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Cloth simulation-based construction of pitfree canopy height models from airborne LiDAR data

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Forest Ecosystems 2020年第1期7卷 1-13页

作者： Wuming Zhang Shangshu Cai Xinlian Liang Jie Shao ronghai hu Sisi Yu Guangjian Yan State Key Laboratory of Remote Sensing Science Jointly Sponsored by Beijing Normal University and Institute of Remote Sensing and Digital Earth of Chinese Academy of SciencesBeijing Engineering Research Center for Global Land Remote Sensing ProductsInstitute of Remote Sensing Science and EngineeringFaculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijing 100875China Department of Remote Sensing and Photogrammetry Finnish Geospatial Research Institute02431 MasalaFinland College of Resources and Environment University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China ICube Laboratory UMR 7357 CNRS-University of Strasbourg300 bd Sebastien BrantCS10413F-67412 Illkirch CedexFrance Institute of Remote Sensing and Digital Earth Chinese Academy of SciencesBeijing 100101China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100049China

Background:The universal occurrence of randomly distributed dark holes(i.e.,data pits appearing within the tree crown)in LiDAR-derived canopy height models(CHMs)negatively affects the accuracy of extracted forest inventory ***:We develop an algorithm based on cloth simulation for constructing a pit-free ***:The proposed algorithm effectively fills data pits of various sizes whilst preserving canopy *** pitfree CHMs derived from point clouds at different proportions of data pits are remarkably better than those constructed using other algorithms,as evidenced by the lowest average root mean square error(0.4981 m)between the reference CHMs and the constructed pit-free ***,our pit-free CHMs show the best performance overall in terms of maximum tree height estimation(average bias=0.9674 m).Conclusion:The proposed algorithm can be adopted when working with different quality LiDAR data and shows high potential in forestry applications.

关键词： Data pits Tree crown Canopy height models Cloth simulation Pit-free

Quantitative Evaluation of Leaf Inclination Angle Distribution on Leaf Area Index Retrieval of Coniferous Canopies

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Journal of Remote Sensing 2021年第1期2021卷 1-15页

作者： Guangjian Yan Hailan Jiang Jinghui Luo Xihan Mu Fan Li Jianbo Qi ronghai hu Donghui Xie Guoqing Zhou State Key Laboratory of Remote Sensing Science Faculty of Geographical ScienceBeijing Normal UniversityBeijing 100875China Southwest China Research Institute of Electronic Equipment Chengdu 610036China Guilin University of Technology Guilin 532100China

Both leaf inclination angle distribution(LAD)and leaf area index(LAI)dominate optical remote sensing *** G-function,which is a function of LAD and remote sensing geometry,is often set to 0.5 in the LAI retrieval of coniferous canopies even though this assumption is only valid for spherical *** uncertainties are thus ***,because numerous tiny leaves grow on conifers,it is nearly impossible to quantitatively evaluate such uncertainties in LAI *** this study,we proposed a method to characterize the possible change of G-function of coniferous canopies as well as its effect on LAI ***,a Multi-Directional Imager(MDI)was developed to capture stereo images of the branches,and the needles were *** accuracy of the inclination angles calculated from the reconstructed needles was ***,we analyzed whether a spherical distribution is a valid assumption for coniferous canopies by calculating the possible range of the G-function from the measured LADs of branches of Larch and Spruce and the true G-functions of other species from some existing inventory data and threedimensional(3D)tree *** show that the constant G assumption introduces large errors in LAI retrieval,which could be as large as 53%in the zenithal viewing direction used by spaceborne *** a result,accurate LAD estimation is *** the absence of such data,our results show that a viewing zenith angle between 45 and 65 degrees is a good choice,at which the errors of LAI retrieval caused by the spherical assumption will be less than 10%for coniferous canopies.

关键词： distribution function viewing

Unimodal productivity-biodiversity relationship along the gradient of multidimensional resources across Chinese grasslands

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National Science Review 2022年第12期9卷 90-103页

作者： Yanfen Wang Jianqing Du Zhe Pang Yali Liu Kai Xue Yann Hautier Biao Zhang Li Tang Lili Jiang Baoming Ji Xingliang Xu Jing Zhang ronghai hu Shutong Zhou Fang Wang Rongxiao Che Di Wang Chaoting Zhou Xiaoyong Cui Nico Eisenhauer Yanbin Hao College of Resources and Environment University of Chinese Academy of Sciences State Key Laboratory of Tibetan Plateau Earth System Environment and Resources Chinese Academy of Sciences Beijing Yanshan Earth Critical Zone National Research Station University of Chinese Academy of Sciences School of Grassland Science Beijing Forestry University Ecology and Biodiversity Group Department of BiologyUtrecht University Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research Chinese Academy of Sciences College of Life Sciences University of Chinese Academy of Sciences School of Ecology and Environmental Sciences Yunnan University Institute of Biophysics Chinese Academy of Sciences Department of Medicine New York University Grossman School of Medicine Beijing Yanshan Earth Critical Zone National Research Station University of Chinese Academy of Sciences College of Life Sciences University of Chinese Academy of Sciences German Centre for Integrative Biodiversity Research (iDiv) Institute of Biology Leipzig University

Resources can affect plant productivity and biodiversity simultaneously and thus are key drivers of their relationships in addition to plant-plant ***,most previous studies only focused on a single resource while negle cting the nature of resource *** we integrated four essential resources for plant growth into a single metric of resource diversity(RD) to investigate its effects on the productivity-biodiversity relationship(PBR) across Chinese *** showed that habitats differing in RD have different PBRs—positive in low-resource habitats,but neutral in medium-and high-resource ones—while collectively,a weak positive PBR was observe ***,when excluding direct effects of RD on productivity and biodiversity,the PBR in high-resource habitats became negative,which leads to a unimodal instead of a positive PBR along the RD *** integrating resource effects and changing plant-plant interactions into a unified framework with the RD gradient,our work contributes to uncovering underlying me chanisms for inconsistent PBRs at large scales.

关键词： productivity–biodiversity relationship resource diversity plant strategies grassland

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地基激光雷达反演树木叶面积参数方法

空间科学学报 2023年第6期43卷 1160-1175页

作者：胡容海邢煜振中国科学院大学资源与环境学院北京100049 北京燕山地球关键带国家野外科学观测研究站北京101408

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被冠层结构的核心参数,叶面积指数的间接测量一直是植被遥感的一项重要研究内容。地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)以其高效、精细的三维观测能力被广泛用于叶面积指数的反演研... 详细信息

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是表征植被冠层结构的核心参数,叶面积指数的间接测量一直是植被遥感的一项重要研究内容。地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanning, TLS)以其高效、精细的三维观测能力被广泛用于叶面积指数的反演研究,同时地基激光雷达也为反演更精细的叶面积参数,例如叶面积体密度(Foliage Area Volume Density, FAVD)的三维分布提供了可能性。从方法论角度出发,对基于地基激光雷达反演叶面积参数的主要方法,不同方法的优势、局限性和影响因素进行分析。现有反演方法可分为四类:基于间隙率的方法、基于接触频率的方法、基于计算机图形学理论的方法以及基于生态生理学模型的方法。基于地基激光雷达的叶面积参数反演也从样方尺度叶面积指数向更精细的单木尺度叶面积垂直剖面(Vertical Foliage Profile, VFP)和体素尺度叶面积体密度发展。在此过程中,聚集效应、非均一路径长度和遮挡效应是影响测量精度的重要因素,需要进一步的研究和校正。

关键词：叶面积参数地基激光雷达间隙率接触频率体素

对Beer-Lambert定律间接测量森林LAI的误差低估分析

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地球信息科学学报 2012年第3期14卷 366-375页

作者：胡容海阎广建北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室环境遥感与数字城市北京市重点实验室北京100875

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是表征植被冠层结构的核心参数。在地面对LAI的间接测量是遥感反演算法验证和改进的重要手段,而目前基于Beer-Lambert定律的森林LAI地面间接测量方法存在着严重的低估问题。本文通过理论分析,指出Beer-L... 详细信息

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是表征植被冠层结构的核心参数。在地面对LAI的间接测量是遥感反演算法验证和改进的重要手段,而目前基于Beer-Lambert定律的森林LAI地面间接测量方法存在着严重的低估问题。本文通过理论分析,指出Beer-Lambert定律在应用到森林叶面积指数测量时,LAI低估的根本原因来源于叶面积体密度、消光路径及叶倾角投影G函数在空间上的不均匀性,并定量评估了冠层非随机分布对LAI测量结果的影响,发现植被冠层的非随机分布会对LAI的测量带来20%～40%的误差。这一结论,对于Beer-Lambert定律的简单修正应用于森林LAI间接测量时仍存在着较大的局限性,尚未能根本上解决LAI的低估问题,故间接测量LAI的理论和方法需进一步深入研究。

关键词：遥感叶面积指数测量 Beer-Lambert定律聚集效应低估

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一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

空间控制技术与应用 2018年第3期44卷 36-42页

作者：胡荣海黄翔宇北京控制工程研究所北京100190 空间智能控制技术重点实验室北京100094

针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天... 详细信息

针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明:提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.

关键词：地外天体着陆路标图像稀疏表征 FREAK算法

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多尺度地理加权回归的地表温度降尺度研究

遥感学报 2021年第8期25卷 1749-1766页

作者：祝新明宋小宁冷佩胡容海中国科学院大学资源与环境学院北京101408 中国科学院大学燕山地球关键带与地表通量观测研究站北京101408 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北京100081

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温... 详细信息

由于星载热红外传感器研发技术的局限性,单一传感器尚不能提供兼具高频次、高空间分辨率地表温度数据。协同其他遥感辅助数据,对低空间分辨率、高时间频次地表温度产品开展降尺度研究成为了解决这一难题的有效途径。然而由于现有地表温度降尺度方法未充分考虑不同地表状态参数对地表温度空间分异格局的尺度影响差异,降尺度后的地表温度数据在异质性景观区域存在精度较差和空间纹理不清晰的问题。鉴于此,本文以北京和张掖地区的8期MODIS地表温度产品为例,通过引入多尺度地理加权回归MGWR(Multiscale Geographically Weighted Regression)来分析归一化植被指数NDVI、数字高程模型DEM、坡度和经纬度对地表温度空间格局影响的尺度差异,提出一种针对MODIS地表温度产品的空间降尺度算法,并与Ts HARP算法、多元线性回归算法、地理加权回归算法和随机森林回归算法进行定量对比。结果表明,基于MGWR模型的地表温度降尺度转换函数能够良好地揭示多种地表状态参数与地表温度间的不同作用关系,其中NDVI和坡度对地表温度分布具有全局影响,DEM和经纬度对地表温度呈现出了局域性作用。与4种代表性方法相比,基于MGWR算法降尺度后的100 m分辨率地表温度数据具有更好的空间纹理,在城镇和沙漠等温度异质性明显地区保障了清晰的景观纹理;另外,对于所选研究区的8期MODIS地表温度产品而言,利用MGWR算法降尺度后的地表温度均拥有更好的精度,在0—1 K误差级别下的面积占比均大于57%,均方根误差RMSE(Root-Mean-Square Error)均小于2.85 K,决定系数R2(coefficient of determination)均大于0.88。

关键词：地表温度空间降尺度 MGWR模型作用差异 MODIS

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非二氧化碳温室气体卫星遥感反演研究进展

遥感技术与应用 2024年第4期39卷 793-808页

作者：米西源胡容海南京信息工程大学大气科学学院江苏南京210044 中国科学院大学资源与环境学院北京100049

除二氧化碳(CO_(2))外,甲烷(CH_(4))、二氧化氮(NO_(2))、一氧化二氮(N_(2)O)和臭氧(O_(3))等非二氧化碳(Non-CO_(2))温室气体同样对气候有着巨大影响。比如甲烷在辐射强迫方面是仅次于二氧化碳(CO_(2))的第二大温室气体,臭氧已成为中... 详细信息

除二氧化碳(CO_(2))外,甲烷(CH_(4))、二氧化氮(NO_(2))、一氧化二氮(N_(2)O)和臭氧(O_(3))等非二氧化碳(Non-CO_(2))温室气体同样对气候有着巨大影响。比如甲烷在辐射强迫方面是仅次于二氧化碳(CO_(2))的第二大温室气体,臭氧已成为中国多地仅次于PM_(2.5)的首要污染物。快速定位排放源,定量监测非二氧化碳排放,准确估算全球和区域非二氧化碳源汇分布具有重要的现实意义。本文综述了基于卫星遥感的非二氧化碳气体反演的发展,从算法原理出发,介绍了甲烷、二氧化氮、一氧化二氮和臭氧的反演现状,总结了现有研究的特点和有待解决的问题,以期为后续研究提供方向。目前利用卫星观测估算非CO_(2)气体浓度的主流方法是最优估计算法和DOAS相关的算法,CH_(4)、NO_(2)、N_(2)O和O_(3)反演的柱浓度精度分别可达1%、10%、1%、1%。为更好提供可靠的数据产品以实现监测和实际应用,未来有待:①进一步提高非二氧化碳温室气体浓度反演的精度和效率;②研究基于多个传感器、算法和产品的数据同化问题;③优化针对不同地表类型的反演模型;④引入更精细的空间分辨率、光谱分辨率和更精确的辅助参数;⑤协调全球多卫星网络资源;⑥研究多种气体之间的相互关系。

关键词：非二氧化碳温室气体卫星遥感反演算法甲烷氮氧化物臭氧

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小天体近距离视觉导航的陆标鲁棒匹配方法

深空探测学报（中英文） 2022年第4期9卷 407-416页

作者：胡荣海黄翔宇徐超北京控制工程研究所北京100190 空间智能控制技术重点实验室北京100190

针对目前陆标匹配方法难以应对小天体附近极端观测条件的问题,提出了一种陆标鲁棒匹配方法。对通过立体光度测量(Stereo-Photo Clinometry,SPC)法生成的地形陆标的匹配误差进行了理论分析,探讨了陆标的位置误差以及相机的位姿估计误差... 详细信息

针对目前陆标匹配方法难以应对小天体附近极端观测条件的问题,提出了一种陆标鲁棒匹配方法。对通过立体光度测量(Stereo-Photo Clinometry,SPC)法生成的地形陆标的匹配误差进行了理论分析,探讨了陆标的位置误差以及相机的位姿估计误差对匹配结果的影响;基于误差分析对陆标中的表面点进行了优化选取,并提出了加权归一化互相关(Weighted Normalized Cross-Correlation,WNCC)方法,以提高匹配精度、鲁棒性和计算效率;利用高保真度的合成图像序列对比分析了WNCC算法与目前小天体探测任务中广泛使用的归一化互相关(Normalized Cross-Correlation,NCC)算法在极端的尺度、视角和光照变化等条件下的匹配性能。数值统计结果表明,WNCC算法能够高效、鲁棒地为导航系统提供精确的陆标匹配信息。

关键词：小天体探测视觉导航陆标鲁棒匹配加权归一化互相关误差分析