【摘 要】
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森林叶面积指数（Lai）作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间
【机 构】
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东北林业大学森林作业与环境研究中心,中国林业科学研究院资源信息研究所
【基金项目】
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国家林业公益性行业专项(201504319);国家重点基础研究发展计划项目(2013CB733404)
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森林叶面积指数（Lai）作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数（Lpi）,分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现：单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi（iLPIfirst）模型最好（R^2=0.836,Mad=0.091）。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi（i
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