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LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

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农业机械学报 2022年第3期53卷 197-205页

作者：徐志扬陈巧陈永富中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局华东调查规划院杭州310019 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入Re... 详细信息

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络(CNN)和集成学习(EL)的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积神经网络,使用ImageNet大型数据集进行模型预训练,加载预训练参数进行模型初始化并利用制作的单木树冠影像数据集训练出5个不同的分类模型;最后通过相对多数投票法建立集成模型。实验结果表明,单木探测总体精度达到83.80%,集成学习的训练精度、验证精度、独立测试精度分别达到了99.15%、98.34%和90.15%,较ResNet50网络提高了4.23、3.04、9.09个百分点,独立测试精度较随机森林分类最优结果高32.31个百分点。激光雷达单木分割辅助条件下利用卷积神经网络和集成学习策略能够充分提取无人机图像特征用于树种识别。

关键词：树种识别无人机影像无人机激光雷达卷积神经网络集成学习

天然林资源保护工程区植被覆盖度遥感估算及变化分析

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北京林业大学学报 2023年第5期45卷 1-13页

作者：余涛庞勇蒙诗栎荚文李海奎孙斌中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】天然林资源保护工程(简称“天保工程”)实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指... 详细信息

【目的】天然林资源保护工程(简称“天保工程”)实施20多年来有效保护和恢复了工程区的森林资源。工程实施成效除了森林覆盖面积增加,更多的表现为森林资源质量持续提升。为了更好地评估天保工程建设成效,利用植被覆盖度作为定量评价指标,分析天保一期(2000-2010年)、天保二期(2011-2020年)工程实施期间的森林质量变化。【方法】综合年度植被指数合成策略、优化纯植被像元和纯裸土像元值域的动态确定方法,构建改进的像元二分模型,生产天保工程区时间序列的植被覆盖度产品。基于森林资源一类清查郁闭度数据、森林生态系统定位研究网络郁闭度数据、机载高光谱植被覆盖度数据,验证该植被覆盖度产品的精度。在此基础上,分析天保工程林区植被覆盖度的时空变化趋势。【结果】天保一期植被覆盖度均值为0.68,天保二期植被覆盖度均值为0.71,增加了4.41%;工程区植被覆盖度呈现增加趋势的面积占林区总面积的78.22%,而呈减小趋势的面积仅占林区总面积的9.56%。【结论】在中国天保工程森林地区,基于MODIS植被指数产品和改进的像元二分模型生产的植被覆盖度产品的精度高于MODIS产品的精度。自天保工程实施以来,林区植被覆盖度总体上呈现出明显的增加趋势,说明天保工程实施效果显著,森林资源质量持续提升。

关键词：天然林资源保护工程林业遥感植被覆盖度像元二分模型 MODIS

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国家森林资源清查遥感应用主要技术进展

南京林业大学学报（自然科学版） 2023年第1期47卷 1-12页

作者：丁相元陈尔学李增元赵磊刘清旺徐昆鹏中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

国家森林资源(连续)清查[national (continuous) forest inventory, NFI/NCFI,文中统称NFI]是森林资源监测体系的重要组成部分,可为制定国家林业发展战略和调整林业方针政策提供及时有效的科学依据。遥感在推动NFI技术进步方面发挥了重... 详细信息

国家森林资源(连续)清查[national (continuous) forest inventory, NFI/NCFI,文中统称NFI]是森林资源监测体系的重要组成部分,可为制定国家林业发展战略和调整林业方针政策提供及时有效的科学依据。遥感在推动NFI技术进步方面发挥了重要作用,已成为支撑NFI运行不可或缺的技术手段。在将遥感数据作为辅助数据用于提高NFI总体参数估测精度和效率方面,国内外学者已开展了大量估计模型和方法研究,可概括为4类:设计推断法(design-based inference method)、模型辅助法(design-based and model-assisted method)、模型法(model-dependent method)和混合法(design and model hybrid method)。笔者针对这4类估测方法,总结了国内外研究现状,分析了国内相关研究存在的问题,并就未来重点研发方向和内容提出了建议。在设计推断法方面,国内外技术水平没有太大差距;国外开展了大量模型辅助法研究并已应用于NFI业务,但国内相关研究较少,且业务应用仅体现在面积成数估计,今后应加强该方法的应用示范和推广工作。关于模型法在NFI中的应用国外对多源数据协同应用中的不确定性度量方法进行了深入研究;国内对模型法的研究也很多,但对科学评价模型的拟合效果、度量模型估测结果的不确定性等缺乏系统研究,应作为后续研究重点;国外已针对NFI应用开发了3类混合法,国内对第1类混合法研究较少,对第2类混合法的研究还仅局限于用双重回归抽样法估计地类面积,而对第3类汇合法尚未采用“数据同化”思路开展相关应用研究。建议未来加强这3类混合法在国内NFI中的深入研究和应用示范。

关键词：国家森林资源清查遥感应用统计推断设计推断法模型辅助法模型法混合法

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基于遥感的北京市森林地上碳储量监测

西北林学院学报 2024年 1-10页

作者：贺晨瑞庞丽峰谭炳香黄逸飞孙学霞国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室中国林业科学研究院资源信息研究所

城市是CO2排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO2吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat 8 OLI遥感影像、数字高程和森林资源二... 详细信息

城市是CO2排放的主要区域,推动城市碳减排与低碳发展对于早日实现“双碳”战略具有重要帮助。城市森林碳储量是反映城市CO2吸收能力和评估生态系统质量的重要指标。以北京市森林为对象,以Landsat 8 OLI遥感影像、数字高程和森林资源二类调查数据为数据源,采用逐步回归分析、递归消除算法和Boruta算法进行特征选择,然后采用多元线性回归模型、BP神经网络、随机森林算法以及极端梯度提升算法模型(XGBoost)进行北京市森林AGC模型构建,最后选择效果最好的模型对北京市整体森林AGC进行反演估测。结果表明:1)基于Boruta算法选择特征集进行4种AGC模型构建时,其R2是最好的,优于SRA与RFE选择方法;2)XGBoost算法构建的森林AGC模型的精度最高,其根据Boruta算法选择特征集得到的训练集与测试集R2、RMSE、RRMSE分别为0.95与0.69、3.16与5.18、17.70%与21.49%;3)2014年北京市总体森林AGC为8 931 820.34 t,与实际值差距较小;在空间分布上均呈西北部高、中部及东南部低的现象;密云区、怀柔区及延庆区森林AGC较多,而朝阳区、丰台区及石景山区较少。总体上说,基于Boruta的特征选择与现代集成的XGBoost森林AGC模型有着较好的估测效果。该研究为超大城市森林AGC精准监测提供了技术支撑。

关键词：城市森林碳储量 XGBoost模型 Boruta算法北京市

几种林场总体森林蓄积量密度均值估计方法的比较评价

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北京林业大学学报 2023年第2期45卷 11-23页

作者：丁相元陈尔学赵磊刘清旺范亚雄赵俊鹏徐昆鹏中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机... 详细信息

【目的】以林场或县森林资源总体为调查对象,及时、准确地调查监测总体平均每公顷蓄积量,对上级(如市、省)部门开展森林资源宏观管理、生态保护价值评价、森林碳储量计量、领导干部任期绩效考核等工作都有重要支撑作用。将卫星、无人机等多源遥感数据作为辅助数据,采用较少抽样调查样地数据,实现总体参数有效估测的新方法,已成为国内外重要的研究方向,但目前,国内尚无多种现有估计方法的比较评价研究。为了促进新一代遥感技术在森林资源调查业务中的应用,提高我国森林资源天空地一体化调查监测技术水平,亟需对现有林场或县总体参数估测方法进行比较评价研究。【方法】以内蒙古旺业甸实验林场主要人工林树种为总体,基于2019年在林场获取的无人机激光雷达(LiDAR)抽样数据、Sentinel-2A多光谱数据(全覆盖)和少量样地数据,针对样地(p)、样地-卫星(ps)、样地-抽样无人机LiDAR(pl)以及样地-抽样无人机LiDAR-卫星(pls)4种模式,利用适合这4种模式的概率抽样法(DB)、模型辅助法(MA)、模型法(MD)和混合法(HY)4类共5种估测方法(DBp、MDps、MAps、HYpl以及MDpls)对总体森林蓄积量密度均值(MSVD)进行估计与对比分析。【结果】(1)DBp、MDps、MAps、HYpl、MDpls5种方法估测的MSVD分别为212.54、202.09、202.38、210.07以及208.96 m3/hm2,精度分别为90.44%、91.54%、91.69%、96.35%和96.45%,方差依次减小。(2)其他4种方法相对于MDpls方法的估计效率(RE)均大于1(REDBp,MDpls=5.39,REMDps,MDpls=3.82,REMAps,MDpls=3.69,REHYpl,MDpls=1.07);HYpl相对于MDpls的RE略大于1,但几倍于其他3种方法(REDBp,HYpl=5.02,REMAps,HYpl=3.43,REMDps,HYpl=3.56)。(3)包含LiDAR数据的HYpl与MDpls方法相对于包含Sentinel-2A数据的MDps与MAps方法均为正效率(REMAps,HYpl=3.43,REMDps,HYpl=3.56,REMDps,MDpls=3.82,REMAps,MDpls=3.69);MDps与MAps方法之间的RE接近1,但MAps的效率微高于MDps(REMDps,MAps=1.04)。【结论】和只利用样地数据的估计方法相比,将遥感数据作为辅助变量建立估测模型,无论是采用对蓄积量不够敏感的林场全覆盖Sentinel-2A多光谱遥感数据,还是采用对蓄积量很敏感的抽样式获取的LiDAR数据,都可有效提高林场总体MSVD的估测精度。涉及遥感数据应用的4种方法,估计精度最高的为MDpls,其次为HYpl,这2种方法都包含了LiDAR遥感抽样观测数据的应用,都是适应于林场总体MSVD估计的年度监测方法。可实现天空地3种观测数据协同应用的MDpls估测精度和相对效率最高,可作为林场森林蓄积量年度监测的首选方法。

关键词：森林资源调查林场/县多源数据总体蓄积量密度均值

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基于无人机激光雷达的天然林林隙识别

北京林业大学学报 2022年第6期44卷 44-53页

作者：齐志勇李世明岳巍刘清旺李増元中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091

【目的】自然干扰引起的森林冠层林隙是天然林更新动态的主要驱动力,林隙的分布、形状和范围可以影响光照和土壤水分等生态因子。林隙的识别和特征描述对于理解森林的动态变化有着重要的意义。【方法】以云南省普洱太阳河保护区无人机... 详细信息

【目的】自然干扰引起的森林冠层林隙是天然林更新动态的主要驱动力,林隙的分布、形状和范围可以影响光照和土壤水分等生态因子。林隙的识别和特征描述对于理解森林的动态变化有着重要的意义。【方法】以云南省普洱太阳河保护区无人机飞行区域为研究区,根据无人机激光雷达点云数据提取冠层高度模型;然后使用固定阈值法、相对高度阈值法和面向对象分类法对冠层高度模型数据进行林隙识别,通过图像目视解释获得独立验证样本进行精度评估;最后精度选取最优方法提取的林隙描述其空间特征。【结果】固定阈值法的总体精度为92.00%,高于相对高度阈值法(66.00%)和面向对象分类法(88.00%)。研究区内林隙主要以中小林隙为主,干扰事件较少;研究区林隙的形状指数均值为1.97,多为形状指数较小、边缘效应不太明显的林隙,并且林隙的空间分布为聚集分布。【结论】利用无人机激光雷达数据和固定阈值法可以准确绘制出小范围亚热带天然林的林隙空间分布特征。

关键词：无人机激光雷达冠层高度模型林隙固定阈值空间特征

基于GF-2影像的崇礼冬奥核心区土地覆盖和树种分类

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林业科学 2022年第10期58卷 10-23页

作者：冯林艳谭炳香刘清旺周超凡于航张会儒符利勇中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 中国林业科学研究院华北林业实验中心北京102300

【目的】比较国产高分二号(GF-2)卫星影像不同方法组合下的崇礼冬奥核心区土地覆盖分类和优势树种识别效果,分析处理单元、空间分辨率、特征集、分类算法对总体精度和树种分类精度的影响,为崇礼区土地覆盖和树种分类相关研究提供经验参... 详细信息

【目的】比较国产高分二号(GF-2)卫星影像不同方法组合下的崇礼冬奥核心区土地覆盖分类和优势树种识别效果,分析处理单元、空间分辨率、特征集、分类算法对总体精度和树种分类精度的影响,为崇礼区土地覆盖和树种分类相关研究提供经验参考,促进国产高分系列数据的行业应用。【方法】以崇礼冬奥核心区为研究对象,以GF-2影像为数据源,分别从不同处理单元(像元、对象)、不同空间分辨率(1和4 m)、不同特征集(光谱特征、纹理特征、形状特征)、不同分类算法4个维度对比分析50种不同方法组合下的土地覆盖分类效果,同时识别白桦和华北落叶松2个优势树种。基于无人机航拍影像和二类小班数据获取训练和验证样本,采用总体精度和Kappa系数评价不同方法下的整体分类效果,由制图精度和用户精度计算的调和平均值(F1)评价优势树种分类精度。【结果】1)像元水平4 m分辨率光谱特征集的MLC法土地覆盖分类精度最高,总体精度为79.65%,Kappa系数为0.722;华北落叶松林最高F1为0.79,对应分类方法组合为对象水平1 m分辨率光谱+纹理+形状特征集的Bayes法;白桦林最高F1为0.77,对应分类方法组合为对象水平1 m分辨率光谱+纹理特征集的Bayes法;2)不同分类算法的分类精度与空间分辨率、特征集之间没有确定的响应规律,在控制其他条件尽可能相同的情况下,空间分辨率提高、特征增加不一定会提升分类精度;同一分类算法在不同空间分辨率或特征集下,对其他某一因素变化的响应方向和程度也不相同;3)土地覆盖分类在像元水平表现更好,华北落叶松林的像元和对象水平方法没有显著差异,白桦林在对象水平表现更好;4) SVM分类算法在不同处理单元、不同空间分辨率、不同特征集下均有稳定的高精度表现,监督统计分类算法MLC和Bayes也有很优异表现。【结论】GF-2数据在崇礼冬奥核心区土地覆盖分类和优势树种识别方面表现较好,分类效果受空间分辨率、处理单元、特征集、分类算法等多因素影响。

关键词：冬奥核心区 GF-2影像土地覆盖树种分类空间分辨率

LiDAR单木分割辅助的无人机影像树种识别

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农业机械学报 2022年

作者：徐志扬陈巧陈永富中国林业科学研究院资源信息研究所国家林业和草原局华东调查规划院国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力，提出联合卷积神经网络和集成学习的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集，其次引入ResNet50... 详细信息

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力，提出联合卷积神经网络和集成学习的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集，其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积神经网络，使用ImageNet大型数据集进行模型预训练，加载预训练参数进行模型初始化并利用制作的单木树冠影像数据集训练出5个不同的分类模型，最后通过相对多数投票法建立集成模型。实验结果表明，单木探测总体精度达到83.80%，集成学习的训练精度、验证精度、独立测试精度分别达到了99.15%、98.34%和90.15%，较ResNet50网络提高了4.23%、3.04%和9.09%，独立测试精度较随机森林分类最优结果仍高32.31%。激光雷达单木分割辅助条件下利用卷积神经网络和集成学习策略能够充分提取无人机图像特征用于树种识别。

关键词：树种识别无人机影像无人机激光雷达卷积神经网络集成学习

崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林结构特征与优化模拟

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林业科学 2022年第10期58卷 79-88页

作者：张晓红周超凡张状冯林艳王利华符利勇谭炳香中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 国家林业和草原局森林经营与生长模拟重点实验室北京100091 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室北京100091 河北省张家口市崇礼区林业和草原局张家口075000

【目的】以崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林为研究对象,开展林分结构特征分析和空间结构优化模拟研究,为制定华北落叶松人工林结构调控措施提供科学依据。【方法】设置3块面积0.09 hm2(30 m×30 m)标准地,基于标准地调查数据分析林分结... 详细信息

【目的】以崇礼冬奥核心区华北落叶松人工林为研究对象,开展林分结构特征分析和空间结构优化模拟研究,为制定华北落叶松人工林结构调控措施提供科学依据。【方法】设置3块面积0.09 hm2(30 m×30 m)标准地,基于标准地调查数据分析林分结构特征,以空间结构最优为目标,采用乘除法对角尺度W、混交度M、密集度C、交角竞争指数UaCI和林层指数S共5个林分空间结构指标进行多目标规划,构建林分空间结构优化模型,对比模拟采伐前后林分空间结构的变化。【结果】3块标准地华北落叶松断面积比例达70%以上,白桦为伴生种,径阶分布在6~26 cm之间,均呈近似正态分布,树高分布呈非对称型单峰山状,且峰值均出现在14 m树高级。林分平均角尺度W、混交度M、密集度C、交角竞争指数UaCI和林层指数S分别为0.460、0.106、0.918、0.297和0.363,处于林木均匀分布、低度树种混交、高度树冠竞争和垂直结构分化较差的状态。模拟采伐后采伐强度均低于20%,林分空间结构目标函数值提升13.62%。在M、S分别提高21.17%和15.23%的同时,C、UaCI分别下降10.22%和5.19%。【结论】研究区华北落叶松人工林结构简单、树种单一,林木分化程度较弱,树冠竞争明显,整体表现出同龄纯林的特征。模拟采伐后林分树种隔离程度和林层分化提高,林分光照竞争压力得以缓解,采伐能够最大限度地优化林分空间结构,构建的空间结构优化模型可为华北落叶松人工林抚育间伐提供可行的方法参考。

关键词：空间结构优化模型华北落叶松人工林冬奥核心区采伐