检索结果-内蒙古大学图书馆

基于ICESat-GLAS完整波形的坡地森林冠层高度反演研究——以吉林长白山林区为例

武汉大学学报（信息科学版） 2009年第6期34卷 696-700页

作者：邢艳秋王立海东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨市和兴路26号150040

为了评价大光斑激光雷达在坡地反演森林冠层高度的能力，以长白山汪清林区为例，利用冰、云和陆地高程卫星（ICESat）上搭载的地学激光测高系统（GLAS）提供的完整波形数据，在不同地形坡度范围内，以激光波形长度和地形指数为变量建立... 详细信息

为了评价大光斑激光雷达在坡地反演森林冠层高度的能力，以长白山汪清林区为例，利用冰、云和陆地高程卫星（ICESat）上搭载的地学激光测高系统（GLAS）提供的完整波形数据，在不同地形坡度范围内，以激光波形长度和地形指数为变量建立森林冠层高度反演模型。研究结果显示，在0～5°坡度范围所建立的模型能够解释90％的冠层高度，随着坡度范围的扩大，相对应的模型反演精度显著下降。总体来讲，在地形坡度不大于15°的地区，GLAS波形能够比较合理地反演森林冠层高度，具有很大的应用潜力。

关键词：激光雷达 ICESat—GLAS 完整波形坡地森林冠层高度反演

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大光斑激光雷达数据的森林冠层高度反演

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测绘科学 2018年第3期43卷 148-153,160页

作者：张良姜晓琦周薇薇张帆湖北大学资源环境学院武汉430062 武汉大学遥感信息工程学院武汉430079

针对传统的LM波形分解算法在GLAS大光斑波形数据处理中容易陷于局部最优解,限制了GLAS大光斑激光雷达数据在森林结构参数反演方面应用的问题,该文结合GLAS大光斑数据特征,引进优化后的EM算法对大光斑全波形数据进行分解,获取波形参数最... 详细信息

针对传统的LM波形分解算法在GLAS大光斑波形数据处理中容易陷于局部最优解,限制了GLAS大光斑激光雷达数据在森林结构参数反演方面应用的问题,该文结合GLAS大光斑数据特征,引进优化后的EM算法对大光斑全波形数据进行分解,获取波形参数最优值。结合波形前缘长度和波形后缘长度,建立树高反演模型,并与LM分解算法建立的模型进行对比分析。研究结果表明,通过改进的EM算法对GLAS大光斑激光雷达数据进行处理,波形特征参数的获取更为精确,达到了较高的树高反演精度。

关键词： GLAS 改进EM算法波形分解森林冠层高度反演

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长时序多源遥感数据的森林冠层高度反演

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森林工程 2024年第6期40卷 1-10页

作者：闫金亮周光睿周德旭张晓军三门峡社会管理职业学院河南三门峡472000 新乡广播电视大学河南新乡453000 河南农业大学信息与管理科学学院郑州450003 郑州大学电气与信息工程学院郑州450001

为准确获取森林冠层高度信息,精确估计森林地上生物量及评估森林碳汇能力,基于长时序的地面实测、多源遥感数据与数字高程模型构建30个长时序的特征变量,结合机器学习算法(Machine Learning,ML)对浙江省丽水市的森林冠层高度进行反演。... 详细信息

为准确获取森林冠层高度信息,精确估计森林地上生物量及评估森林碳汇能力,基于长时序的地面实测、多源遥感数据与数字高程模型构建30个长时序的特征变量,结合机器学习算法(Machine Learning,ML)对浙江省丽水市的森林冠层高度进行反演。研究表明,地形因素对森林冠层高度的反演呈“不重要性”,而与红绿波段相关的植被因子、森林冠层高度强相关;加入长时序的特征因子可有助于提升ML算法对森林冠层高度反演精度,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提升的性能尤为显著,实现最佳0.39的决定系数(R^(2))提升与4.15的均方根误差(R_(MSE),式中记为R_(MSE))下降;随机森林在4种ML算法中的反演精度最高(R^(2)=0.79,R_(MSE)=1.65),大于支持向量机(R^(2)=0.65,R_(MSE)=1.97)、极端梯度上升法(R^(2)=0.76,R_(MSE)=1.81)与卷积神经网络(R^(2)=0.71,R_(MSE)=1.83)。

关键词：长时序特征多源遥感数据随机森林卷积神经网络森林冠层高度反演

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基于ICESat-2星载激光雷达数据的森林冠层高度反演研究

基于ICESat-2星载激光雷达数据的森林冠层高度反演研究

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作者：覃志刚桂林理工大学

学位级别：硕士

森林冠层高度是指冠层顶端到地面之间的距离,是森林生态系统评估的重要指标,能够反映森林生态健康水平及植被的生长情况。大区域高精度森林冠层高度的测定可以降低森林碳循环的不确定性,对森林生物量、碳储量估算以及动态变化研究起着... 详细信息

森林冠层高度是指冠层顶端到地面之间的距离,是森林生态系统评估的重要指标,能够反映森林生态健康水平及植被的生长情况。大区域高精度森林冠层高度的测定可以降低森林碳循环的不确定性,对森林生物量、碳储量估算以及动态变化研究起着至关重要的作用。传统测量法费时费力,难以进行大区域数据获取。利用光学遥感影像能够反映水平层次上的森林冠层表面信息,但是难以探测林下植被的生长情况。而合成孔径雷达具有一定的穿透性,但易出现信号饱和的情况,导致其在森林冠层高度提取中的精度降低。激光雷达作为主动式遥感探测技术,通过计算激光能量脉冲在传感器与目标之间的往返时间,能够快速准确获取地表三维数据。其中星载激光雷达以其运行轨道高、观测范围广等优点,在获取大区域森林三维数据方面具有独特的优势。因此,本研究拟基于新一代星载光子计数激光雷达ICESat-2/ATLAS数据,分别进行了光子云数据去噪、分类算法研究,并基于所提出算法实现了研究区森林冠层高度制图,最后对ICESat-2/ATLAS数据与GF-7立体影像反演地表高程信息进行了对比研究。本文具体研究内容和结论如下:1)构建了一种多级滤波算法,针对不同观测条件下光子云数据分布特征采用不同的组合算法,自适应改进了搜索域参数,并探究了不同滤波方向之间去噪结果的差异。研究结果表明:在日间强波束观测条件下,本研究算法其去噪精度（Rs、F值分别优于0.97、0.67）均优于ATL08算法（Rs=0.85,F=0.65）,且滤波方向对去噪结果并无明显影响;在日间弱波束观测条件下,本研究所采用水平方向及组内统一方向下的多级滤波算法其去噪精度相同（Rs=0.92,F=0.69）,均优于采用各光子自适应方向和ATL08算法的去噪结果（Rs、F值分别为0.94和0.88、0.65和0.67）,各光子自适应方向虽说能更大程度上的保留信号光子,但整体去噪精度较低;在夜间强、弱波束观测条件下,本研究算法的去噪精度（Rs、F值分别优于0.98、0.92）优于ATL08算法（Rs、F值分别优于0.90、0.88）,且滤波方向对算法去噪精度影响不明显。2)构建一种多级渐进式的光子云分类算法,按潜在光子、初始光子、精确光子、加密后光子及轮廓拟合的流程实现光子云数据的分类,并于不同观测条件下对分类精度进行了评价。研究结果表明:相较于ATL08算法,日间观测条件,本研究算法能够获取更高分类精度（强、弱波束地面/冠顶分类精度R2和RMSE分别为0.99/0.69、0.99/0.65以及1.52m/9.47m、3.16m/9.58m）;夜间条件下,两算法地面分类精度相近（强、弱波束数据R2均优于0.99,RMSE低于2.46m）,而本研究算法对冠层分类精度（强/弱波束冠顶分类精度R2和RMSE分别为0.84/0.82、和6.84m/6.85m）明显优于ATL08算法;无论日/夜间,强波束数据分类精度均优于弱波束,综合分析可知,夜间强波束数据可提供相对更高的数据质量。3)基于2019-2021柳州市ICESat-2/ATLAS数据,实现了柳州市30m分辨率森林冠层高度制图。采用本研究所提出光子云数据处理算法所获得的柳州市离散CHM数据集,将Landsat-8、SRTM DEM及气候等数据作为特征参数,采用随机森林算法构建冠层高度外推模型,实现了柳州市冠层高度制图。结果显示:基于测试集数据验证精度其R2=0.58,RMSE=3.95m;与实测数据相比,森林冠层高度制图精度R2=0.51,RMSE=2.24m。4)探究了ICESat-2和GF-7卫星立体影像反演地表高程结果的差异。在不同植被覆盖情况下对两类数据生成地表高程结果进行对比研究,研究结果表明:在耕地、草地、森林三种植被覆盖下ICESat-2强波束与GF-7卫星生成DSM的相关性R2与RMSE分别为0.98/6.56m、0.99/8.76m、0.95/35.17m,弱波束的R2与RMSE分别为1.00/4.45m、0.99/7.09m、0.96/29.36m;在森林区域两类数据结果差异相对较大,通过对森林区域ICESat-2数据进行重新滤波处理,强/弱波束与GF-7卫星生成DSM的R2均提高到0.99,RMSE与MAE也大幅减小,且随着统计尺度的增加两者逐渐下降。

关键词： ICESat-2/ATLAS 光子点云去噪光子点云分类森林冠层高度反演地表高程信息

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星载极化干涉SAR森林冠层高度反演研究

星载极化干涉SAR森林冠层高度反演研究

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作者：刘琦西南林业大学

学位级别：硕士

极化干涉SAR技术既能利用多极化状态来探测地物结构物理特征,也能进行干涉SAR测量来确定地物的位置和空间分布。特别是探测混合多种散射机制的复杂地表,极化干涉SAR技术可通过矩阵分解有效分离分辨单元内的散射相位中心,进而获取地物特... 详细信息

极化干涉SAR技术既能利用多极化状态来探测地物结构物理特征,也能进行干涉SAR测量来确定地物的位置和空间分布。特别是探测混合多种散射机制的复杂地表,极化干涉SAR技术可通过矩阵分解有效分离分辨单元内的散射相位中心,进而获取地物特定层次的干涉相位,在各种地物特征参数提取上具有很大的潜力。因此,该技术已开始应用于森林生物量估测、地表参数提取、森林资源动态监测等研究领域,其中,森林冠层高度反演是该领域研究的热点。本文采用德国宇航中心TerraSAR-X/Tan DEM-X全极化数据和日本宇航中心ALOS PALSAR FBD双极化数据,基于随机散射体—地表二层散射模型(RVoG)和顾及地形因素的改进S-RVoG模型,利用三阶段算法反演了云南省勐腊县研究区的森林冠层高度,并与用野外实测数据来验证反演结果。主要工作如下:(1)ALOS PALSAR双极化数据的森林冠层高度反演。基于HH、HV极化SAR影像,采用RVoG模型结合三阶段算法反演研究区森林高度,试验显示受到时间去相干和配准精度的影响,反演结果大量出现无效高度值。(2)TerraSAR-X/TanDEM-X全极化数据的RVoG模型森林冠层高度反演。采用RVoG模型结合三阶段算法反演研究区森林高度,对比实测数据验证精度。研究显示,在人工橡胶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.449、-0.02 m、4.52 m;在天然阔叶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.198、-3.45 m、6.92 m。人工橡胶林反演效果优势明显。按照不同坡度分析两种林型的反演结果发现,人工橡胶林在I级(0°—5°)时反演精度最高,随着坡度增大反演精度降低,坡度IV级(26°—35°)时精度降至最低。(3)TerraSAR-X/TanDEM-X全极化数据的S-RVoG模型森林冠层高度反演。针对传统RVoG模型未考虑林下地形,造成反演结果受坡度影响的问题,研究采用了改进的S-RVoG模型结合三阶段算法,对实验区再次进行森林高度反演。研究显示,在人工橡胶林林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别为0.527、0.46 m、3.82 m;在天然阔叶林区域,反演高度与实测数据的相关系数、均值误差和均方根误差分别0.409、-2.36 m、5.30 m。模型改进对天然阔叶林反演结果提高更为显著。按照不同坡度分析人工橡胶林反演结果显示,S-RVoG模型在一定程度上提高了反演精度,补偿了地形对反演结果造成的误差。论文试验结果表明,基于X波段星载极化干涉SAR数据,采用RVoG模型结合三阶段算法的反演策略是有效可行的;改进的S-RVoG模型在此基础上补偿了地形坡度造成的误差,进一步提高了森林冠层高度的反演精度,类似的坡度补偿思想,为其他森林高度反演方法提供了参考。

关键词：极化干涉SAR 森林冠层高度反演三阶段算法 RVoG模型 S-RVoG模型

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基于ICESat-2数据的不同林龄冠层高度反演研究

基于ICESat-2数据的不同林龄冠层高度反演研究

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作者：张建钰南京信息工程大学

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统中最大的碳库,其在全球碳循环、气候调节和生态平衡中扮演至关重要的角色。森林冠层高度是森林碳储量估算的主要参数,能在一定程度上反映森林生态健康水平和生产力水平。林龄与森林冠层高度之间相互影响,定量化林龄... 详细信息

森林是陆地生态系统中最大的碳库,其在全球碳循环、气候调节和生态平衡中扮演至关重要的角色。森林冠层高度是森林碳储量估算的主要参数,能在一定程度上反映森林生态健康水平和生产力水平。林龄与森林冠层高度之间相互影响,定量化林龄与冠层高度之间的关系对于评估森林结构和功能以及进行森林资源管理非常重要。本文以辽宁省铁岭市为研究区域,基于ICESat-2数据、Landsat-8 OLI数据、地形数据、气候数据及森林资源清查数据,依据龄组类别划分样本点,构建森林冠层高度反演模型,实现近十年内森林冠层高度反演。最后,从森林冠层高度图,ICESat-2数据,实测林龄数据三个角度评估不同龄组对森林冠层高度变化的影响。具体研究内容和结论如下: （1）采用ATL08数据产品中时间标记,云量参数,坡度参数,光子数量和波束类型5种参数的组合对激光光斑进行精细化筛选,并利用森林资源清查数据进行精度验证。结果表明,筛选后光斑较原始光斑均方根误差RMSE降低0.88m。融合ICESat-2/ATLAS数据产品ATL03与ATL08,获得同时具备分类信息、高度信息、位置信息的光子数据,并对其重采样至30m分辨率,最终构成冠层高度数据集。（2）结合冠层高度数据集和Landsat-8 OLI光谱信息、植被指数、地形数据及气象数据,以龄组划分样本类别,分别构建随机森林模型,多层感知机模型和多元逐步回归模型反演森林冠层高度。结果表明,基于区分龄组类别样本建立的三种模型精度均大于基于全部样本建立的模型。基于森林资源清查数据验证,三种模型中,使用随机森林算法反演的冠层高度精度最高,决定系数R2为0.61,均方根误差RMSE为3.15m,因此选用随机森林模型进行后续森林冠层高度反演。（3）以森林龄组为划分,从森林冠层高度图,ICESat-2数据,实测林龄数据三个角度分析不同龄组对森林冠层高度变化的影响。提取2013-2022年间的特征变量,制作研究区十年间的森林冠层高度图,结果表明10年间各龄组平均冠层高度上升幅度不一,其中中龄林平均冠层高度上升幅度最大,从7.99m上升至11.03m。在空间变化稳定性方面,铁岭市冠层高度在整体处于较高的稳定性水平,呈较稳定状态的面积超过79%,其中中龄林平均变异系数CV最高达到0.058;在空间变化趋势方面,10年内的冠层高度增长率（slope）在0到0.39之间,其中中龄林平均slope最高达到0.35。提取2019年和2023年两年中重叠的ICESat-2光斑数据,结果表明5年前后,幼龄林和中龄林冠层高度增量主要分布在0.8-1.6m区间内,成熟林冠层高度增量主要分布在0-0.8m区间内。提取森林资源清查数据中各小班平均冠层高度和平均林龄,构建的理查德树木生长方程,结果同样表明冠层高度的生长高峰期约为15a-40a,即中龄林期间,当林龄进入60a-100a,即龄组到达成熟林期间以后,冠层高度生长缓慢。

关键词： ICESat-2 森林冠层高度反演林龄 Landsat-8OLI

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