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基于小光斑激光雷达数据的稀疏林地冠层高程重建

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自然资源学报 2008年第3期23卷 507-513页

作者：覃驭楚吴运超牛铮占玉林熊在平中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室中国科学院沈阳应用生态研究所沈阳110016

探讨在稀疏林地的条件下,利用小光斑激光雷达获取的多次回波点云数据估算冠层高度,研究不同的高度重建方法包括反距离权重、样条插值以及普通克里格等方法的冠层和地面高度重建的精度。研究发现,在地面和林冠层,不同的重建方法的表现是... 详细信息

探讨在稀疏林地的条件下,利用小光斑激光雷达获取的多次回波点云数据估算冠层高度,研究不同的高度重建方法包括反距离权重、样条插值以及普通克里格等方法的冠层和地面高度重建的精度。研究发现,在地面和林冠层,不同的重建方法的表现是不一样的,其中样条方法在冠层重建中的精度较高,误差绝对值的平均值为0.95m,并且整体偏差也较小,方差为3.42。而在地面高程重建则是普通克里格方法具有较小的误差,误差绝对值的平均值为0.35m,而样条方法的整体偏差要优于其他两种方法,方差为0.48。经过综合考虑,利用样条方法重建的冠层高程和普通克里格方法重建的地面高程实现了实验区冠层高度的提取。

关键词：小光斑激光雷达稀疏林地冠层高度估算

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利用小光斑激光雷达估测林分参数和生物量

东北林业大学学报 2012年第1期40卷 39-43页

作者：刘东起范文义李明泽东北林业大学哈尔滨150040

为弥补小光斑激光雷达在林业研究中应用较少起步较晚,且研究结果精度不高的缺点,利用软件TerraScan及小光斑雷达数据自身的优点,对小兴安岭凉水地区的航拍数据进行了研究,并在此基础上估测了树高、胸径等林分参数及生物量,其精度均达到... 详细信息

为弥补小光斑激光雷达在林业研究中应用较少起步较晚,且研究结果精度不高的缺点,利用软件TerraScan及小光斑雷达数据自身的优点,对小兴安岭凉水地区的航拍数据进行了研究,并在此基础上估测了树高、胸径等林分参数及生物量,其精度均达到了90%以上,能够满足实际生产的需要。其中:树高的估测精度最高,为97%,表明小光斑激光雷达能够高效率、高精度地提供多种林分参数,可为林业生产及时准确地提供必要的数据支持。

关键词：林分参数生物量小光斑激光雷达凉水国家级自然保护区

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小光斑激光雷达数据估测森林生物量研究进展

森林工程 2014年第3期30卷 39-42,46页

作者：尤号田邢艳秋王萌王蕊孙小添东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

小光斑激光雷达可以直接获取森林的垂直和水平结构参数,因此广泛应用于森林树高、生物量和郁闭度等结构参数估计。本文主要分析小光斑激光雷达在森林生物量估测中的应用,根据研究尺度的不同,分别对小光斑激光雷达在单木、样方水平森林... 详细信息

小光斑激光雷达可以直接获取森林的垂直和水平结构参数,因此广泛应用于森林树高、生物量和郁闭度等结构参数估计。本文主要分析小光斑激光雷达在森林生物量估测中的应用,根据研究尺度的不同,分别对小光斑激光雷达在单木、样方水平森林生物量的反演技术和方法进行详细分析,并对小光斑激光雷达与其他类型遥感数据进行融合,共同用于森林生物量研究的潜能进行阐述,通过对上述分析得出小光斑激光雷达用于森林生物量研究中存在的问题进行总结并对其未来的研究进行展望。

关键词：小光斑激光雷达生物量数据融合

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基于小光斑激光雷达反演森林结构参数的研究

基于小光斑激光雷达反演森林结构参数的研究

作者：尤号田东北林业大学

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统的重要组成部分,而森林结构参数(如：平均树高、叶面积指数、郁闭度、生物量)在全球气候、水分及碳循环研究中起着关键作用。小光斑激光雷达因其光斑直径较小,在反演森林垂直结构及水平结构参数方面具有其他遥感技术... 详细信息

森林是陆地生态系统的重要组成部分,而森林结构参数(如：平均树高、叶面积指数、郁闭度、生物量)在全球气候、水分及碳循环研究中起着关键作用。小光斑激光雷达因其光斑直径较小,在反演森林垂直结构及水平结构参数方面具有其他遥感技术无法比拟的优越性。本研究以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,以小光斑LiDAR(Light Detection And Ranging)离散点云数据为基础数据,对点云数据进行去噪、能量校正、随机稀释、分类、分层、波形拟合等操作,从中提取一系列的参数,通过一元及多元回归分析分别估计了森林样方平均树高、叶面积指数、郁闭度,通过偏最小二乘回归及支持向量回归分别估计了森林样方生物量。主要研究内容及研究结果如下：(1)对样方平均树高而言,在本研究点云密度范围内无论点云密度的高低4种参数模型都能够较好地估测森林样方平均树高;波形能量参数模型在4种不同点云密度情况下的结果都较其他模型结果要好,且冠层半能量高模型结果比半能量高模型结果要好;4种参数模型分别在不同点云密度时获得最佳的估测结果,且多数模型在点云密度相对较低时结果较佳;绝大多数情况下落叶松的估测精度比樟子松的估测精度要高。(2)对森林样方叶面积指数而言,在1.0倍点云密度情况下单变量预测模型中变量OGF模型最好(Adj R2=0.790,P=0.959);多变量模型结果均比单变量模型要好,如OGF'和OLGF'组合模型(Adj R2=0.812,P=0.965);不同点云密度对模型的影响各不相同,OGF模型结果与点云密度成正相关;OGF和LPI多变量模型结果与点云密度无严格相关性,且点云密度对模型结果的影响差异不大;不同点云密度下的模型均能较好的估测森林叶面积指数,满足生产需求。(3)对森林郁闭度而言,单变量反演模型中变量I2最好,拟合相关性为：AdjR2=0.810, RMSE=0.016,模型精度为：P=0.978;多变量预测模型中LPI;和I3'组合的反演模型最好,拟合相关性为：Adj R2=0.889, RMSE=0.012,模型精度为：P=0.972。结果表明能量结构参数相对数量结构参数而言能够较好的估测森林郁闭度,且在一定范围内适当增加自变量个数能够显著提高反演模型精度。(4)对森林样方生物量而言,用PLSR估测森林样方生物量时,当主成分个数为7时,模型的建模精度及预测精度均较好,Pseudo-R2分别为0.922和0.852;用SVR估测森林样方生物量时,采用v-SVR中的线性核函数且参数设定为C=75.5, Nu=0.01,支持向量为10时结果最好,建模精度和预测精度Pseudo-R2分别为0.847和0.830;对比PLSR和SVR生物量模型结果可知,PLSR生物量模型更适合估测本研究区森林样方生物量。

关键词：小光斑激光雷达平均树高叶面积指数郁闭度生物量

基于机载激光雷达点云和随机森林算法的森林蓄积量估测

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林业科学 2021年第8期57卷 68-81页

作者：孙忠秋高金萍吴发云高显连胡杨高剑新国家林业和草原局调查规划设计院北京100714 宁夏大学生态环境学院西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地西北退化生态系统恢复与重建教育部重点实验室银川750021

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方... 详细信息

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用LiDAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R^(2)=0.75、RMSE=40.07 m^(3)·hm^(-2)、MAE=29.21 m^(3)·hm^(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R^(2)=0.79、RMSE=36.23 m^(3)·hm^(-2)、MAE=26.16 m^(3)·hm^(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R2未变化,RMSE从36.23 m^(3)·hm^(-2)升至36.50 m^(3)·hm^(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m^(3)·hm^(-2)降至26.08 m^(3)·hm^(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。

关键词：森林蓄积量小光斑激光雷达随机森林算法变量筛选

点云密度对激光雷达估计森林样方平均树高的影响

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东北林业大学学报 2014年第5期42卷 143-148页

作者：尤号田邢艳秋王铮王蕊孙小添东北林业大学哈尔滨150040 吉林省基础地理信息中心

以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集。首先通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行随机稀释操作,获得四种不同点云密度数据,再对点云数据进行分层处理并拟合伪波形,从波形中提... 详细信息

以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,分别于2012年5月和10月进行飞行数据和野外数据采集。首先通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行随机稀释操作,获得四种不同点云密度数据,再对点云数据进行分层处理并拟合伪波形,从波形中提取冠层半能量高用于估测森林的样方平均树高。结果表明:在研究的点云密度范围内无论点云密度的高低,冠层半能量高模型均能够较好的估测森林样方平均树高;四种点云密度情况下,0.125倍点云密度时,模型结果相对较好,拟合相关性R=0.971,精度P=0.97;不同点云密度对模型拟合相关性及精度的影响差异不大,且落叶松的估测精度高于樟子松。

关键词：点云密度小光斑激光雷达平均树高伪波形冠层半能量高

基于LiDAR点云能量信息的樟子松郁闭度反演方法

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北京林业大学学报 2014年第6期36卷 30-35页

作者：尤号田邢艳秋冉慧王蕊霍达东北林业大学森林作业与环境研究中心吉林省基础地理信息中心

为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光雷达点云数据进行处理,分别提取3个数量比值变量、3个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单变量的基础上进行多元线性回... 详细信息

为提高小光斑激光雷达估测针叶林郁闭度的精度,采用回归分析法建立多变量回归模型,通过对小光斑激光雷达点云数据进行处理,分别提取3个数量比值变量、3个能量比值变量,并建立郁闭度单变量反演模型,接着在单变量的基础上进行多元线性回归分析,建立郁闭度多变量反演模型,最后用剩余数据对所建立的反演模型进行精度评价。结果表明:在郁闭度单变量反演模型中I2反演模型最好,拟合相关性为R2=0.818,Adj R2=0.810,RMSE=0.016,模型精度为P=0.978;多变量反演模型中LPI'和I'3组合的模型最好,拟合相关性为R2=0.898,Adj R2=0.889,RMSE=0.012,模型精度为P=0.972。由最终所得模型可知,能量比值变量模型所得结果相对数量比值变量模型结果要好且稳定,多变量反演模型的拟合相关性及精度都比单变量模型要高。本研究所提取的参数相对较少,且能量比值变量的提取有一定的局限性,未来研究中应提取更多的高效参数且进一步加强能量比值变量的探究。

关键词：小光斑激光雷达针叶林郁闭度能量比值变量反演模型多元线性回归

利用LiDAR离散点云估测针叶林叶面积指数

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西北林学院学报 2014年第3期29卷 41-47页

作者：尤号田邢艳秋王铮孙小添王萌东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 吉林省基础地理信息中心吉林长春130062

通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OG... 详细信息

通过对小光斑激光雷达离散点云数据进行处理,提取了6个变量参数分别用于估测针叶林叶面积指数,为了提高模型估测精度及弥补单变量模型的不足,在单变量模型的基础上尝试多变量组合共同用于估测森林叶面积指数,经过对比得出单变量模型中OGF模型最好,拟合相关性R=0.897,预测精度p=0.959;多变量预测模型结果差异不大,拟合相关性均>0.905,估测精度均>0.957。同时为了验证模型的推广性,对点云数据进行随机稀释操作获得4种不同密度的点云数据,分别用于验证点云密度对OGF模型及OGF与LPI组合模型的影响,结果表明点云密度对模型结果的影响不大,即使在0.125倍点云密度时模型仍能较好的估测针叶林叶面积指数,满足生产需要。

关键词：小光斑激光雷达离散点云叶面积指数针叶林多变量模型点云密度

基于机载LiDAR的四次多项式拟合法估测单木冠幅

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西北林学院学报 2015年第3期30卷 164-169页

作者：霍达邢艳秋田昕尤号田赵晨阳胡洋东北林业大学森林作业与环境研究中心黑龙江哈尔滨150040 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。... 详细信息

小光斑激光雷达已被广泛用来估测森林参数,为了进一步提高其估测单木的精度,选取了内蒙古依根试验区野外测量的单木数据和机载LiDAR数据,提出了四次多项式拟合法。该方法首先以单木顶点为中心在CHM上提取东西、南北2个方向的高程数据。然后分别得到2组数据的四次多项式拟合曲线,曲线中两凹点之间的水平距离为该方向的冠幅值。最终将2个方向的均值作为单木冠幅估测值,冠幅估测值的平均绝对误差为0.99m。

关键词：小光斑激光雷达冠幅单木四次多项式拟合树高