检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：陈博伟中国林业科学研究院

学位级别：博士

星载激光雷达兼具了激光雷达对植被垂直信息刻画的优势和大范围数据获取的特点,在大区域尺度的森林参数定量反演上具有很大的优势。美国宇航局NASA(National Aeronautics and Space Administration)在2018年9月发射了ICESat(the Ice,Clo... 详细信息

星载激光雷达兼具了激光雷达对植被垂直信息刻画的优势和大范围数据获取的特点,在大区域尺度的森林参数定量反演上具有很大的优势。美国宇航局NASA(National Aeronautics and Space Administration)在2018年9月发射了ICESat(the Ice,Cloud,and land Elevation Satellite)-2卫星,这是光子计数激光雷达首次搭载在星载平台上,因此,对ICESat-2相关前期数据的研究将对卫星发射后的林业应用提供重要指导价值。本文以在美国境内获取的ICESat-2卫星ATLAS(Advanced Topographic Laser Altimeter System)传感器机载原型机及其模拟数据为主要数据源,从信号仿真模拟,数据预处理以及森林参数反演三个方向开展了研究。重点讨论了不同光斑大小及采样间隔对森林参数估测精度的影响,提出了从强背景噪声中有效提取植被信号的方法,并基于机载和星载模拟数据开展了森林参数的反演应用,具体包括以下研究内容:(1)光子计数激光雷达数据模拟仿真:本文基于FLIGHT(Forest LIGHT interaction model)辐射传输模型耦合ICESat-2卫星ATLAS载荷的参数配置设计了森林参数范围来模拟可能的森林类型,并采用蒙特卡洛采样方法模拟产生了一系列的模拟光子点云数据。相关的结果分析表明:随着光斑尺度的增大,光子点云统计变量对于相应的森林参数的估计呈现下降的趋势。对于不同光斑大小的整体趋势而言,最优光斑尺度应该设计在10-20米范围。随着光斑采样间隔的减小,光子点云统计变量对于相应的森林参数的估计呈现上升的趋势。当采样间隔大小超过0.8米后各项精度指标的误差呈现加速下降的趋势,表明最优的采样间隔应该尽可能小才能保证较好的探测精度。(2)光子计数激光雷达数据预处理:针对光子点云数据的特点,基于非监督分类和监督分类的思想分别提出了两种光子点云的森林信息提取算法。对于非监督分类的方法,提出了一种椭圆局部离群因子的光子计数激光雷达林区信号提取的自动算法,结果表明水平椭圆搜索区域相较于圆形或垂直椭圆搜索区域具有更好的去噪效果,该算法不仅对低噪声情况下平坦地形具有较好的结果,而且对于在高噪声水平下对粗糙表面的MATLAS数据也能取得很好的信号提取结果。对于监督分类的方法,本文根据光子点云数据的特点构造了12个光子点云特征并进一步提出了一种基于机器学习的光子点云分类方法,结果表明:基于少量样本通过机器学习的方法应用在较大范围内光子点云分类中能够很好地探测信号光子,同时不同研究区所构建的模型可以在相似的地形条件和信噪比的情形下取得较好的模型迁移性。(3)光子计数激光雷达森林参数反演:首先使用Howland林区的SIMPL、G-Li HT(Goddard’s Li DAR,Hyperspectral&Thermal Imager)和样地数据来研究利用光子计数激光雷达进行森林参数反演的潜力。相关的结果分析表明:光子点云数据与传统小光斑机载激光雷达点云统计特征具有一致性,大部分森林参数的最优统计尺度为50米,最大树高的最优尺度则为40米。进一步基于不同尺度的ATLAS模拟数据进行了森林参数敏感性分析和遥感反演建模的分析,相关的结果分析表明:本文提出的“大于2米的光子点个数占全部光子点个数的百分比”特征参数能够较好地表征森林覆盖度和森林场景内光能截获两个指标,同时,未来满足实际森林参数生产的需求的统计尺度应为50米左右。本文的主要创新点如下:(1)基于辐射传输模型系统地分析了不同光斑大小、不同光斑采样间隔对于森林参数反演的敏感性响应,并给出星载光子计数激光雷达的硬件参数推荐方案:即最优光斑尺度应设计在10-20米范围,光斑间采样间隔应不超过0.8米。该项成果对传感器硬件的方案设计提供了理论基础;(2)提出了一种基于椭圆局部离群因子的光子计数激光雷达林区信号提取的自动算法,并给出了推荐的椭圆参数配置:即长轴半和短半轴之比为6:1,算法平均检测精度不低于85%,且能应用于强噪声复杂地形条件下。

关键词：光子计数激光雷达模拟滤波森林参数反演

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基于全极化雷达数据的森林参数反演研究

基于全极化雷达数据的森林参数反演研究

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作者：张密芳南京林业大学

学位级别：硕士

林业调查中十分重要且不可缺少的是包括胸径、树高、蓄积量、生物量等森林参数的调查,传统的森林调查具有很多缺点,需要耗费巨大的人力和财力,效率低下,且很难对大范围的森林参数进行调查。与主动式遥感相比,森林参数遥感估测常用的被... 详细信息

林业调查中十分重要且不可缺少的是包括胸径、树高、蓄积量、生物量等森林参数的调查,传统的森林调查具有很多缺点,需要耗费巨大的人力和财力,效率低下,且很难对大范围的森林参数进行调查。与主动式遥感相比,森林参数遥感估测常用的被动式遥感技术易受天气的影响,林冠穿透能力弱,导致森林参数的估测精度较低。作为主动式遥感的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)技术的出现,使森林调查在垂直结构探测能力方面有了突破性的进展。本文以紫金山国家森林公园为研究对象,以2011年和2015年两期合成孔径雷达数据为数据源,利用多元线性回归、人工神经元网络、K-近邻算法、决策与回归树、装袋算法和随机森林六种估测模型,对研究区森林的平均树高、平均胸径、单位面积蓄积量参数进行了反演,分析了2011年和2015年2期的紫金山森林分布状况和生长状况,并进一步分析了这5年间森林参数,以及林木生长状况的动态变化。研究结果表明:从四种极化目标分解方法得到的极化特征图像中可以看出,水体、建筑用地和裸地的颜色特征比较明显,且易于区分;而同属于有林地的针叶林和阔叶林的颜色特征不明显,较难区分。Cloude分解对于针叶林和阔叶林的区分明显优于其他三种目标分解方法。从六种森林参数估测模型的精度中可以看出,在这六种估测模型中,对于平均胸径、平均树高和蓄积量三个森林参数的估测精度最高的是随机森林模型、多元线性回归模型的估测精度最低;而在三种森林参数中,平均树高的估测精度最高,平均胸径的估测精度最低。通过计算分析极化特征值、地形因子、人为干扰因子以及雷达植被指数的相对重要性和节点纯度,可以看出,地物的雷达回波散射特征和地形因子是影响研究区森林参数的重要环境变量。对森林参数反演结果进行趋势面插值、反距离权重插值、普通克里金插值、自然邻域法插值,对比四种插值精度得到:普通克里金插值和自然邻域法插值的精度最好,反距离权重插值的精度一般,趋势面插值的精度最低。对于样本较大,空间分布均匀的数据,克里金插值和自然邻域法插值效果优于其他插值方法。从森林参数的空间分布图中可以看出:平均胸径,平均树高和单位面积蓄积量高的林分,处于研究区海波较高、坡度较陡的南北坡中上部;平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量中等的林分位于公园海拔较低、坡度平缓的南北坡中下部,平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量较低的林分则位于水体、建筑用地、草坪占主导地位的紫金山外缘地区,总体呈现出由里向外逐渐降低的带状分布格局。从2011年和2015年的森林参数空间分布图中可看出:2015年的平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量有所提高,且海拔较高地区的阔叶林的平均胸径、平均树高、单位面积蓄积量提高明显,但由于研究区内旅游景观的改造、建筑的修葺和增建,平均胸径小(<5cm)、平均树高小(<4m)和单位面积蓄积量小(<30m/hm)的区域面积有明显增加的趋势。

关键词：全极化雷达目标分解森林参数反演估测模型紫金山国家森林公园

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基于高光谱和空-地激光雷达的银杏生化组分和结构参数的估测研究

基于高光谱和空-地激光雷达的银杏生化组分和结构参数的估测研究

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作者：梁因因南京林业大学

学位级别：硕士

森林参数监测是确保森林资源可持续利用和生态平衡的关键一环。然而,传统的森林参数监测方法以人工测量为主,相对耗时费力。遥感技术的发展为森林参数精准监测提供新的途径。无人机遥感平台通过搭载高光谱（Hyperspectral）、激光雷达（... 详细信息

森林参数监测是确保森林资源可持续利用和生态平衡的关键一环。然而,传统的森林参数监测方法以人工测量为主,相对耗时费力。遥感技术的发展为森林参数精准监测提供新的途径。无人机遥感平台通过搭载高光谱（Hyperspectral）、激光雷达（Light Detection And Ranging,Li DAR）等不同的传感器来获取高分辨率的数据,可以对单木结构参数、生化组分实施精准、无损、实时的监测。地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning,TLS）以其精度高、扫描速度快、点云密度大等优势,可作为单木地上以及地下部分结构参数定量提取的遥感技术。运用空-地（无人机和地基）激光雷达和高光谱遥感技术对单木的结构参数（包括地上和地下部分）、生化组分（叶片氮含量）进行监测,这对于森林资源管理的精细化和智能化、森林质量精准提升、森林可持续经营与利用具有重要的意义。本研究以江苏省东台市林场和下蜀林场的银杏（Ginkgo biloba L.）人工林为研究对象。运用多旋翼无人机搭载高光谱和激光雷达系统、RIEGL VZ-400i地基激光雷达来获取银杏的高分辨率遥感数据,结合地面和实验室测定数据,以实现对银杏单木的地上（树高、冠幅）和地下（根径、侧根数量）结构参数、以及生化组分（叶片氮含量Leaf Nitrogen Content,LNC）的精准监测。首先,对银杏样地的无人机高光谱影像进行辐射定标和大气校正后,随机选择具有代表性的30株银杏单木的高光谱正射影像提取整株以及上、下冠层的感兴趣区域（Region of Interest,ROI）的光谱反射率;采用SG平滑滤波（Savitzky-Golay,SG）、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction,MSC）、标准正态变换（Standard Normal Variate transformation,SNV）三种方法对不同冠层的高光谱数据进行预处理,通过构建偏最小二乘回归模型（PLSR）确定LNC反演的最优预处理方法;在最优预处理方法的基础上分别叠加竞争性自适应加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）和连续投影算法（Successive Projection Algorithm,SPA）对高光谱数据进行特征波段筛选;基于两种算法选取的特征波段结合机器学习算法（偏最小二乘回归PLSR、随机森林RF）和深度学习算法（卷积神经网络CNN）建立氮含量估测模型,通过比较模型的精度效果优选LNC最佳估测模型,并进行银杏样地冠层氮含量反演制图。其次,基于银杏样地的无人机激光雷达的高密度点云,构建冠层高度模型对银杏单木进行分割,并结合冠层高度剖面来提取单木地上结构参数（树高、冠幅）与实测值比较。最后,运用根系原位挖掘以及高精度地基激光雷达扫描方法,基于Ad QSM和PCAV两种方法分别对6株银杏单木的根系激光雷达点云进行三维重构;通过人工与计算机结合的半自动方式,定量提取了两种根系模型的单木地下根系结构参数（根径、侧根数量）与人工实测值进行比较。研究结果表明: （1）基于无人机高光谱影像对银杏氮含量估测的最佳模型为SVN-CARS-CNN模型(RP2=0.870,RMSEP=0.756 mg·g-1)。其中,通过比较预处理前后的光谱反射率与LNC建立的PLSR模型验证集精度,SVN处理的精度最高(RP2=0.772,RMSEP=1.000 mg·g-1)。在SVN处理后的光谱反射率基础上,采用CARS算法提取出的15个特征波段和SPA算法提取的10个敏感波长,分别与PLSR、RF和CNN构建的LNC回归估测模型。特征提取CARS算法精度（R2=0.751–0.870）比SPA算法精度（R2=0.648–0.843）要高;基于特征波段与LNC建立的CNN模型估测精度最高（R2介于0.843–0.870之间）。基于LNC最佳估测模型对银杏样地冠层氮含量反演制图,得到氮含量的估计范围为12.98～19.71 mg·g-1;氮含量的分布规律,在垂直方向上随着树高的增加而增加,即氮含量上冠层>中冠层>下冠层;在水平方向上,氮含量呈现树冠中心往四周递减的趋势。深度学习算法CNN回归模型具有较强的银杏叶片氮含量的估测能力。（2）基于无人机激光雷达点云构建的冠层高度模型提取的单木地上结构参数（树高、冠幅）与实测值线性拟合精度较高,R2分别为0.83、0.81,RMSE分别为0.99 m、0.91m。（3）基于地基激光雷达点云构建的根系三维定量结构模型（Ad QSM和PCAV）提取的结构参数（根径和侧根数量）结果表明,基于Ad QSM方法的根系模型性能更好。TLS点云提取的根径（R2=0.99,RMS

关键词：林业遥感森林参数反演生化组分结构参数人工林可持续经营

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基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

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西北林学院学报 2021年第2期36卷 164-171页

作者：魏金龙李明阳赵邑晨李超李盈昌南京林业大学南方现代林业协同创新中心江苏南京210037

稀疏型机载激光雷达(LiDAR)数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007... 详细信息

稀疏型机载激光雷达(LiDAR)数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥。以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图。结果表明:1)高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2)3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3)平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高。稀疏型机载激光雷达(ALS)数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测。本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考。

关键词：激光雷达稀疏数据森林参数反演紫金山

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基于林火特征分类模型的森林火情等级制图

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国土资源遥感 2020年第1期32卷 43-50页

作者：马振宇陈博伟庞勇廖声熙覃先林张怀清中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091 中国林业科学研究院资源昆虫研究所昆明650216

森林中可燃物的分布状况是影响林火产生、扩散的重要因素之一,本研究的目的是结合森林资源调查数据、激光雷达(light laser detection and ranging,Li DAR)点云数据、地形和气象因子共同驱动的可燃物特征分类系统(fuel characteristic c... 详细信息

森林中可燃物的分布状况是影响林火产生、扩散的重要因素之一,本研究的目的是结合森林资源调查数据、激光雷达(light laser detection and ranging,Li DAR)点云数据、地形和气象因子共同驱动的可燃物特征分类系统(fuel characteristic classification system,FCCS)模型来实现森林火险等级预测。以云南省普洱市为研究区,首先,利用机载Li DAR数据生产的树冠高度模型进行面向对象分割,与森林资源二类清查数据叠加分析确定分割单元,并根据可燃物的可燃性将研究区内的可燃物分为针叶林、阔叶林、竹林和灌木林等4种类型,在此基础上采用分层随机抽样形成验证数据集;然后,提取Li DAR变量因子,采用多元逐步回归法反演不同可燃物的森林参数;最后,将森林参数连同气象和地形因子作为FCCS模型的输入,完成各个分割单元的火情等级评价,实现该地区潜在火行为、树冠火、有效可燃物和综合火灾险情的制图。研究结果表明,研究区有效可燃物火险等级比较低,符合研究区的实际情况;森林垂直结构与森林火险等级关系密切,森林参数的准确估测对整个可燃物的制图具有非常重要的作用。

关键词：激光雷达森林参数反演林火特征分类模型火险制图

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基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究

基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究

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作者：刘丽娟东北林业大学

学位级别：博士

森林资源是进行物质循环和能量交换的枢纽,具有调节气候、涵养水源、防风固沙、减少污染、保持生物多样性等多种功能,在维持生态平衡、人类生存与发展和社会进步等方面有着极为重要的作用。但是,由于人类长期过度采伐利用和破坏森林资源... 详细信息

森林资源是进行物质循环和能量交换的枢纽,具有调节气候、涵养水源、防风固沙、减少污染、保持生物多样性等多种功能,在维持生态平衡、人类生存与发展和社会进步等方面有着极为重要的作用。但是,由于人类长期过度采伐利用和破坏森林资源,致使地球生态环境遭受严重破坏。保护和发展森林资源使之可以永续利用已经得到世界上越来越多国家的广泛关注。先进的遥感技术已经逐步替代传统费时费力的地面调查工作,利用地物特有的光谱特性在遥感影像上的反映,对森林实行大面积的资源调查与监测。但是由于各方面条件的限制,目前研究还多限于星载较低空间分辨率且单一传感器的遥感数据,而对于水平和垂直结构都很复杂的北方森林而言,调查和监测工作很难做到细化。本文的研究工作正是基于机载高空间、高光谱分辨率数据和LiDAR数据相结合展开的,结合两种数据各自的特点,进行了复杂森林的树种识别、叶面积指数(LAI)及冠层叶绿素含量的森林参数反演研究。主要的内容、成果和结论为： 1)基于小脚印LiDAR获得的高密度点云数据,分离地面点与非地面点,得到表征冠层高度的冠层高度模型CHM,并结合样地实测树种的树高统计,对林间空隙掩膜,去除非林地区域,减小了非林地对树种光谱的干扰,提高了影像上树种光谱与参考光谱的识别与匹配,为分类前训练样本提取做好数据准备。 2)为减少噪声对光谱的影响,利用光谱微分技术将影像光谱和参考光谱进行一阶微分变换,选取代表地物特征的区间,计算两光谱的相关系数,提取相关系数高的像元光谱作为参考样本同类别的训练样本,实现了训练样本的自动提取。 3)对于高空间分辨率影像中的阴影像元,考虑到传统阴影像元信息补偿方法中存在的一些问题,提出通过计算太阳入射辐射方位来确定遮挡方向,进而对分类结果中阴影像元采取邻近填充的方法,既有科学依据,又简单易实现。 4)比较了仅高光谱数据和融合数据分别利用SAM和SVM分类器进行分类的结果,并得出LiDAR与CASI融合应用SVM分类器,并对分类后结果进行阴影填充的树种分类结果总体精度最高,达到86.68%,说明本文提出的对LiDAR与CASI融合数据的树种分类方法是可行的。 5)基于统计模型反演LAI。由于仅利用植被指数建立与LAI的相关关系会有一定的片面性,本文除提取高光谱植被指数外,还基于LiDAR的回波数量、回波强度等信息,提取了表征森林垂直结构信息的参数,共同作为统计模型的输入自变量；根据不同的森林类型,将实测的有效LAI转为真实的LAI作为因变量,通过逐步回归进行变量筛选,建模反演LAI并进行精度验证。LAI模拟值与真实值之间的R2为0.85, RMSE为0.456,表明两者相关性较高,用该模型进行的LAI反演精度是可靠的。 6)物理模型反演森林冠层生化参数涉及模型的尺度转换问题。对于第三章分类结果掩膜后的林地区域,根据树种类型,叶片模型分别选择阔叶PROSPECT和针叶LIBERTY、冠层选择SAIL辐射传输模型,并通过敏感性分析确定叶片模型输入参数的变动范围,最后模拟得到冠层的反射率。 7)建立输入参数与输出反射率之间的查找表,通过影像与模拟冠层反射率的匹配查找,得到相应的叶片尺度叶绿素含量,经验证,反演叶绿素含量与实测数据R2为0.8379,满足精度要求；再利用第四章反演得到的结构参数LAI,将叶片尺度叶绿素上推至冠层,实现了森林冠层叶绿素含量的反演。

关键词：机载LiDAR 机载高光谱CASI 树种分类 LAI 冠层叶绿素含量森林参数反演

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基于PALSAR的风景林参数反演方法研究

基于PALSAR的风景林参数反演方法研究

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第四届全国遥感与地理信息科学研究生论坛

作者：张密芳胡曼李明阳南京林业大学林学院江苏南京 210037

全极化雷达数据能够获取目标的全极化散射特征，在森林参数反演中具有较大的应用价值。论文以南京紫金山国家森林公园为研究对象，以2011 年的全极化雷达数据PALSAR、2012 年120 块野外调查样地为主要信息源，从Pauli 和Cloude目标分解... 详细信息

全极化雷达数据能够获取目标的全极化散射特征，在森林参数反演中具有较大的应用价值。论文以南京紫金山国家森林公园为研究对象，以2011 年的全极化雷达数据PALSAR、2012 年120 块野外调查样地为主要信息源，从Pauli 和Cloude目标分解特征值、HH 和HV 二种极化状态的后向散射系数、比值植被指数、地形、人为干扰四个方面，提取13 个因子作为自变量，采用多元线性回归、人工神经网络、K 最邻近分类算法、决策与回归树、装袋算法、随机森林6 种方法建立遥感估测模型，进行年龄、树高、胸径和蓄积量的反演。研究表明：(1)在6 种遥感估测模型中，随机森林综合性能最高，装袋法次之，多元线性回归最低;(2)在4 个森林参数中，树高的预测精度最高，年龄最低，平均胸径、单位面积蓄积量预测精度居中;(3)海拔、坡向等地形因子、地物的雷达回波散射特征是影响研究区域森林参数的重要环境变量;(4)平均树高、平均胸径等风景林参数的空间分布，呈现出由里向外逐渐降低的带状分布格局。

关键词：森林参数反演全极化合成孔径雷达目标特征分解随机森林

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基于LIDAR数据的森林参数反演方法研究

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地球科学进展 2009年第7期24卷 748-755页

作者：何祺胜陈尔学曹春香刘清旺庞勇北京师范大学/中国科学院遥感应用研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院研究生院北京100049 中国林业科学研究院资源信息研究所林业遥感与信息技术重点开放性实验室北京100091

森林结构参数诸如林分平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量等的空间分布对于森林可持续经营管理具有重要意义。以黑河流域祁连山大野口典型森林区为研究区,采用高密度LIDAR小脚印点云数据,在进行单木结构参数提取的基础上... 详细信息

森林结构参数诸如林分平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量等的空间分布对于森林可持续经营管理具有重要意义。以黑河流域祁连山大野口典型森林区为研究区,采用高密度LIDAR小脚印点云数据,在进行单木结构参数提取的基础上,按20 m×20 m大小的网格进行了小区域森林参数反演研究。首先由LIDAR点云数据生成冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM),从CHM中估测单株木结构参数树的位置、树高、冠幅。然后采用多元逐步回归分析法建立样地(20 m×20 m)尺度上LIDAR估测的平均树高、冠幅等与实测森林参数(林分平均高、林分算数平均高、平均冠幅、平均胸径、林分密度、地上生物量)之间的关系。结果表明,林分平均高、林分算术平均高、地上生物量的估测方程精度较高,R2均大于0.7,平均冠幅、平均胸径、林分密度的估测方程R2均大于0.5,根据建立的方程得到了森林参数的空间分布图。高密度LIDAR数据可以得到较高精度的森林参数空间分布图,对于森林可持续经营管理以及林相图的更新等具有重要意义,同时对小流域森林水文科学的研究具有重要的应用价值。

关键词： LIDAR 森林参数反演黑河流域大野口

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机载激光雷达和地基激光雷达林业应用现状

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世界林业研究 2014年第1期27卷 49-56页

作者：刘鲁霞庞勇中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息,在森林参数反演方面具有独特优势。近年来,机载激光雷达与地基激光雷达在林业上的应用取得很大进展,在森林调查中应用广泛。文中介绍了机载激光雷达与地基激光雷达在森林参数提取中的应用,并分... 详细信息

激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息,在森林参数反演方面具有独特优势。近年来,机载激光雷达与地基激光雷达在林业上的应用取得很大进展,在森林调查中应用广泛。文中介绍了机载激光雷达与地基激光雷达在森林参数提取中的应用,并分析了两者的优缺点;概述了2种数据结合在森林参数反演中的应用,并对应用前景进行了展望。

关键词：机载激光雷达地基激光雷达森林参数反演林业应用

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林业遥感技术研究新进展

林业遥感技术研究新进展

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第十届中国林业青年学术论坛

作者：陈尔学中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

林业遥感应用范围比较广泛，主要包括森林资源调查、荒漠化监测、林火预报监测和损失评估、森林病虫灾害监测、湿地资源监测、林业生态工程监测等.林业遥感技术是可为林业遥感应用业务提供支撑和服务的遥感技术，从遥感技术手段上可概... 详细信息

林业遥感应用范围比较广泛，主要包括森林资源调查、荒漠化监测、林火预报监测和损失评估、森林病虫灾害监测、湿地资源监测、林业生态工程监测等.林业遥感技术是可为林业遥感应用业务提供支撑和服务的遥感技术，从遥感技术手段上可概括为如下几个方面：光学、雷达、激光雷达;从技术方法上主要包括分类识别技术和生物物理参数定量估测/反演技术.本报告首先介绍近几年林业遥感技术手段的新进展及发展趋势，然后介绍遥感应用技术方法的研究进展和发展趋势，最后简单介绍遥感新技术新方法在我国林业遥感业务中的应用现状和已取得的主要科研成果.报告主要内容简介如下：1、遥感技术手段的新进展和发展趋势国内外光学遥感器继续向高分辨率方向发展，国外商业卫星空间分辨率越来越高，数据质量越来越好，获取效率也越来越高;我国近几年特别重视高分辨率遥感系统的发展，高空间、高光谱、超光谱、立体成像等光学遥感系统发展势头良好，在未来的5-10年将对林业遥感应用的各个方面形成有力的支撑.成像合成孔径雷达(SAR)方面，我国的机载系统在多频、全极化、极化干涉SAR数据获取能力方面有了长足的进展，国外发展趋势是发射适合森林生物量、森林树高反演的极化SAR、InSAR等有效载荷系统，如欧洲空间局的BIOMASS卫星发射计划，德国已发射的TerraSAR-X Tandem卫星及未来的TerraSAR-L发射计划;另外还有一个趋势是发射适合森林结构参数提取的多传感器组合系统卫星，如美国NASA的DESDynl计划、一些科学家提出的Carbon-3D卫星发射概念等.机载遥感系统正向激光雷达-多(高)光谱一体系统方向发展.地基遥感系统(包括无线传感网络)及无人机遥感技术手段等在近几年也得到了迅速发展.2、遥感技术方法的新进展和发展趋势遥感影像分类方法上的突出进展是支持向量机(SVM)、随机森林、组合分类器、主动遥感分类方法等的深入研究和应用;在森林参数定量反演方面，主要进展集中在激光雷达、多角度光学和极化SAR、InSAR、SAR层析技术，以及多模式遥感数据的综合反演技术等.主要反演参数包括森林树高、地上生物量、蓄积量、叶面积指数(LAI)、植被覆盖度等.发展趋势是基于遥感辐射散射机理模型的反演方法，基于多源遥感数据协同的反演方法及遥感信息的时空扩展方法.3、我国林业遥感技术应用现状和主要技术成果“十一五”期间在863课题支持下开发了自主知识产权的多尺度影像分割软件，在森林资源规划设计调查上进行了应用示范，形成了一套面向对象的小班区划和属性信息遥感提取应用软件;在科技支撑项目支持下研究了综合利用高分辨率光学遥感影像和机载激光雷达数据的小班属性更新关键技术，开发了应用软件;在科技支撑项目支持下开展了基于多源数据的森林资源调查技术体系研究，形成了一系列的技术成果和软件系统;在973项目和自然科学基金重点项目课题支持下，在主动遥感散射机理和主被动遥感协同反演森林参数方面取得了突出进展;在国家863课题支持下，开展了基于多源遥感数据的区域森林生物量估测技术研究，形成了区域森林地上生物量制图能力;在林火预测监测和评估、荒漠化监测、生态工程监测和评估等方面也取得了一定的技术成果.

关键词：林业遥感遥感技术遥感分类森林参数反演综述

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