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林业科学研究 2024年第2期37卷 39-47页

作者：周梅李春干李振余铸广西大学计算机与电子信息学院广西南宁530004 广西大学林学院广西南宁530004 广西林业勘测设计院广西南宁530011

[目的]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素,探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响,有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象,采用百... 详细信息

[目的]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素,探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响,有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象,采用百分比重采样方法,对密度为247点·m^(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度,得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集;每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量;对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测,各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合,然后比较分析模型优度统计指标的差异,包括:决定系数(R^(2)),相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE);采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m^(-2)时,各个森林参数估测模型的精度保持基本一致;各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05);各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中,点云密度可低至5点·m^(-2)。然而,本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。

关键词：林分蓄积量断面积平均高平均直径 UAV-LiDAR变量乘幂模型

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机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和地上生物量估测

机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和地上生物量估测

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作者：周相贝广西大学

学位级别：硕士

摸清森林冠层的垂直结构、准确估测其地上生物量,有助于深入了解森林生态系统的结构和功能。本文以一个面积为237.6?10km的中国南方亚热带区域为研究区,采用机载激光雷达数据与样地数据,研究森林垂直结构分类和地上生物量估测方法,主要... 详细信息

摸清森林冠层的垂直结构、准确估测其地上生物量,有助于深入了解森林生态系统的结构和功能。本文以一个面积为237.6?10km的中国南方亚热带区域为研究区,采用机载激光雷达数据与样地数据,研究森林垂直结构分类和地上生物量估测方法,主要研究内容和方法如下:1)机载激光雷达森林垂直结构分类方法:采用10阶多项式对离散机载激光点云的高度—覆盖度频率分布进行拟合,得到反映冠层物质垂直分布的垂直冠层剖面(伪波),通过伪波提取有效峰、冠层/剖面层表面高、层下高、林层高/冠层表面高比值等冠层垂直结构参数,建立分类规则对乔木层垂直结构进行分类(6个类型),采用混淆矩阵评估分类精度,并选取一个面积为1369 km的区域进行制图以检验分类规则的可推广性。2)基于垂直结构分类的机载激光雷达森林乔木层地上生物量估测方法:在森林冠层垂直结构分类的基础上,从森林冠层三维结构分析出发,将机载激光雷达变量分为3组,通过有规则的穷举法组合,构造了44个森林乔木层地上生物量估测的乘幂模型式,通过优选得到4个森林类型(松树林、杉木林、桉树林和阔叶林)各个垂直结构类型的最优地上生物量估测模型,分析了森林垂直结构分类对生物量估测精度的影响。3)机载激光雷达森林中灌木层、草本层生物量估测方法:采用逐步回归、随机森林、一元一次多项式、一元二次多项式、乘幂模型构建了4个森林类型的灌木层和草本层生物量估测模型,并分析了乔木层覆盖度对灌木层和草本层生物量估测的影响。主要研究结果包括:1)乔木层垂直结构类型的总体分类精度为93.9%,Kappa系数为0.913。单峰、双峰、3峰剖面的分类错误率为6.2%、7.4%和9.1%,杉木林、松树林、桉树林和阔叶林的分类错误率分别为9%、6.4%、2.4%和6.9%,各个林层的检测精度均高于96%,漏检率均小于4%,误检率均小于10%。制图区域的分类规则的有效率达到99.8%。2)未进行冠层垂直结构分类时,杉木林、松树林、桉树林、阔叶林4个森林类型的地上生物量估测模型的变量解析率(R)为0.65、0.65、0.74、0.50,相对均方根误差(r RMSE)为18.88%、20.73%、23.21%、32.46%。通过冠层垂直结构分类后,4个森林类型地上生物量估测模型的r RMSE的加权平均分别减小了7.20%、9.85%、1.91%和7.48%。当将各个森林类型的垂直结构类型分别聚类为2个类型后,地上生物量估测模型的r RMSE加权平均分别减小了7.44%、7.17%、3.10%和1.78%。3)各个森林类型中所有灌木层生物量估测模型的R都小于0.45,r RMSE都大于100%,所有草本层生物量估测模型的R都小于0.28,r RMSE都大于92%。根据乔木覆盖度分层(类)后发现,当乔木层覆盖度较低时,灌木层和草本层生物量估测效果略好不分层时的估测效果,但整体估测效果仍然不好,且乔木层覆盖度较高时的估测效果均差于不分层时的估测效果。本研究开发了一种机载激光雷达森林垂直结构分类新方法,实现了空间位置明确且具有丰富生态学意义的森林冠层垂直结构分类;通过对森林垂直结构进行分类,可以有效地提高森林地上生物量的估测精度;由于受乔木层的干扰影响,中低密度机载激光雷达点云(平均点云密度4.9点/m)难以准确估测大区域亚热带森林中灌木层和草本层生物量。本研究发现对机载激光雷达大区域亚热带森林垂直结构分类和生物量估测具有重要参考价值。

关键词：机载激光雷达连续冠层剖面模式剖面分类规则乘幂模型随机森林穷举法

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基于垂直结构分类的机载激光雷达亚热带森林参数估测和相容性模型

基于垂直结构分类的机载激光雷达亚热带森林参数估测和相容性模型

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作者：余铸广西大学

学位级别：硕士

精确的森林参数图能够提供丰富的森林资源信息,有助于森林可持续经营决策,机载激光雷达作为一种新型技术手段,已经广泛用于各个尺度的森林参数估测与制图。本研究以物种丰富、景观复杂的中国南部一个面积为23.76万km的亚热带区域为研究... 详细信息

精确的森林参数图能够提供丰富的森林资源信息,有助于森林可持续经营决策,机载激光雷达作为一种新型技术手段,已经广泛用于各个尺度的森林参数估测与制图。本研究以物种丰富、景观复杂的中国南部一个面积为23.76万km的亚热带区域为研究区,基于机载激光雷达数据和样地实测数据,根据样地激光点云垂直分布和由点云高度—覆盖度频率分布拟合得到的连续冠层垂直剖面,采用目视解译方法对松树林、杉木林桉树林及阔叶林的垂直结构进行分类。利用基于规则的穷举法建立了各个垂直结构类型的林分蓄积量、断面积、平均高及平均直径独立估计的乘幂模型。并针对松树纯林及杉木纯林,采用多元非线性误差变量联立方程组,建立了林分平均高、断面积和蓄积量的联立方程组,并与独立估测模型进行了比较分析。结果表明:1)未分类时,松树林蓄积量、断面积、平均高及平均直径估计模型的相对均方根误差r RMSE分别为21.01%、19.04%、10.76%、20.57%,杉木林分别为22.02%、22.27%、13.73%、19.19%,桉树林分别为19.13%、18.30%、9.08%、11.40%,阔叶林分别为36.19%,30.00%、16.43%、26.77%。2)通过冠层垂直结构分类后,森林参数估计模型的Li DAR变量的解释率均高于不分类时的变量解释率,模型的r RMSE较不分类的r RMSE减小,按样地数量加权平均计算,松树林蓄积量、断面积、平均高及平均直径的原始垂直结构分类的相对均方根误差r RMSE较不分类的分别减少了21.64%、16.93%、13.13%及14.75%,杉木林分别减少7.99%、18.32%、14.93%、3.88%,桉树林分别减少1.30%、1.66%、6.65%及3.86%,阔叶林分别减少14.59%、14.06%、1.10%、21.28%。3)将各森林类型的原始垂直结构类型聚合为2个类型后,蓄积量、断面积、平均高及平均直径估计模型的精度较不分类时的精度均得到一定程度的提高,按样地数量加权平均计算,松树林分别提高了10.75%、5.93%、10.22%、10.73%,杉木林分别提高了8.19%、17.27%、11.52%、3.88%,阔叶林分别提高了4.87%、5.54%、4.49%、5.55%。4)联立方程组中杉木林和松树林蓄积量、断面积和林分平均高模型的r RMSE较独立估计增大不超过5%,估计值的平均相差小于±2.0%,但大部分存在显著性差异。5)各个联立方程组间的表现十分接近,估测结果基本上不存在显著性差异,以林分平均高和断面积为内生变量估测蓄积量的联立方程组表现略好。在大区域机载激光雷达森林资源调查监测中,通过冠层垂直结构分类后建模有助于提高森林参数估测精度,且分类的类型越多,估测精度提高的程度越大。而联立方程组确保了各个森林参数之间确定的数学关系,符合森林计测理论基础,更有利于森林资源管理与应用。

关键词：机载激光雷达冠层垂直结构乘幂模型穷举法误差变量联立方程组

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水稻根系的空间分布及其与产量的关系

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华南农业大学学报 2003年第3期24卷 1-4页

作者：蔡昆争骆世明段舜山华南农业大学农学院广东广州510642 暨南大学水生态研究所广东广州510632

选择9个水稻品种,在水稻生长根系最旺盛的抽穗期进行取样,研究高产水稻群体的根系空间分布特征.结果表明:不同水稻品种的根系体积和质量的总量存在差异.各品种水稻根系的体积和质量均随土层深度增加而下降,但主要分布在土壤耕作层(0～20... 详细信息

选择9个水稻品种,在水稻生长根系最旺盛的抽穗期进行取样,研究高产水稻群体的根系空间分布特征.结果表明:不同水稻品种的根系体积和质量的总量存在差异.各品种水稻根系的体积和质量均随土层深度增加而下降,但主要分布在土壤耕作层(0～20cm),且表层(0～10cm)占80%以上.其垂直分布可用指数模型、乘幂模型、对数函数、多项式函数表示,相关系数都在0.9以上.上层根(0～10cm)质量与产量之间没有显著的相关关系,而下层根质量(10cm以下)与产量之间呈显著正相关关系,相关系数达0 7258.研究认为,从整株根系和高产的角度来看,适当减少表层根系,培育和增加深层根系的比例有利于促进水稻产量的提高.

关键词：水稻根系空间分布产量抽穗期体积质量土层深度垂直分布指数模型乘幂模型对数函数多项式函数

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基于Lidar与RapidEye数据的森林地上生物量估算研究 ——以巴西Tom(?)-A(?)u热带雨林为例

基于Lidar与RapidEye数据的森林地上生物量估算研究 ...

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作者：冯云云浙江农林大学

学位级别：硕士

森林地上生物量能够反映森林生态系统生产力的高低,快速准确的估测森林生物量不仅可以为全球气候变化研究提供基础数据,而且能够监测整个森林系统的动态变化。遥感技术以其独特的获取方式、大面积覆盖和数字化等优点,已成为森林生物量... 详细信息

森林地上生物量能够反映森林生态系统生产力的高低,快速准确的估测森林生物量不仅可以为全球气候变化研究提供基础数据,而且能够监测整个森林系统的动态变化。遥感技术以其独特的获取方式、大面积覆盖和数字化等优点,已成为森林生物量估算的重要手段。目前已有许多不同类型的光学遥感影像用于生物量估算,但这些影像由于光谱饱和问题,对林分结构复杂、森林浓密等生物量密度较大的地方估算精度较低。激光雷达（Light Detection And Ranging,Lidar）是近年来迅速发展的一种主动遥感技术,Lidar发射的激光脉冲穿透森林植被的冠层获得三维信息,可以有效解决数据饱和问题,提高数据估算精度。已经有研究将Lidar数据与光学数据结合来估算森林生物量,但是关于不同数据源、不同植被类型以及不同模型算法如何影响生物量估算精度的研究还很欠缺。本研究以巴西帕拉州东北部的Tomé-A?u为研究区,将Rapideye影像、Lidar影像以及野外实测数据作为数据源,提取光谱信息、植被指数、纹理信息与高度信息,并基于Rapideye、Lidar、Rapideye+Lidar数据分别建立线性回归模型、乘幂模型、随机森林（Random Forest,RF）模型和支持向量回归（Support Vector Regression,SVR）模型;考虑到植被类型对生物量估算的影响,本文将植被分为经济林和次生林,分别在植被类型分层和植被类型未分层的情况下建立模型。综合对比分析这些模型估算结果可以得出以下结论:（1）在亚马逊热带雨林区域,Rapideye数据不适合单独用于生物量估算,但当生物量的密度在50-150 Mg/ha之间时,基于植被分层的SVR模型有很高的估算精度;（2）无论何种模型,Lidar数据都具有稳定的估算结果,且比Rapideye数据的估算精度高,另外,对于Lidar数据,植被的分层并不能提高模型的估算精度;（3）将Lidar数据与Rapideye数据结合的估算结果与单独使用Lidar数据比较,精度并没有提高;（4）对于不同的生物量密度,最合适的生物量估算模型是不同的,整合不同密度的最优结果,可以提高整体的估算精度;（5）针对不同的研究区,最优的生物量估算过程需综合考虑森林类型和AGB范围,选择合适的数据源与建模算法。

关键词： Lidar Rapideye 生物量线性回归乘幂模型 RF SVR

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