不同滤波算法对反演叶面积指数的影响

编号 zgly0001683979

文献类型 期刊论文

文献题名 不同滤波算法对反演叶面积指数的影响

作者 梁勇奇  李明泽  杨瑞霞  耿同  李欢 

作者单位 中国科学院遥感与数字地球研究所  中国科学院大学  中国科学院空天信息创新研究院  东北林业大学林学院 

母体文献 北京林业大学学报 

年卷期 2020年01期

年份 2020 

分类号 S771 

关键词 激光雷达  叶面积指数  滤波  森林植被 

文摘内容 【目的】使用离散型激光雷达数据反演叶面积指数(LAI)的过程中,数据预处理的关键步骤为激光雷达滤波。穿透指数(LPI)作为反演过程中的重要变量,需要根据点云的类型计算,从而直接受到滤波精度的影响。因此,滤波算法的精度能间接影响到反演LAI的精度。虽然滤波算法不断改进,滤波精度逐渐提高,应用在越来越多的场景,但关于不同滤波算法对反演LAI精度影响的探讨较少。【方法】本文通过对机载LiDAR滤波算法历史、发展和现状的调研,最终选择混合滤波算法(Hybrid)、自适应不规则三角网滤波算法(ATIN)、形态学滤波算法(Morph)和基于坡度滤波算法(Slope)为研究对象;分别使用这4种算法,得到点云中的地面点;根据Beer-Lambert定律,反演帽儿山国家森林公园落叶松林和榆树林的LAI;以经过评估的精度更高的Hybrid算法为标准,计算另外3种算法的滤波精度和LPI偏差;对比分析LAI反演模型的平均精度;最后,通过分析不同误差来源的影响强度,确定了反演LAI时较好的滤波算法。【结果】在最佳的采样半径下,经过Hybrid、ATIN、Morph和Slope滤波算法处理,LAI反演模型的平均精度,在落叶松林,R2分别为:0.900 3、0.876 3、0.892 5、0.877 0;RMSE分别为:0.105 6、0.134 5、0.109 7、0.133 2;在榆树林,R~2分别为:0.914 4、0.903 0、0.887 2、0.900 0;RMSE分别为:0.269 0、0.201 7、0.189 4、0.207 0。在落叶松林,I类误差较大的Morph算法,能保证较高的模型精度;而Ⅱ类误差较大的Slope和ATIN算法对应的反演模型精度较低。【结论】经不同滤波算法处理得到的LAI反演模型精度存在差异,经混合滤波算法处理其对应的LAI反演模型精度更高,形态学滤波算法的滤波精度较低,对应的反演模型精度较高;滤波算法导致的Ⅰ、Ⅱ类误差中,Ⅱ类误差对LAI反演模型的影响更大。