结合自适应阈值与峰值的LiDAR林分平均高反演方法研究

编号 zgly0001726223

文献类型 期刊论文

文献题名 结合自适应阈值与峰值的LiDAR林分平均高反演方法研究

作者 吴思敏  孙华  林辉 

作者单位 中南林业科技大学林业遥感信息工程研究中心  林业遥感大数据与生态安全湖南省重点实验室  南方森林资源经营与监测国家林业与草原局重点实验室 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2021,(1)

页码 61-68

年份 2021 

分类号 S758 

关键词 LIDAR  自适应阈值  冠层高度  模型  林分平均高 

文摘内容 随着激光雷达获取的点云密度不断增加,提取样地尺度的林分平均高成为可能。但样地尺度林分平均高的提取精度与树种之间的关系尚不明确,急需一种能适应各种树种的林分平均高提取方法。以广西国有高峰林场为例,采用机载LiDAR点云数据生成的冠层高度模型(Canopy height model,CHM),结合地面实测的201个样地数据,提出了一种结合自适应阈值与峰值的林分平均高提取算法,并分析了树种对提取精度的影响。结果表明:1)不同树种的林分平均高提取精度存在差异,杉木精度最高,而桉树和其他阔叶树种精度次之;2)自适应阈值结合峰值的算法能够较好提取林分平均高(R^(2)=0.75,RMSE=3.11m,rRMSE=22.07%),并且对于不同的树种都有较强的稳健性;3)阔叶树种和针叶树种对不同的提取方法存在敏感性差异。研究提取的林分平均高可为森林蓄积量与生物量反演研究提供依据和参考。