检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2024年第6期55卷 18-33页

作者：黄佳鹏李国元刘诏辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院阜新123000 自然资源部国土卫星遥感应用中心北京100048

星载激光雷达系统可以覆盖机载系统难以到达的偏远地区,从机理上克服光学影像及合成孔径雷达测量的技术缺陷,为快速准确地获取林下地形、树高、生物量等森林结构参数提供了可靠的数据源。对现有的星载激光雷达技术观测体系进行综述,讨... 详细信息

星载激光雷达系统可以覆盖机载系统难以到达的偏远地区,从机理上克服光学影像及合成孔径雷达测量的技术缺陷,为快速准确地获取林下地形、树高、生物量等森林结构参数提供了可靠的数据源。对现有的星载激光雷达技术观测体系进行综述,讨论了星载激光雷达数据估测多尺度森林结构参数的适用性,定量化分析现有星载激光雷达研究成果及存在的优缺点。最后,总结当前存在的问题,对星载激光雷达技术未来的前景和发展方向进行了展望。建议后续研究可进一步加大对反演不同森林结构参数、产品体系及标准规范、林业应用精度评价、林业用激光雷达参数设计等方面的深入研究。

关键词：森林结构参数星载激光雷达多尺度多源数据

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机载大光斑激光雷达数据估测森林结构参数研究进展

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遥感信息 2015年第3期30卷 3-9,23页

作者：王蕊邢艳秋孙小添尤号田东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040

针对LiDAR对森林结构具有较强探测能力,从而能够准确地获取森林的三维结构的优势,该文试图将该技术运用于估测森林结构参数,并介绍了机载大光斑LiDAR系统的工作原理和主要技术规格,系统总结了机载大光斑LiDAR数据估测森林结构参数的研... 详细信息

针对LiDAR对森林结构具有较强探测能力,从而能够准确地获取森林的三维结构的优势,该文试图将该技术运用于估测森林结构参数,并介绍了机载大光斑LiDAR系统的工作原理和主要技术规格,系统总结了机载大光斑LiDAR数据估测森林结构参数的研究现状,分析了机载大光斑LiDAR估测森林结构参数的局限性并对其进行了展望。

关键词：机载大光斑 LiDAR SLICER LVIS 森林结构参数

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基于高光谱遥感数据提取森林结构参数的研究(英文)

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遥感学报 2007年第5期11卷 648-658页

作者：曾源 Michael E. Schaepman 吴炳方 Jan G. P. W. Clevers Arnold K. Bregt 中国科学院遥感应用研究所农业与生态遥感研究室北京100101 Centre for Geo-Information Wageningen University Wageningen the Netherlands

以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型... 详细信息

以位于三峡库区的龙门河森林自然保护区为研究区,综合利用线性光谱混合模型和几何光学模型,基于高光谱遥感数据提取森林结构参数是本文研究的重点。在研究区地面调查数据的基础上,通过高光谱数据和混合光谱分解法,获得反演几何光学模型所需的四分量参数,根据背景光照分量与森林植被冠层各参数间的关系,反演得到森林冠层郁闭度及平均冠幅的定量分布图,并利用37个野外实测样本进行结果验证。

关键词：高光谱森林结构参数郁闭度冠幅几何光学模型线性光谱混合模型三峡库区

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星载激光雷达估测森林结构参数研究现状与发展分析

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农业机械学报 2024年

作者：黄佳鹏李国元刘诏辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院自然资源部国土卫星遥感应用中心

星载激光雷达系统可以覆盖机载系统难以到达的偏远地区，从机理上克服光学影像及合成孔径雷达测量的技术缺陷，为快速准确地获取林下地形、树高、生物量等森林结构参数提供了可靠的数据源。综述了现有的星载激光雷达技术观测体系，讨论... 详细信息

星载激光雷达系统可以覆盖机载系统难以到达的偏远地区，从机理上克服光学影像及合成孔径雷达测量的技术缺陷，为快速准确地获取林下地形、树高、生物量等森林结构参数提供了可靠的数据源。综述了现有的星载激光雷达技术观测体系，讨论了星载激光雷达数据估测多尺度森林结构参数的适用性，定量化分析现有星载激光雷达研究成果及存在的优缺点。最后，总结当前存在的问题，对星载激光雷达技术未来的前景和发展方向进行了展望。文章建议后续研究可进一步加深针对反演不同森林结构参数、产品体系及标准规范、林业应用精度评价、林业用激光雷达参数设计等方面的深入研究。

关键词：森林结构参数星载激光雷达多尺度多源数据

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基于星载雷达全波形数据估测森林结构参数研究综述

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世界林业研究 2013年第6期26卷 27-32页

作者：邢艳秋王蕊李增元东北林业大学森林作业与环境研究中心哈尔滨150040 中国林业科学研究院资源信息研究所北京100091

随着遥感技术的迅速发展,基于星载雷达全波形数据来估测森林结构参数已成为一项突破性的技术。星载雷达对植被空间结构和地形探测能力很强,能准确估测出森林结构参数,为进一步研究森林碳储量和碳循环提供可靠的基础数据,因此在林业中得... 详细信息

随着遥感技术的迅速发展,基于星载雷达全波形数据来估测森林结构参数已成为一项突破性的技术。星载雷达对植被空间结构和地形探测能力很强,能准确估测出森林结构参数,为进一步研究森林碳储量和碳循环提供可靠的基础数据,因此在林业中得到广泛应用。文中介绍了星载雷达系统ICESat-GLAS及其组成和工作原理,系统总结了利用星载雷达数据估测森林结构参数的研究现状,分析了星载雷达估测森林结构参数的局限性,并对其研究趋势进行了展望。

关键词：星载雷达 ICESat-GLAS 森林结构参数波形数据联合

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机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究

机载激光雷达亚热带森林结构参数及蓄积量分布估测研究

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作者：张峥男南京林业大学

学位级别：硕士

森林是一个空间动态和连续变化的生态系统,提供了人类社会所需的木材以及非林木价值的产品,如野生动物栖息地、碳水循环、生态多样性等。亚热带森林物种丰富、森林生产力高且具有复杂和异质的森林结构。精确、实时地获取亚热带森林结构... 详细信息

森林是一个空间动态和连续变化的生态系统,提供了人类社会所需的木材以及非林木价值的产品,如野生动物栖息地、碳水循环、生态多样性等。亚热带森林物种丰富、森林生产力高且具有复杂和异质的森林结构。精确、实时地获取亚热带森林结构参数以及蓄积分布信息是实现森林可持续经营、理解生态系统功能、维持生物多样性和增强区域碳循环功能的重要前提。传统的森林调查方式通常需要外业实地测量,其劳动强度大、成本高且往往只能获取“点”上的信息。遥感技术能够快速、准确、高效地获取高空间、时间和光谱分辨率的森林信息,大幅度地降低了劳动强度和成本。机载激光雷达(LiDAR,Light Detection And Ranging)作为近年来快速发展的主动遥感技术,可以提供高精度和“面”上三维的森林结构信息。过去研究已表明LiDAR数据提取的传统特征变量(SM,Standard Metrics)如高度百分位数等能够较好地反演森林结构参数,然而这些变量往往忽略了森林冠层结构特性等方面的机理解释,没有充分挖掘连续的森林结构分布信息且变量之间大多具有很强的相关性。基于冠层垂直剖面的冠层特征变量(CM,Canopy Metrics)能够有效地挖掘森林空间结构信息,体现森林结构空间异质性,有利于更好地从机理上解释森林结构参数的反演模型。本研究以亚热带森林为研究对象,借助机载LiDAR数据,基于冠层垂直剖面的冠层特征变量(CM,Canopy Metrics)和传统特征变量(SM,Standard Metrics)二者相结合对包括胸径、Lorey’s树高、株数、胸高断面积、蓄积量、生物量在内的森林结构参数进行高精度反演,旨在探索挖掘冠层特征变量反演森林结构参数的能力。同时,机载LiDAR技术可以快速、实时、精确地估测森林蓄积量分布信息,这有利于森林结构的合理调整、经营管理的决策支持和森林收获量的精准预测,因此研究还借助LiDAR数据对蓄积量分布进行估测研究。本文首先使用LiDAR特征变量反演总蓄积量,通过参数预测法(PPM,Parameter Prediction Method)、基于百分位数参数回收法(PPRM,Percentile-based Parameter Recover Method)、基于矩估计参数回收法(MPRM,Moment-based Parameter Recover Method)分别直接或间接地估测Weibull参数。然后根据预测的Weibull参数计算出各个样地平均材积,通过反演的总蓄积量和平均材积来反演株数。最后基于三种参数预测方法预测的Weibull参数和株数对样地内蓄积量分布进行估测。研究表明:(1)通过基于机载LiDAR数据提取的特征变量反演森林结构参数,Lorey’s树高(R=0.65-0.92,rRMSE=5.13–12.79%)和地上生物量(R=0.58-0.84,rRMSE=12.19–28.42%)预测效果最好,蓄积量(R=0.45-0.80,rRMSE=12.02–19.22%)、平均胸径(R=0.50-0.78,rRMSE=8.59–13.31%)和胸高断面积(R=0.44-0.74,rRMSE=11.34–20.48%)次之,株数最低(R=0.44-0.71,rRMSE=18.68–29.86%)。研究分所有样地、针叶林、阔叶林、混交林讨论建模,结果发现,分森林类型模型(R=0.50-0.92,rRMSE=5.13–28.42%)相比于所有样地无区分森林类型建模的总体模型精度有所提高(R=0.44-0.79,rRMSE=8.54–29.86%)。此外,分森林模型中表现出针叶林模型(R=0.58-0.84,rRMSE=8.59–26.55%)优于阔叶林模型(R=0.53-0.92,rRMSE=6.39–28.42%)和混交林模型(R=0.50-0.87,rRMSE=5.13–28.52%)。(2)本研究比较分析传统特征变量(SM)和冠层特征变量(CM)单独建模和综合建模结果表明,加入CM特征变量建模后,对森林结构参数反演精度有所提高,其综合建模的精度为R=0.44-0.88,rRMSE=6.94–29.26%。本研究所提取的冠层容积(CV)特征变量基于体元化的冠层容积模型(CVM),体元大小对特征变量的提取及最终建模的反演精度有所影响,因此本文对体元大小进行敏感性分析,结果表明5 m×5 m×0.5 m为本研究最优体元。(3)基于机载LiDAR的森林蓄积量分布研究表明,对于蓄积量、Weibull参数b和c(PPM)、百分位数(PPRM)、矩参数(MPRM)以及株数反演模型,分森林类型模型(R=0.49-0.91,rRMSE=10.65-39.81%)精度高于无区分森林类型的总体模型(R=0.32-0.80,rRMSE=23.60-49

关键词：森林结构参数激光雷达冠层特征变量蓄积量分布亚热带森林

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基于无人机立体观测数据的大兴安岭林区森林结构参数调查

基于无人机立体观测数据的大兴安岭林区森林结构参数调查

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作者：张大凤中国科学院大学

学位级别：硕士

森林是陆地生态系统的主体，是人类赖以生存与发展的基础。遥感是进行区域或全球森林监测的重要手段，森林结构参数提取是遥感应用研究的重要方向之一。经过三十多年的发展，目前已有许多遥感研究机构发布了区域或全球尺度的森林结构参... 详细信息

森林是陆地生态系统的主体，是人类赖以生存与发展的基础。遥感是进行区域或全球森林监测的重要手段，森林结构参数提取是遥感应用研究的重要方向之一。经过三十多年的发展，目前已有许多遥感研究机构发布了区域或全球尺度的森林结构参数产品，如叶面积指数、植被覆盖度、森林高度、森林生物量等。这些产品所用的数据源和算法差别较大，导致不同产品之间存在较大的不一致性。因此，亟需高质量的真实性检验数据对已发布产品的不确定性进行评价。　　野外森林调查无疑是获取高质量真实性检验数据的有效方法。但传统的野外森林调查往往是获取给定大小样地内的每木检尺数据，劳动强度大，作业效率低。对于低分辨率（如500米或1公里）全球森林结构参数产品而言，很难开展像元尺度的野外森林调查工作。此外，地面实测数据与星载数据在尺度转换上也会存在问题。　　近年来，随着无人机平台的快速发展和立体观测数据处理技术的逐步成熟，无人机数据的获取成本和数据处理难度大大降低，基于无人机立体观测数据的森林结构参数提取逐渐成为森林遥感研究的新方向，这为基于无人机立体观测数据生产高精度的真实性检验产品奠定了良好的基础。　　本论文以南北长约800公里、东西宽约350公里的大兴安岭林区为研究区，系统地研究了基于无人机立体观测数据生产区域森林结构参数真实性检验产品的方法。　　涉及的内容及结论如下:　　(1)数据获取与预处理。　　进行无人机样地选址方案设计是生产区域森林结构参数真实性检验产品的前提和基础。本研究首先提取了林区的路网和城镇分布信息，在确保可到达的情况下，进一步综合考虑了包括地形、森林高度、森林密度、树种组成等多种因素。在大兴安岭林区内共设计采样点214个。由于受各种天气条件的限制，最终获取了122个采样点的有叶季无人机立体影像，141个采样点的无叶季无人机立体影像;其中，120个采样点同时具备有叶季和无叶季影像。每个采样点无人机数据覆盖范围不低于1平方公里。利用计算机视觉数据处理软件处理无人机立体观测数据，得到密集点云、数字表面模型、数字正射影像;对密集点云进行分类得到数字地面模型，利用数字地面模型和数字表面模型生成冠层高度模型。此次大兴安岭林区无人机野外调查实验覆盖范围广（南北长约800公里、东西宽约350公里），野外实验的方案设计和形成的技术路线有利于发展高效的林业调查和森林监测方法，以及与遥感产品相适应的地面调查方法，为真实性检验产品的生产提供了数据支持。　　(2)单木分割算法改进。　　利用高空间分辨率影像进行单木分割是获取单木结构参数的前提。现有单木分割算法容易受到光照条件的影响而使阴影树冠被漏分，针对这一问题，本研究对现有的单木分割算法进行改进，设计了一种自适应迭代分割算法，能在一定程度上克服阴影树冠被漏分的问题。将分割结果与手动勾绘的树冠边界进行比较，并通过计算郁闭度进行定量分析，结果表明，利用原算法提取的单木树冠计算的郁闭度与真值的误差可高达45.86％，改进后可以使单木分割后计算的郁闭度误差最低降低到0.91％。利用该算法对不同数据获取条件下的数据进行单木分割，发现该算法在各种不同的天气状况和太阳高度角不同的情况下，均能得到较为可靠的分割结果。　　(3)森林郁闭度提取。　　郁闭度是反映森林结构的重要因子，是林业调查中的重要参数。为生产区域森林郁闭度验证产品，本研究对覆盖范围为公里级的无人机立体观测数据进行分块处理，并基于改进后的单木分割算法确定树冠区域，生产了覆盖范围为公里级、空间分辨率为30米的郁闭度产品。将该郁闭度结果与真值进行比较发现，均方根误差在5％左右，较高的准确度可以保证该产品作为验证产品使用。研究中形成的技术路线可用于生产基于无人机立体观测数据的、覆盖范围为公里级的区域森林郁闭度验证产品。　　(4)叶面积指数反演。　　基于激光雷达数据、利用森林结构信息反演森林叶面积指数往往能取得很好的反演结果。基于无人机立体观测数据也能获取森林结构信息，但以往基于无人机的森林叶面积指数反演研究主要利用光谱信息，很少有研究利用结构信息进行反演。因此，本章探究了利用无人机立体观测数据提取的高度和郁闭度信息进行叶面积指数反演的可行性。分别通过高度指数法和单木分割法两种方法提取高度信息，辅以提取的郁闭度信息和由鱼眼相机照片计算的实测数据进行建模。结果表明，郁闭度和高度信息在叶面积指数反演中有互补作用;建立的反演模型中基于单木分割方法的模型具有最高的精度，R2=0.833，RMSE=0.288。本研究为利用无人机立体观测数据反演森林叶面积指数提供了新方案，该方案可用于生产区域森林叶面积指数验证产品。

关键词：森林遥感森林结构参数无人机立体观测数据

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基于ICESat-2星载激光雷达的森林结构参数反演研究

基于ICESat-2星载激光雷达的森林结构参数反演研究

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作者：李一凡南京林业大学

学位级别：硕士

森林结构参数为评估森林生长、评价森林健康和确定立地质量提供了重要信息。大范围内准确的森林结构参数数据能够支持森林碳汇监测、可持续森林管理。传统的林业调查主要依靠人力,效率较低,难以进行大范围的森林结构参数获取。作为一种... 详细信息

森林结构参数为评估森林生长、评价森林健康和确定立地质量提供了重要信息。大范围内准确的森林结构参数数据能够支持森林碳汇监测、可持续森林管理。传统的林业调查主要依靠人力,效率较低,难以进行大范围的森林结构参数获取。作为一种主动遥感技术,激光雷达（Light Detection and Ranging Satellite,Li DAR）能够快速获取精确的森林结构参数信息,而星载激光雷达技术则大大提升了测量的覆盖范围,能获取大范围的森林结构参数信息。冰、云和陆地高程卫星2号（Ice,Cloud,and land Elevation Satellite-2,ICESat-2）作为一颗星载激光雷达卫星,以光斑作为存储高程测量信息的最小单元,在获取大范围、高精度的森林结构参数信息方面具有巨大潜力。因此,基于ICESat-2星载激光雷达数据的森林结构参数反演研究具有重要意义。本文基于ICESat-2原始数据,以广西国有高峰林场作为研究区域,进行了以下三个方面的研究:1)基于ICESat-2原始光斑数据ATL03结合图像处理技术和OPTICS（Ordering Points to Identify the Clustering Structure）聚类算法的精准去噪研究;2)基于ATL03去噪结果图像使用多种深度学习算法估算森林结构参数的反演模型研究;3)基于多源数据与森林结构参数估算结果结合,使用多种机器学习算法的森林结构参数外推制图研究。针对以上研究目标,本文主要研究内容和结论如下: （1）结合图像处理技术和OPTICS聚类算法实现了ICESat-2 ATL03原始光斑数据的去噪。首先将ICESat-2 ATL03光斑在竖直方向剖面上可视化为2D散点图,基于该散点图结合自适应阈值图像二值化和中值滤波算法进行光斑粗去噪,再通过栅格重采样提取了地形趋势线,实现了地形检测;之后,在地形趋势线的基础上在上下两个方向延伸出去噪缓冲区,结合OPTICS聚类算法与高斯去噪算法进行光斑精去噪,实现了信号光斑的识别。本文中基于ICESat-2 ATL03原始光斑数据的地形提取决定系数（coefficient of determination,R2）达到了0.97,光斑去噪F值为0.72。（2）基于对ATL03去噪结果的可视化图像的深度学习,对比了CNN,Res Net50和Effcient Net B3三种深度学习模型估算森林高度和冠层覆盖度的精度。首先,针对两种森林结构参数,分别采用不同的ATL03可视化图像预处理方法,包括高程标准化、光斑序列重排和光斑分段筛选;之后,以光斑分段图像作为训练样本,结合机载Li DAR森林结构参数产品作为GT（ground truth）进行深度学习建模,并对比了三种深度学习模型的精度。结果显示,本文通过图像深度学习模型实现了基于星载Li DAR的可视化图像估算森林结构参数的目标。其中,Efficient Net B3模型对森林高度的估算精度最高,R2为0.88,均方根误差（root mean square error,RMSE）为2.17 m,相对均方根误差（relative mean absolute error,r RMSE）为13.5%;CNN模型在冠层覆盖度上的精度最高,R2为0.80,RMSE为0.12,r RMSE为18.5%。（3）结合森林高度估算结果和多源遥感数据进行了外推制图,对比了多元线性回归（linear regression,LR）、随机森林（random forest,RF）、最近邻算法（K-nearest neighbors,KNN）、多层感知器（multi-layers perceptron,MLP）和深度神经网络（deep neural network,DNN）五种算法的精度,研究了由多源遥感数据衍生的特征因子对外推模型精度的影响。首先,基于Landsat-8 OLI多光谱遥感影像进行植被指数、缨帽变换特征、主成分分析和纹理指数的提取,基于NASADEM提取地形指数,接着基于CRU-TS数据集提取气候特征因子,将所有特征因子重采样为30m分辨率,与ATL03光斑片段匹配;之后使用逐步回归的方式筛选特征因子,并比较五种回归算法进行森林结构参数外推模型的构建,研究各种特征因子对模型精度的影响;最后,基于精度最高的外推模型实现高峰林场界牌-东升分场30 m分辨率森林结构参数制图。结果显示,随机森林算法在森林高度外推模型方面具有较高的精度,R2达到了0.71,RMSE为3.68 m,基于该模型绘制30 m分辨率研究区森林高度制图R2为0.59,RMSE为3.19 m。随机森林算法在冠层覆盖度外推模型方面同样具有较高的精度,R2达到了0.68,RMSE为0.17,基于该模型绘制30 m分辨

关键词：森林结构参数 ICESat-2 点云去噪深度学习外推制图

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高分辨率遥感影像的森林结构参数反演

高分辨率遥感影像的森林结构参数反演

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作者：郄广平中南林业科技大学

学位级别：硕士

森林是陆地覆盖的重要组成部分,是区域生态环境的重要指示因子,是国家实施可持续发展战略的重要物质基础。获取森林资源状况及其变化对分析人类活动对生态环境的影响及自然的反馈有重要意义。森林结构参数能够直观的反应森林的生长状况... 详细信息

森林是陆地覆盖的重要组成部分,是区域生态环境的重要指示因子,是国家实施可持续发展战略的重要物质基础。获取森林资源状况及其变化对分析人类活动对生态环境的影响及自然的反馈有重要意义。森林结构参数能够直观的反应森林的生长状况,因此将高分辨率遥感数据用于森林结构参数反演研究具有重要意义。传统的森林资源调查虽然能准确获取各种森林资源的分布状况,但是耗费巨大的人力、物力和财力且历时较长,调查结果常带有主观性。遥感技术的发展为研究区域森林资源状况提供了新的手段。论文以湖南省株洲市黄丰桥国有林场为研究区,通过设置遥感因子和地理因子变量并通过岭估计和主成分估计的方法对变量进行筛选,然后建立森林结构参数模型,并用样地实测数据对参数模型进行精度验证。主要研究结果如下： 1)布设样地个数共计116个。数据采集类别包括：地理坐标,土壤类型,土壤厚度,林种,树高,胸径,郁闭度,主冠幅直径和冠幅垂高等。 2)提取遥感因子与地理因子。初始变量设置共计16个,分别为：海拔高、坡度、坡向、郁闭度、B0、B1、B2、B3、B0/B3、B1/B2、B2/B0、EVI、NDVI1、NDVI1、NDVI2、RVI1、RVI2,这16个变量中有些变量在反演森林结构参数的过程中,对结果的影响很小或可以忽略不计,这就要求通过岭估计和主成分估计剔除相关性很小的因子。最后确定的影响平均树高估测的主要因子为：B0、B1、B2、B、/B3、B1/B2、EVI、RVI2、slope、郁闭度(ybd)等9个因子；影响平均胸径估测的主要因子为：B0、B2、B0/B3、B2/B0、EVI、RVI2、aspect、郁闭度等7个因子。 3)随机选取58个样地数据,通过最小二乘估计建立的平均树高估测模型为Y=11.25+16.2452ybd+0.0443aspect+0.0021B0-0.1524B1+0.2462B0/B3-1.2031 B1/B2+0.00156 EVI-0.0426 RVI2+0.0014slope 平均胸径估测模型为： Y=14+8.2454ybd-0.0025ele+0.0571aspect+0.0034B0+0.2462B2-0.8936 Bo/B3-0.0.1786B2/B0 4)平均树高估测回归模型的相关系数、决定系数和调整相关系数分别为0.885,0.821,0.784,平均胸径估测回归模型的相关系数、决定系数和调整系数分别为0.865,0.806,0.775,说明树高和胸径的估测模型都达到了比较好的拟和效果。 5)模型估测精度验证结果表明：平均树高的总体估测精度相较于六株木测树法和角规测树法分别为82.1%和83.4%；平均胸径的总体估测精度相较于六株木法和角规测树法分别为79.2%和81.5%。本文得到了林业公益性行业科研专项“林分结构与生长模拟技术研究(201104028)”项目的支持。

关键词：森林结构参数岭估计主成分估计最小二乘估计

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无人机LiDAR角度效应对估测森林结构参数的影响

无人机LiDAR角度效应对估测森林结构参数的影响

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作者：刘洋内蒙古师范大学

学位级别：硕士

森林作为陆地生态系统中重要的组成部分,在全球气候和碳汇、碳源估算中发挥重要作用。森林结构参数作为反映森林生态系统生长状态和生产力水平的定量指标,同时也是森林生态系统过程模型重要的输入参数,所以森林结构的估算精度直接影响... 详细信息

森林作为陆地生态系统中重要的组成部分,在全球气候和碳汇、碳源估算中发挥重要作用。森林结构参数作为反映森林生态系统生长状态和生产力水平的定量指标,同时也是森林生态系统过程模型重要的输入参数,所以森林结构的估算精度直接影响到全球气候、植被变化和碳汇、碳源估算。激光雷达(Light Detection and Ranging,LiDAR)技术极大地促进了森林资源清查的发展,LiDAR提供了精确测量树高和详细表征森林结构的机会。本研究的目的是探讨如何利用多角度LiDAR数据来评估杜拉尔林场单一结构温带森林生态系统中落叶松林和白桦林之间的结构差异,并且研究无人机LiDAR角度效应对森林结构参数估算的影响。在这项研究中,主要从以下几个方面开展相关的研究:(1)基于无人机、背包LiDAR所提供的多平台、多角度数据,使用高度阈值法、体素法、最大似然估计等方法,进行多平台LiDAR数据融合,多尺度、多林型森林结构参数提取;进而研究不同平台LiDAR数据、林型、尺度之间森林结构参数的差异和准确性。同时利用实测样地尺度的树高数据、LP-80 LAIe(Leaf Area Index Effect)数据进行精度验证。(2)在此基础上,研究无人机LiDAR采集森林结构参数中由于角度效应相关导致的估算偏差。其中考虑了无人机LiDAR飞行参数、森林结构、飞行参数与森林结构两者耦合的影响而建立概念模型,利用无人机LiDAR交叉航带数据作为多角度样本研究区设计实验,使用中介效应对概念模型进行定量分析。最终得出以下主要结论:(1)基于ABA方法提取森林结构参数,由于从动态尺度的离散点云数据转变为固定单元的数据,栅格中点的分布变化会影响植被结构参数估计的准确性。当利用无人机LiDAR产生二维度量时,建议对点云数据转换比例进行敏感性分析,以确定最佳栅格像元大小。(2)无人机LiDAR在景观尺度上提取森林结构参数有较好的效果。白桦林和落叶松林各自展现出森林结构参数的不同分布状态和格局,白桦林结构多样性、森林异质性大于落叶松林。在样地尺度上,融合LiDAR数据相比未融合数据所表征的森林结构参数更加精细完整。无人机LiDAR所获取的冠层覆盖度相较于背包LiDAR偏差更小更稳定,白桦林相较于落叶松林有更加丰富的水平结构。LAIe剖面更精细的捕捉到了森林结构在垂直梯度上的变化,之前的研究得出白桦林呈倒“J”型,这符合部分样地内的LAD剖面变化规律,大部分呈无规律变化;而落叶松林剖面整体呈倒“S”型。此外,根据实测样地树高、LP-80 LAIe数据验证得出。99%高度百分位树高是一个更可靠稳定的树高预测指标,LP-80仪器获取的LAIe在白桦林中表现更好,偏差更小。(3)根据多角度无人机LiDAR数据设计角度效应量化实验得出,利用飞行参数、分层PDN值量化角度效应是一个可行的方案。激光束发散分数、航高、植被密度三者都对角度效应产生影响。根据多角度获取的森林结构参数对比分析,角度效应对最大高度(MAX)、较高百分位高度的高度变量(大于90%)的影响较小。但是对森林结构参数(CC、GF、PDN剖面、LAIe剖面)的影响很大。此外,角度效应在不同林龄和林型中对森林结构估测的影响存在差异;这种影响随着扫描角度不规则变化,因此需要在条件允许的情况下,进行多角度获取森林结构参数,一般情况下最好控制在21°以下。认为角度效应并不都是负面的,在理想的角度范围内角度效应会丰富植被侧面信息;不可否认森林内部植被遮挡效应的存在,但是认为遮挡效应的产生也是因为观测的角度不足所导致,采用多个航带相互交叉或至少两个航带垂直以相互补充点云信息,这样可以解决角度效应所导致的森林结构参数的估算偏差,以保证数据精度和森林结构信息的完整性。最后,LiDAR等新的地球观测技术的进步为三维观测森林提供了新的机会,以回答复杂的生态问题和提供在新技术下的传统生态系统难题的解决方案。这项研究旨在为单一结构温带森林生态系统演替、结构多样性和无人机LiDAR估算森林结构参数不确定性等相关研究提供借鉴。

关键词：无人机LiDAR 背包LiDAR 森林结构参数角度效应

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