| 摘 要： | 【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。
|
