| 基于机载LiDAR数据的玉米叶面积指数反演 |
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| 引用本文： | 刘婷,苏伟,王成,刘睿,李治,姜方方. 基于机载LiDAR数据的玉米叶面积指数反演[J]. 中国农业大学学报, 2016, 21(3): 104-111 |
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| 作者姓名： | 刘婷 苏伟 王成 刘睿 李治 姜方方 |
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| 作者单位： | 中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083;中国科学院对地观测与数字地球科学中心, 北京 100094;中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083;中国矿业大学(北京) 地球科学与测绘工程学院, 北京 100083;中国农业大学信息与电气工程学院, 北京 100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(41371327); 国家重点基础研究发展计划项目(2010CB951701) |
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| 摘 要： | 以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。
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| 关 键 词： | 玉米 激光雷达 点云分类 孔隙率 叶面积指数 |
| 收稿时间： | 2015-04-07 |
A method of estimating maize LAI using airborne LiDAR data |
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| LIU Ting,SU Wei,WANG Cheng,LIU Rui,LI Zhi and JIANG Fang-fang. A method of estimating maize LAI using airborne LiDAR data[J]. Journal of China Agricultural University, 2016, 21(3): 104-111 |
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| Authors: | LIU Ting SU Wei WANG Cheng LIU Rui LI Zhi JIANG Fang-fang |
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| Affiliation: | College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China;College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China;Institute of Remote Sensing and Digital Earth, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100094, China;College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China;College of Geoscience and Surveying, China University of Mining & Technology (Beijing), Beijing 100083, China;College of Information and Electrical Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China |
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| Abstract: | Based on the airborne LiDAR point cloud data and the correlation between canopy gap fraction and leaf area index of maize, a method of estimating field planting maize LAI (Leaf area index) is put forward.The results show that:Applying irregular triangular grid encryption method can classify the LiDAR point clouds and combining with high resolution imagery can extract the maize canopy point cloud data;Nilsson parameters have great influence on the results.The inversion result of LAI by Nilsson parameters simulated with scan zenith angle is close to the actual LAI;Estimating LAI with LiDAR data has high precision and the method in this paper is feasible.It can also be applied to medium height crops, e.g.beet and sugar cane. |
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| Keywords: | maize LiDAR point cloud classification gap fraction LAI |
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