论文部分内容阅读
森林结构的定量描述有助于进行森林资源调查、管理和规划,有助于森林生物量的评估。激光雷达(Light Detection And Ranging. LiDAR)具有与被动光学遥感不同的成像机理,能够提供高精度的三维结构信息,对植被空间结构和地形的探测能力很强。在森林参数的定量测量应用上,利用激光雷达测量森林参数不仅节省了人力,还提高了工作效率,已经成为了快速获取树木几何参数的一种有效方法。本文研究了基于地基激光雷达(Terrestrial Laser Scanner. TLS)和机载成像激光雷达(Airborne Image LiDAR)提取森林参数的方法。主要结果如下：1.地基激光雷达数据的配准和数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)提取。利用全站仪量测的各个样地反射片配准多站地基扫描数据统一到全球坐标系统下,各站数据间配准的均方根误差在±2mm范围内。利用TerraSolid软件分类点云,区分地面点和非地面点,对地面点采用最近邻插值法生成分辨率为5cm×5cm的DEM。结果表明可以利用TLS进行森林地区高精度的DEM提取,验证了该方法的有效性。2.基于地基激光雷达数据提取森林单木参数。本文从TLS点云中识别单木的方法包括两个步骤：水平分层点云,生成所有水平分层数据对应的多波段栅格灰度影像,对灰度影像采用二维Hough变换算法,通过设置3个不同的检测阈值来识别单木。对Hough检测结果执行检测单木地上0.3m-0.6m垂直向圆柱体内的点云量提取,最后结合Hough变换和垂直向点云量检测提取单木位置和胸径。以检测得到的单木位置和胸径为基础,利用垂直圆柱体内点云最高点与最低点值的差值从未过滤点云中提取单木树高。验证结果表明该方法对树干的识别率可达到74.71%,胸径和树高与实测数据回归的R2分别为0.6648和0.782,RMSE分别为1.217cm和0.604m。3.基于地基激光雷达数据的森林郁闭度或覆盖度提取。利用配准后的TLS多站数据生成数字表面模型(Digital Surface Model, DSM),结合前面生成的DEM,根据CHM=DSM-DEM得到冠层高度模型。利用ENVI软件在CHM上选定各个样地的感兴趣区域,设定不同的高度阈值提取样地的郁闭度或覆盖度。6块乔木和24块其它样地的提取结果与实测数据回归的R2分别为0.8966和0.5226,RMSE分别为0.073和0.16,估测精度分别为83.91%和76.43%。表明该方法可以进行较高精度的郁闭度和覆盖度的提取。4.基于机载成像激光雷达数据的森林郁闭度或覆盖度提取。机载成像激光雷达影像经过距离解算后得到的就是DSM,以从地基激光雷达数据中提取的DEM为基准,对DSM进行地理坐标配准,统一DEM和DSM在全球坐标系统下。结合DEM和DSM生成机载成像激光雷达覆盖区的CHM。采用与地基相同的处理方法,提取郁闭度和覆盖度,5块乔木和14块其它样地的提取结果与实测数据回归的R2分别为0.7409和0.1602, RMSE分别为0.1269和0.2735,估测精度分别为70.22%和41.69%。该结果表明可以对乔木样地进行较高精度的郁闭度提取,对其它样地的提取精度较低。本论文研究的创新点如下：1. Hough变换检测前栅格影像的体素化处理。2.联合地基激光雷达与机载成像激光雷达进行森林参数的提取。