【摘 要】
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森林蓄积量是描述森林生态系统功能和生产力的重要物理指标,是指定森林经营计划与森林采伐的基本依据,也是评价森林固碳能力的重要参数。如何快速准确地获取森林蓄积量,成为近年来森林资源质量动态监测和林业可持续发展的关键。森林蓄积量的基本单元是每颗活立木的材积,但传统的活立木材积测量方法耗时耗力且模型精度不高,在数字化林业新形势下难以满足现在的需求。目前,不同平台及不同光斑大小的激光雷达数据都已被广泛应用于
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森林蓄积量是描述森林生态系统功能和生产力的重要物理指标,是指定森林经营计划与森林采伐的基本依据,也是评价森林固碳能力的重要参数。如何快速准确地获取森林蓄积量,成为近年来森林资源质量动态监测和林业可持续发展的关键。森林蓄积量的基本单元是每颗活立木的材积,但传统的活立木材积测量方法耗时耗力且模型精度不高,在数字化林业新形势下难以满足现在的需求。目前,不同平台及不同光斑大小的激光雷达数据都已被广泛应用于生态系统功能性参数(冠盖度、郁闭度、叶面积指数和蓄积量)的反演,不同类型的激光雷达数据在反演生态系统功能性参数时有着不同优势以及不同的反演方法,如何实现不同平台的激光雷达数据的有机融合是更加准确提取生态系统功能性参数的重要基础。本文以河北省承德市塞罕坝森林公园内的人工白桦林和张家口市老虎沟村的天然白桦林作为研究对象,联合地基LiDAR和无人机LiDAR数据完成了白桦样地森林蓄积量的反演研究。具体研究内容如下:(1)地基LiDAR和机载LiDAR是扫描方式和数据特点上存在互补特性的点云获取途径,多源点云配准也是森林点云研究的重点之一。由于林地点云数据量太大且复杂程度高,没有规则明显的特征点,很难提取到有效的对应关系和特征描述子进行常规配准。因此,本文提出了一种利用林地地面点特征进行数据配准的方法。首先根据渐进式加密三角网滤波算法来提取林地地面点,同时基于FPFH和SAC-IA算法进行初始配准,使得地基与机载点云地面点统一到同一坐标系下;然后利用初始配准参数,优化ICP匹配算法,避免陷入局部最优解的情况;最后通过获得的最优刚体变换矩阵实现点云数据精细配准。为定量评价本文配准结果精度,本文在白桦样区开展了点云融合及胸径、树高、冠幅等典型参数提取,并与地面实测数据进行了对比分析。结果表明,本文方法配准后的点云数据提供了更加完整的林区冠层三维结构,为后续森林结构参数反演奠定了数据基础。(2)由于林地点云数据量太大且复杂程度比较高,在单木分割时容易造成计算量过大且分割效果不理想的情况。本文中首先利用CHM来获取研究区单木的种子点;然后以种子点为中心、最大冠幅为半径,利用八叉树半径近邻搜素进行空间划分;最后在空间划分体素内利用区域增长法进行单木分割。利用八叉树半径近邻搜索后进行单木分割的方法,不仅减少了算法运行时的数据量,提高了分割效率;同时规避了许多分割错误率较高的点,减少了过度分割的情况,提高了分割精度。并在单木的基础上获取了单木典型结构参数(树高、胸径和冠幅等)。(3)本文利用两个白桦样区中提取到的单木参数因子分别构建一元立木材积模型、二元立木材积模型和多特征因子材积回归模型,并通过选取的干曲线方程(削度方程)建立了削度-材积一致性方程模型。为了保证白桦蓄积量反演模型的可靠性和科学性,分别对四种立木材积模型估测精度的作出了定性和定量的评价分析,找出最优解的白桦立木材积计算模型,从而构建可靠性更强的白桦蓄积量反演模型。结果表明,削度-材积一致性方程的蓄积量反演模型估测精度最高,在两个样区中蓄积量的估测精度分别为99.49%、98.56%,在本文研究中取得了很好的反演效果。
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