基高的提取,UAVLS也有更高的精度。与ALS相比,UAVLS不仅具有更高的单木探测精度,也具有更高的单木树冠结构参数提取精度;3种树冠轮廓模型拟合的R~2均高于0.75,表明3种常用的轮廓模型都能够很好的描述从UAVLS数据中获取的树冠外部轮廓,其中二次抛物线模型具有最强的模拟效果(M_(AE)=0.256 4,M_(RAE)=4.59%)。因此,无人机激光雷达数据提取单木树冠结构,可以提高林业调查的效率。