机载LiDAR数据的林分胸高断面积反演研究

编号 zgly0001734996

文献类型 期刊论文

文献题名 机载LiDAR数据的林分胸高断面积反演研究

作者 龙飞  岳彩荣  金京  李春干  罗洪斌  徐婉婷 

作者单位 西南林业大学林学院  广西大学林学院 

母体文献 林业资源管理 

年卷期 2021,(5)

页码 62-69

年份 2021 

分类号 S771.8 

关键词 胸高断面积  机载LiDAR数据  滤波  特征选择  机器学习 

文摘内容 机载LiDAR数据目前在森林生物量、树高以及郁闭度估测方面得到广泛研究,但估测林木胸高断面积的研究较少。以高峰林场为研究区,借助机载LiDAR数据并结合地面实测的105块样地反演林分胸高断面积。首先,选取4块坡度以及林分郁闭度有差异的样地,运用渐进不规则三角网(PTIN)、渐进形态学滤波算法(PMF)、布料模拟滤波算法(CSF)和基于插值的滤波方法(IBF)分别对点云数据进行滤波,以便选取最适的滤波方法完成样地滤波;其次,通过随机森林(RF)和迭代的决策树(GBRT)算法分别对林分胸高断面积进行估测;最后,选用精度较好的模型完成林分胸高断面积反演和制图。结果表明:布料模拟滤波算法(CSF)在坡度为25~33°、郁闭度为0.5~0.7的样地环境时,LiDAR数据滤波效果较好,这和研究区的环境基本一致,故选用CSF算法对研究区进行滤波;研究所构建的胸高断面积反演模型中,RF模型泛化能力优于GBRT模型,RF模型的R^(2)为0.77,RMSE为3.99m^(2)/hm^(2),rRMSE为17.76%;独立样本检验的R^(2)为0.66,RMSE为3.27m^(2)/hm^(2),rRMSE为14.73%,故采用RF模型完成研究区林分胸高断面积反演。