无人机激光雷达人工林林分高估测模型分析

作     者：李梅 刘清旺 冯益明 李增元 LI Mei;LIU Qingwang;FENG Yiming;LI Zengyuan

作者机构：中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国林业科学研究院荒漠化研究所北京100091 

出 版 物：《遥感学报》 (NATIONAL REMOTE SENSING BULLETIN)

年 卷 期：2022年第26卷第12期

页      面：2665-2678页

核心收录：

学科分类：0810[工学-信息与通信工程] 070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 08[工学] 0708[理学-地球物理学] 0903[农学-农业资源与环境] 0804[工学-仪器科学与技术] 0816[工学-测绘科学与技术] 0901[农学-作物学] 

基　　金：国家重点研发计划(编号:2017YFD0600904) 

主　　题：遥感 无人机 激光雷达 点云 人工林 林分高 

摘      要：中国人工林面积居世界第一,精确地对人工林结构进行监测具有重要意义。本研究以内蒙古自治区赤峰市旺业甸林场内的落叶松和油松人工林为研究对象,利用无人机激光雷达LiDAR(Light Detection And Ranging)离散点云数据和地面样地调查数据对人工林林分高进行建模,通过点云特征变量与地面测量的6种林分高(包括:Lorey’s高、算术平均高、最大高、优势树高、中位数高和树冠面积加权高)间的Pearson’s相关性筛选自变量,然后利用全子集回归构建不同林分高估测模型,并采用交叉检验法进行精度评价。结果表明:激光雷达点云高度百分位数与不同林分高相关性均较高,通过一元线性回归构建的不同林分高结果最优,且估测模型的自变量均为高度特征变量。Lorey’s高(R^(2)=0.91—0.97,rRMSE=2.75%—3.96%)、优势树高(R^(2)=0.86—0.97,rRMSE=3.72%—3.83%)和树冠面积加权高(R^(2)=0.86—0.96,rRMSE=3.81%—4.73%)估测精度最高,算术平均高(R^(2)=0.85—0.94,rRMSE=4.52%—6.07%)和中位数高(R^(2)=0.80—0.95,rRMSE=5.37%—7.34%)次之,最大高(R^(2)=0.69—0.87,rRMSE=6.19%—8.09%)最低。针对不同森林类型,落叶松人工林林分高估测精度最优,优于不区分森林类型模型的估测精度(ΔR^(2)=0—0.05,ΔrRMSE=-0.69%—1.97%),优于油松林林分高模型的估测精度(ΔR^(2)=0.06—0.18,ΔrRMSE=-1.90%—1.13%)。无人机激光雷达可以用于估测北方温带针叶林的林分高,能够满足人工林资源调查快速、精确的要求。