【摘 要】
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传统光学遥感虽然在林业领域得到了广泛应用,但由于相对较低的空间和光谱分辨率,无法满足森林单木参数的反演。近年来,无人机航测（Unmanned Detection And Ranging-Digital Aerial Photography,UAV-DAP）和激光雷达（Light Detection and Ranging,Li DAR）遥感技术快速发展,由此生成的点云数据不仅能够提取林分尺度的森林
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区林业改革发展资金项目“新疆天保工程精准监测技术与评价体系研究”的部分研究成果（项目编号:XJTB20191035）课题主持人:王振锡 副教授（新疆农业大学）；
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传统光学遥感虽然在林业领域得到了广泛应用,但由于相对较低的空间和光谱分辨率,无法满足森林单木参数的反演。近年来,无人机航测（Unmanned Detection And Ranging-Digital Aerial Photography,UAV-DAP）和激光雷达（Light Detection and Ranging,Li DAR）遥感技术快速发展,由此生成的点云数据不仅能够提取林分尺度的森林参数,也为单木尺度的森林参数反演提供了技术途径。本文依托无人机航空摄影和机载激光雷达数据生成的点云数据,在天山云杉单木株数、树高提取及影响因素等方面开展了研究,主要研究结果如下:（1）在单木识别方面,基于UAV-DAP和UAV-DAP＆Li DAR数据获取单木信息的最佳邻域半径均为1 m,基于Li DAR数据的最佳高斯平滑窗口为5×5（动态窗口）,其中采用机载Li DAR点云数据的单木分割精度更高,而UAV-DAP和UAV-DAP＆Li DAR点云数据的单木分割精度差异不大,总体上三种数据源均可以获得较为准确的单木分割信息。（2）在单木树高提取方面,以UAV-DAP、Li DAR、UAV-DAP＆Li DAR生成的点云数据为基础,采用局部最大值法,提取平均单木树高精度分别为88.36%、89.67%和88.63%,其中基于Li DAR数据的平均单木树高精度最高。三种数据源在树高提取信息上没有显著差异,且总体树高精度均在85%以上,达到了森林资源规划调查技术规程（GB/T 26424-2010）的C类标准（允许误差15%）。（3）在郁闭度水平上,三种数据源在低中郁闭度上的平均树高精度均在85%以上,在高郁闭度的平均树高精度在70%以上。三种数据源在郁闭度较低的样方中树高提取精度最高,在郁闭度较高的样方树高精度不太理想,在中低郁闭度的平均树高精度较为稳定。通过不同数据源,不同的数据获取方式对同一样方进行树高信息提取研究,结果表明三种数据源在树高提取信息上没有太大的区别,经过处理可以达到近似Li DAR的效果。
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