无人机激光雷达点云密度对森林遥感反演指数提取的影响
Effect of Point Cloud Density on Forest Remote Sensing Retrieval Index Extraction Based on Unmanned Aerial Vehicle LiDAR Data作者机构:中南林业科技大学土木工程学院湖南长沙410082
出 版 物:《武汉大学学报(信息科学版)》 (Geomatics and Information Science of Wuhan University)
年 卷 期:2023年第48卷第12期
页 面:1923-1930页
核心收录:
学科分类:08[工学] 0816[工学-测绘科学与技术] 081602[工学-摄影测量与遥感]
摘 要:点云密度是激光雷达(light detection and ranging,LiDAR)技术的重要参数,对森林遥感反演指数的提取有重要影响。以1600 m×1450 m大小的无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)LiDAR数据为实验数据,采用分级随机抽稀法对实验数据进行抽稀,获取不同密度的点云数据集,利用不同密度数据集提取郁闭度、间隙率、叶面积指数、点云高度和密度分位数等森林遥感反演指数,并与原始数据提取的森林遥感反演指数进行差值比较。(1)当点云密度较小时,提取的郁闭度略微偏低,而间隙率略微增加,点云密度对郁闭度、间隙率的影响极小。(2)当点云密度较大时,对叶面积指数的影响不大,但当点云密度较小时,对叶面积指数的影响较大,个别区域可能出现叶面积指数突变。(3)当点云密度较大时,点云密度对高度、密度分位数的影响不明显,但当点云密度降至3.6点/m2时,可能会出现个别区域密度、高度密度分位数突变的情况。点云密度对森林遥感反演指数有重要影响,合适的点云密度有利于更准确地描述森林结构形态,过小的点云密度影响森林遥感反演指数的提取。