依据背包和无人机激光雷达数据对思茅松林分结构参数估测

作     者：张澜钟 岳彩荣 李初蕤 李馨 李佳 沈健 宗发荣 

作者机构：西南林业大学 凉山彝族自治州林业草原科学研究院 江城县林业和草原局 

出 版 物：《东北林业大学学报》 (Journal of Northeast Forestry University)

年 卷 期：2024年第12期

页      面：92-100页

学科分类：080904[工学-电磁场与微波技术] 0810[工学-信息与通信工程] 0907[农学-林学] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 081105[工学-导航、制导与控制] 0829[工学-林业工程] 09[农学] 081001[工学-通信与信息系统] 081002[工学-信号与信息处理] 0825[工学-航空宇航科学与技术] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金项目(42061072) 云南省教育厅项目(2018JS330) 云南省重大科技专项(202002AA100007-015) 

主　　题：背负式激光雷达 无人机机载激光雷达 林分结构参数 机器学习 

摘      要：以15块样方调查数据验证背包激光雷达数据提取单木参数的精度，依据270块背包激光雷达数据单木分割后计算得到的林分结构参数与无人机机载激光雷达数据特征参数相结合，通过最优估测模型对研究区的林分结构参数进行反演与预测。结果表明：（1）背包激光雷达数据提取单木参数时，单木分割F-score（F）得分的范围在95%～100%,胸径的均方根误差(ERMS)在0.08～1.68 cm,树高的均方根误差在0.71～2.29 m;（2）平均树高最优估测模型决定系数（R2）为0.87,ERMS为1.09 m,平均绝对误差(EMA)为0.68 m; Lorey’s树高最优估测模型R2为0.88,ERMS为0.79 m,EMA为0.54 m;算术平均胸径最优估测模型R2为0.81,ERMS为1.02 cm,EMA为0.79 cm;蓄积量最优估测模型R2为0.82,ERMS为17.06 m3·hm-2,EMA为12.05 m3·hm-2;胸高断面积最优估测模型R2为0.78,ERMS为3.48 m2·hm-2,EMA为2.55 m2·hm-2;郁闭度最优估测模型R2为0.85,ERMS为0.03,EMA为0.02;林分密度最优估测模型R2为0.91,ERMS为157.60株·hm-2,EMA为97.68株·hm-2。