【摘 要】
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全球气候变化是当今人类共同面临的最严峻挑战之一,关系着人类的生存和发展,已成为各国政府日益关注的热点问题。森林作为陆地生态系统的主体,在减缓全球气候变化、实现碳中和目标等方面具有不可替代的作用。大区域森林高度的精确测定有利于降低森林碳汇估算的不确定性,对陆地碳循环、全球变化等研究有着重要的意义。作为一种主动遥感技术,激光雷达能够快速精确获取森林垂直结构信息,在森林高度反演方面具有独特优势。其中星载
【机 构】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院空天信息创新研究院)
【基金项目】
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国家重点研发计划“全球生态系统碳循环关键参数立体观测与反演”（批准号:2017YFA0603000）； 国家自然科学基金面上项目“基于光子计数激光雷达的森林生物量反演研究”（41671434）； “基于新一代星载LiDAR 数据的中国30m分辨率森林高度反演研究”（42071405）；
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全球气候变化是当今人类共同面临的最严峻挑战之一,关系着人类的生存和发展,已成为各国政府日益关注的热点问题。森林作为陆地生态系统的主体,在减缓全球气候变化、实现碳中和目标等方面具有不可替代的作用。大区域森林高度的精确测定有利于降低森林碳汇估算的不确定性,对陆地碳循环、全球变化等研究有着重要的意义。作为一种主动遥感技术,激光雷达能够快速精确获取森林垂直结构信息,在森林高度反演方面具有独特优势。其中星载LiDAR覆盖范围广,被广泛用于全球/大区域森林高度反演与制图。第一代星载激光雷达ICESat-1/GLAS已成功应用于全球/大区域森林高度制图,但由于激光点密度低导致制作的森林高度产品空间分辨率低（通常为500 m或1 km）。相比ICESat-1/GLAS,新一代星载激光雷达ICESat-2/ATLAS和GEDI具有更小的光斑直径和更高的采样密度,为大区域高分辨率森林高度制图提供了可能。本论文旨在利用新一代星载LiDAR数据和其他多源遥感大数据实现中国区域30m分辨率森林高度制图,主要从以下四个方面开展研究:1)深入研究光子计数激光雷达ICESat-2/ATLAS数据处理关键技术,即光子点云去噪和分类;2)分别构建基于两种不同模态星载LiDAR数据（GEDI和ICESat-2/ATLAS）的光斑尺度森林高度反演模型;3)开展不同模态星载LiDAR森林高度一致性研究;4)构建主被动遥感协同的森林高度外推模型,实现中国区域30 m分辨率森林高度制图。本文主要研究内容和结论如下:（1）提出了基于改进OPTICS的光子点云去噪算法。该算法首先构建高程统计直方图去除明显的噪声光子点,然后利用改进OPTICS算法实现精去噪,最后基于光子点高程分布特征去除残留噪声点。研究结果表明:本文提出的去噪算法对输入参数不敏感,自适应性强。相比ATL08去噪算法,该算法可有效提取地形复杂区域的信号光子点;相比改进的DBSCAN算法,F值平均提高了约5%。（2）提出了多层级渐进的光子点云分类算法,通过初始地面光子点提取和伪地面光子点去除等步骤降低了冠层点以及噪声点对地面点提取的影响,提高了复杂地形和植被密集覆盖区域地面点的提取精度。研究结果表明:相比ATL08分类算法,本文提出的光子点云分类算法更适用于植被密集覆盖区域或者地面光子点稀疏区域,地面光子点提取精度提高了8%。（3）构建了基于GEDI和ICESat-2/ATLAS数据的光斑尺度森林高度反演模型,定量评价了不同场景下森林高度反演精度,并探讨了多种高度百分位参数与机载LiDAR森林高度之间的相关性。为更好地验证森林高度提取精度,采用了美国区域大量公开的机载LiDAR数据开展研究。结果表明:对于GEDI和ICESat-2/ATLAS数据,与机载LiDAR数据提取森林高度相关性最高的高度百分位数分别是RH95和RH100;相比ICESat-2/ATLAS,GEDI提取的森林高度精度更高;对于不同场景下ICESat-2/ATLAS数据,晚上采集数据提取的森林高度精度通常比白天高,强信号提取的森林高度精度通常比弱信号高。（4）建立了两种不同模态星载LiDAR森林高度一致性模型。以GEDI提取的森林高度为标准值,耦合机器学习和逐步线性回归算法建立GEDI森林高度与光子点云特征参数之间的一致性模型,并探讨了该模型在不同森林类型和实验区之间的移植性。研究结果表明:通过森林高度一致性模型,可以极大降低不同模态星载LiDAR提取森林高度的差异性,使GEDI和ICESat-2/ATLAS提取的森林高度精度达到基本一致;对于不同的实验区和森林类型,可以建立具有普适性的森林高度一致性模型。（5）制作了中国区域30 m分辨率森林高度图。以星载LiDAR数据为主要数据源,联合哨兵1、哨兵2、Landsat 8等数据提取的30个特征参数,利用机器学习算法针对不同生态区和森林类型分别构建森林高度外推模型,制作了中国区域30 m分辨率森林高度分布图（平均误差为0.08 m,RMSE为2.67 m）,将中国区域现有森林高度产品的空间分辨率从500 m提高到了30 m。
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