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基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测

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农业工程学报 2017年第16期33卷 88-95页

作者：胡凯龙刘清旺庞勇李梅穆喜云中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 中国林业科学研究院荒漠化研究所北京100091 赤峰市林业科学研究院森林生态所赤峰024000

针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响。首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高... 详细信息

针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响。首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证。结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异。坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26~3.88 m。样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m。该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考。

关键词：激光数据处理林地冠层高度星载激光雷达点云分类估测模型坡度

多源遥感数据支持下的区域性森林冠层高度估测

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武汉大学学报（信息科学版） 2018年第2期43卷 289-296,303页

作者：胡凯龙刘清旺崔希民庞勇穆喜云中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 赤峰市林业科学研究院森林生态所内蒙古赤峰024000

结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层... 详细信息

结合机载LiDAR数据,提出了一种改进的GLAS光斑点冠层高度地形校正模型,以校正后的GLAS光斑点作为输入样本,结合MODIS遥感影像,利用支持向量回归（SVR）的方法对研究区森林冠层高度进行分生态区估测,并利用野外调查数据和机载LiDAR冠层高度结果对估测结果进行验证。结果显示：研究区的坡度等级直接影响GLAS光斑点森林冠层高度估测精度,改进的地形校正模型可以较好的减小坡度对GLAS光斑点森林冠层高度估测的影响,模型精度RMSE稳定在3.25~3.48m;不同生态分区的SVR模型估测精度较为稳定,其RMSE=6.41~7.56m;与算数平均高相比,样地的Lorey′s高与制图结果拟合最好,不同生态分区平均估测精度为80.3%。机载LiDAR冠层高度结果的验证平均精度为79.5%,和Lorey′s高验证结果呈现较好的一致性。

关键词：冠层高度坡度多源遥感数据地形校正支持向量回归生态分区

基于机载激光雷达的寒温带典型森林高度制图研究

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北京林业大学学报 2015年第7期37卷 58-67页

作者：穆喜云张秋良刘清旺庞勇胡凯龙内蒙古农业大学林学院中国林业科学研究院资源信息研究所中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院

以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey’s高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别... 详细信息

以内蒙古根河市潮查林场境内的寒温带兴安落叶松原始林及其次生林为研究对象,利用机载激光雷达点云数据与地面调查的66个样地数据,采用不同算法计算样地实测树高(Lorey’s高、冠幅面积加权树高和算术平均高)分别与基于双正切角树冠识别算法获取的Li DAR估测高(冠幅面积加权树高、算术平均高)和基于点云提取的百分位高构建树高回归模型(冠幅面积加权树高模型、算术平均树高模型和Li DAR百分位树高模型)。对比不同树高模型的训练精度与估测精度的差异,探讨双正切角树冠识别算法对本研究区的适用性;同时了解冠幅面积加权的样地实测树高与Lorey’s高对林分平均高代表性的差异,确定最优解释变量,筛选最优树高模型,计算研究区森林高度空间分布图,为后续生物量和碳储量研究提供参考数据。结果表明:样地冠幅面积加权树高的模型训练精度和估测精度与Lorey's高的结果一致性较好,略低于Lorey’s高的估测结果。Li DAR百分位树高模型中的50%分位高与样地实测树高相关性显著且回归模型拟合效果较好,其中,以Lorey's高为样地实测树高时模型的R2=0.869、RMSE=1.366 m;以冠幅面积加权树高为样地实测树高时模型的R2=0.839、RMSE=1.392 m;Lorey’s高的50%分位高模型的估测精度最高,各独立验证样本点估测精度均高于85%,平均估测精度为94.73%,最高估测精度可达99.78%,其中混交林平均估测精度(96.72%)高于针叶林的平均估测精度(93.58%)。因此,选择Lorey’s高的50%分位高模型计算研究区的森林高度空间分布。

关键词：机载Li DAR 森林高度百分位回归模型

基于激光雷达的大兴安岭典型森林生物量制图技术研究

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遥感技术与应用 2015年第2期30卷 220-225页

作者：穆喜云张秋良刘清旺庞勇胡凯龙内蒙古农业大学林学院内蒙古呼和浩特010018 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院北京100083

森林生物量作为森林生态系统基本的数量表征,表明了森林的经营水平和开发利用价值,并能反映其与环境在物质循环和能量流动方面的复杂关系。同时,森林生物量也是林业问题和生态问题研究的基础。以内蒙古大兴安岭国家野外生态站为研究区域... 详细信息

森林生物量作为森林生态系统基本的数量表征,表明了森林的经营水平和开发利用价值,并能反映其与环境在物质循环和能量流动方面的复杂关系。同时,森林生物量也是林业问题和生态问题研究的基础。以内蒙古大兴安岭国家野外生态站为研究区域,通过对机载激光雷达(LiDAR)点云数据的预处理,利用计算机编程提取LiDAR点云数据的结构参数,以植被分位数高度变量与密度变量为自变量,结合地面调查数据,建立生物量与LiDAR结构参数的回归模型(决定系数为0.69,均方根误差为0.34)。运用IDL编程对LiDAR点云块数据进行运算并生成分辨率为20m×20m的栅格图像,拼接后得到整个区域的地上生物量分布图,对生成的地上生物量分布图进行验证的R2为0.78,RMSE为23.09t/hm2,平均估测精度达83%。

关键词：机载激光雷达遥感生物量制图回归模型

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北沙柳居群间叶片性状的变异

干旱区资源与环境 2015年第10期29卷 112-116页

作者：郝蕾张国盛白玉荣王颖李小龙吴伟穆喜云闫子娟王辉内蒙古农业大学林学院呼和浩特010019 呼伦贝尔市林业科学研究所海拉尔021008 鄂尔多斯市乌审旗林业局嘎鲁图017300 内蒙古乌兰察布市林业局集宁012000 鄂尔多斯市乌审旗沙地柏管理局嘎鲁图017300

采用方差分析、相关分析、聚类分析的方法,对国家北沙柳种质资源保存库内收集的21个居群叶片表型性状进行了比较分析。结果表明:1)相同表型性状在不同居群内也存在差异,所有性状的平均变异系数最大和最小的分别是P5(0.3864)和P21(0.166... 详细信息

采用方差分析、相关分析、聚类分析的方法,对国家北沙柳种质资源保存库内收集的21个居群叶片表型性状进行了比较分析。结果表明:1)相同表型性状在不同居群内也存在差异,所有性状的平均变异系数最大和最小的分别是P5(0.3864)和P21(0.1664),表型性状中变异最大和最小的分别是叶面积(0.3549)和异形指数(0.1221)。2)相关分析表明,叶面积、周长、叶柄长、叶长和叶宽之间均为极显著相关(P=0.01),长宽比和异形指数与各表型性状相关性不显著。3)聚类分析表明,P21明显分割于其他居群外,表现出特异性。叶片性状变异特征为北沙柳优良品种筛选提供了科学依据。

关键词：北沙柳叶片性状变异居群

基于机载LiDAR数据的林分平均高及郁闭度反演

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东北林业大学学报 2015年第9期43卷 84-89页

作者：穆喜云张秋良刘清旺庞勇胡凯龙内蒙古农业大学呼和浩特010019 中国林业科学研究院资源信息研究所中国矿业大学

以内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站为研究区,通过2012年8月至9月获取的机载激光雷达数据与地面同步调查样地数据,构建林分平均高反演模型和林分内郁闭度反演模型。结果表明:混交林、阔叶林和针叶林的林分平均高估测... 详细信息

以内蒙古大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站为研究区,通过2012年8月至9月获取的机载激光雷达数据与地面同步调查样地数据,构建林分平均高反演模型和林分内郁闭度反演模型。结果表明:混交林、阔叶林和针叶林的林分平均高估测精度依次为95.66%、94.11%和90.71%,林分郁闭度估测精度依次为92.73%、56.62%和85.19%。不同森林类型的林分平均高与郁闭度反演精度存在显著性差异。

关键词：激光雷达点云树高郁闭度冠层高度模型反演

基于最大熵模型的赤峰市华北落叶松人工林适宜分布区估测

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干旱区资源与环境 2021年第6期35卷 144-152页

作者：穆喜云乌志颜李显玉王芳白晓旭郭淑文程瑞春于胜利赤峰市林业科学研究院赤峰024000 喀喇沁旗旺业甸实验林场赤峰024423

本研究对赤峰市华北落叶松人工林的潜在适宜分布等级区进行估测,确定影响其分布的主要环境因子。基于赤峰市8个旗县区范围内的华北落叶松人工林地理分布点1300个,利用最大熵模型以气候因子、土壤因子和地形因子做为环境变量,通过独立运... 详细信息

本研究对赤峰市华北落叶松人工林的潜在适宜分布等级区进行估测,确定影响其分布的主要环境因子。基于赤峰市8个旗县区范围内的华北落叶松人工林地理分布点1300个,利用最大熵模型以气候因子、土壤因子和地形因子做为环境变量,通过独立运算和综合运算的方式对赤峰市华北落叶松人工林适宜分布区进行估测。模型运算采取默认参数,设置25%和30%的验证数据比例,以训练AUC和验证AUC作为模型精度评价指标。结果表明:30%验证数据比例的训练AUC及验证AUC与25%的模型运算结果差异不显著,选择30%验证数据比例,综合气候因子、土壤因子和地形因子的模型预测精度最高,训练AUC和验证AUC值分别为0.880和0.877。影响模型预测的环境因子重要性排序及环境变量贡献率排序依次为:地形因子、气候因子和土壤因子。地形因子中的高程变量是影响华北落叶松人工林分布的主要因子。华北落叶松人工林按适生等级划分,高度适生区主要分布在海拔800m~1200m的区域范围,极高度适生区主要集中分布在海拔1200m以上的区域,其预测适宜分布结果与实际分布相符且趋势一致。

关键词：最大熵(MaxEnt)模型华北落叶松适生区现实分布

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不同基质和容器规格对山杏幼苗生长的影响

安徽农学通报 2021年第20期27卷 40-42页

作者：杨俊李显玉穆喜云赤峰市林业科学研究院内蒙古赤峰024000

以山杏(Armeniaca sibirica)1年生实生苗移栽的容器苗为研究对象,采取铺设广告布设置阻根措施的方式,对3种不同容器规格和4种基质条件下的山杏容器苗的成活率和生长量进行了多重比较分析。结果表明:不同基质对C1小杯无影响,对C2中杯和C... 详细信息

以山杏(Armeniaca sibirica)1年生实生苗移栽的容器苗为研究对象,采取铺设广告布设置阻根措施的方式,对3种不同容器规格和4种基质条件下的山杏容器苗的成活率和生长量进行了多重比较分析。结果表明:不同基质对C1小杯无影响,对C2中杯和C3大杯容器规格有一定程度的影响;不同杯型对基质3和基质4无影响,对基质1和基质2有一定程度的影响。C3大杯基质2的生长量和成活率均最高,分别为21.37cm、96.67%。

关键词：山杏容器规格基质无底育苗容器

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基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测

东北林业大学学报 2016年第11期44卷 52-56页

作者：穆喜云刘清旺庞勇胡凯龙张秋良赤峰市林业科学研究院森林生态研究所内蒙古赤峰024000 中国林业科学研究院资源信息研究所中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院内蒙古农业大学林学院

以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象，以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载LiDAR遥感数据为数据源，分别采用多元线性回归和随机森林回归算法，通过对比不同算法间的估测精度差异，选择更适于研究区的估测方法，实现研... 详细信息

以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象，以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载LiDAR遥感数据为数据源，分别采用多元线性回归和随机森林回归算法，通过对比不同算法间的估测精度差异，选择更适于研究区的估测方法，实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明：随机森林回归算法的估测精度最优，模型训练精度（R^2为0．861，RMSE为11．133 t／hm^2，rRMSE为0．279）和预测精度（RMSE为17．956 t／hm^2，rRMSE为0．342，估测精度范围40．898％～95．129％，平均估测精度76．385％）均优于多元线性回归的模型训练结果（ R^2为0．676，RMSE为11．846 t／ha，rRMSE为0．351）和模型预测结果（RMSE为22．703 t／hm^2，rRMSE为0．636，估测精度范围45．824％～94．752％，平均估测精度69．859％）。机载LiDAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性，高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况，效果比较理想。

关键词：机载LiDAR 随机森林回归多元线性回归森林地上碳储量