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全波形激光雷达后向散射回波,通过分解返回波形获取多种地物属性信息,在森林结构参数反演方面具有显著的优势,但是,当波形变形或者存在饱和度和前向散射时,高斯分量参数确定不准确以及有效波形起始位置不准确,降低波形分解精度。本文采用高斯混合模型对波形进行拟合,利用期望最大算法估计混合模型参数,抑制高斯分量初值敏感问题,特别是在大范围树高估算且要求一定精度的时候,以确定波形分解并且反演树高。本算法基于C++编程实现,实验结果表明,高斯混合模型能较好地拟合GLAS波形数据且对树高提取精度提升明显,该方法有着很好的有效性、稳定性和精确性。 相似文献
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利用星载激光雷达的大光斑全波形数据估测植被结构参数、监测森林生态已受到广泛关注。为了更准确地理解森林植被的结构参数和光学特性对激光雷达回波波形的影响,利用实测森林植被数据提取植被空间分布的统计规律,考虑地形坡度变化和植被冠层反射特性的影响,生成参数化的森林植被空间轮廓反射模型,结合星载激光雷达的回波理论,建立了面向植被的星载激光雷达波形仿真器。由大兴安岭地区的实测植被数据提取的统计规律生成的森林目标仿真波形与地球科学激光测高仪系统（Geoscience Laser Altimeter System,GLAS）真实回波波形具有较好的一致性,平均相关系数R2达到0.91。通过波形仿真分析发现,光斑尺寸减小有利于大坡度地形的森林信息反演,研究成果对中国未来研制星载激光雷达载荷的系统参数设计具有参考意义。 相似文献
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吉林长白山森林冠顶高度激光雷达与MERSI联合反演 总被引：1，自引：0，他引：1
将激光雷达与光学遥感相结合进行区域林分冠顶高度联合反演,提出了大脚印激光雷达GLAS脚点波形数据处理和不同地形条件下的森林冠顶高度反演算法,并建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS＋MERSI联合反演模型,制作了长白山地区森林冠顶高度图。 相似文献
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中国南方森林冠顶高度Lidar反演—以江西省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
激光雷达(Lidar)与光学遥感的有效结合对中国南方区域森林冠顶高度反演意义重大,而国产卫星将为中国森林生态研究提供新的数据源。本文联合利用大脚印激光雷达GLA和国产MERSI数据,在实现GLAS波形数据处理和不同地形条件下森林冠顶高度反演算法基础上,建立了区域尺度不同森林类型林分冠顶高度GLAS+MERSI联合反演关系模型,进行了江西地区森林冠顶高度反演。总体上,GLAS激光雷达森林冠顶高度估算精度较高;且在与MERSI 250 m数据的联合反演模型中,针叶林模型精度较好(R2=0.7325);阔叶林次之(R2=0.6095);混交林较差(R2=0.4068)。分析发现,考虑了光学遥感生物物理参数的GLAS+MERSI联合关系模型在区域森林冠顶高度估算中有较高精度,且在空间分布上与土地覆盖数据分布特征非常一致。 相似文献
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LM(Levenberg-Marquardt)算法是全波形机载激光雷达(Li DAR)数据高斯分解中求解模型参数的一种方法。针对其结果在一定程度上依赖初值、雅克比矩阵出现非数值导致无结果等问题,本文提出分组LM算法,以广义高斯混合函数为模型,模型参数初始化后,将参数分组并使用LM算法依次对各组参数进行优化,并生成点云。为验证结果的可靠性,以系统点云为参考,与基于改进的EM(Expectation Maximum)算法全波形分解法做对比。结果表明,本方法不仅得到较高质量的点云,而且得到回波位置和宽度等信息。 相似文献
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针对GLAS地学激光测高系统是冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的唯一监测工具,能够记录地表光斑内的地物信息,是否能应用于黄土高原土地覆盖分类的问题进行了研究。利用粒子群和最小二乘法相结合的方法对GLAS波形数据进行高斯分解,获取高斯波个数、波形总能量、波形信号起始和信号结束位置4个波形参数;基于波形自动分类方法对黄土高原水体、森林、城市用地、其他地类(裸地、低矮植被等)进行分类。通过基于覆盖相同研究区域的30 m地表覆盖数据(Globe Land30),验证分类的准确性。结果表明,GLAS大光斑波形数据对黄土高原的4种地类能够很好地进行区分,总分类精度高达87.68%,Kappa系数为65.79%。研究表明,GLAS波形数据可以作为获取土地覆盖信息的有效数据源,为研究黄土高原土地覆盖变化提供更丰富的数据支持。 相似文献
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《测绘科学》2020,(6)
针对全波激光雷达(LiDAR)数据在坡地森林高度估测中的应用,该文提出利用地形参数估测树高的方法。首先以ICESat-GLAS大光斑全波形数据为数据源,利用指数加权和形式建立全波LiDAR波形的理想数据模型,并采用最小二乘法求解该理想模型;其次,利用阈值法确定有效波形的始末位置,进而得到有效波形的波形长度,并据此估计地形起伏参数;结合光斑直径、波形长度、地形起伏参数以及地表展宽程度,建立树高估测模型。以黑龙江省大兴安岭为实验研究区,估测树高与实际测量值之间的相关系数为0.926 2。实验结果表明:针对地形坡度等外在因素影响,利用波形本身特征参数,能有效量化地形因素的影响,并能有效解决地形复杂地区树木高度估测问题。 相似文献
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曲苑婷汪垚刘观潮范文义 《测绘通报》2014,(11):73-77
森林生物量是森林生态系统监测的重要指标。GLAS大光斑回波信息与森林结构参数存在较强的相关性,适用于森林生物量的反演。本文简要介绍了GLAS激光雷达系统及其特点,利用GLAS的9波形参数对小兴安岭部分地区进行针叶林与阔叶林的生物量估算,结果显示,引入纠正参数后生物量估测模型的决定系数R2由0.657提高到0.806,均方根误差(RMSE)减小为35 Mg/ha,表明利用GLAS进行森林地上生物量估测时,需要考虑地形因素对反演精度的影响。 相似文献
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大光斑激光雷达数据已广泛应用于森林冠层高度提取,但通常仅限于地形坡度小于20°的平缓地区。在地形坡度大于20°的陡峭山区,地形引起的波形展宽使得地面回波和植被回波信息混合在一起,给森林冠层高度提取带来巨大挑战。本文利用激光雷达回波模型和地形信息,提出了一种模型辅助的坡地森林冠层高度反演算法。该方法以激光雷达回波信号截止点为参考,定义了波形高度指数H50和H75,使用激光雷达回波模型与已知地形信息模拟裸地的激光雷达回波,将裸地回波信号截止点与森林激光雷达回波信号截止点对齐,利用裸地回波计算常用的波形相对高度指数RH50和RH75,对森林冠层高度进行反演。并与高斯波形分解法和波形参数法的反演结果进行了比较。研究结果表明:(1)利用所提取的波形指数RH50和RH75对胸高断面积加权平均高(Lorey’s height)进行了估算,在坡度小于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的估算结果与实测值线性拟合的相关系数(R2)分别为0.70,0.78和0.98,对应的均方根误差(RMSE)分别为2.90 m,2.48 m和0.60 m,模型辅助法略优于其他两种方法;(2)在坡度大于20°时,高斯波形分解法、波形参数法和模型辅助法的R2分别为0.14,0.28和0.97,相应的RMSE分别为4.93 m,4.53 m和0.81 m,模型辅助法明显优于其他两种方法;(3)在0°—40°时,模型辅助法对Lorey’s height估算结果与实测值的R2为0.97,RMSE为0.80 m。本研究提出的模型辅助法具有更好的地形适应性,在0°—40°的坡度范围内具备对坡地森林冠层高度反演的潜力。 相似文献
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波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
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利用激光雷达和多角度频谱成像仪数据估测森林垂直参数 总被引：3，自引：0，他引：3
植被的结构参数如植被高度、生物量、水平和垂直分布等，是影响陆地与大气能量交换乃至生物圈多样性的重要因素。多数遥感系统虽然可以提供植被水平结构的图像，但是不能提供植被成分垂直分布的信息。大尺度激光雷达仪器如LVIS产生的激光雷达信号，已成功地用于估计树高和森林生物量，然而大多数激光雷达仪器不具备图像能力，只能提供一个区域内的采样数据。其他的遥感数据如多角度高光谱、多频率多时相辐射计或雷达数据，可根据GLAS（Geoscience Laser Altimeter System）采样的测量用来推断出连续的森林结构区域覆盖参数。
MISR（Multi-angle Imaging Spectrometer）对陆表多角度的成像能力，可以通过BRDF的各向异性提供植被的结构信息。结合激光雷达的垂直采样和MISR的图像，区域内乃至全球性的森林空间参数的成像是可能的。ICESat卫星上的GLAS数据、Terra卫星上的MISR数据为区域或全球性森林结构参数提供了可能。本文的研究目的是评估GLAS数据，分析类似于MISR的数据对森林结构参数的估计能力。本文中使用了LVIS、AirMISR和GLAS数据。通过对GLAS树高的测量与GLAS像元内来自LVIS的平均树高对比，发现它们是高度相关的。同时还探讨了多角度频谱成像仪数据预测树高信息的能力，这将在今后区域内森林结构参数映射加以研究。 相似文献
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Yanqiu Xing Alfred de Gier Junjie Zhang Lihai Wang 《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》2010
Light Detection And Ranging (LiDAR) has a unique capability for estimating forest canopy height, which has a direct relationship with, and can provide better understanding of the aboveground forest carbon storage. The full waveform data of the large-footprint LiDAR Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) onboard the Ice, Cloud, and land Elevation Satellite (ICESat), combined with field measurements of forest canopy height, were employed to achieve improved estimates of forest canopy height over sloping terrain in the Changbai mountains region, China. With analyzing ground-truth experiments, the study proposed an improved model over Lefsky's model to predict maximum canopy height using the logarithmic transformation of waveform extent and elevation change as independent variables. While Lefsky's model explained 8–89% of maximum canopy height variation in the study area, the improved model explained 56–92% of variation within the 0–30° terrain slope category. The results reveal that the improved model can reduce the mixed effects caused by both sloping terrain and rough land surface, and make a significant improvement for accurately estimating maximum canopy height over sloping terrain. 相似文献
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结合机载、星载激光雷达对GLAS(地球科学激光测高系统)光斑范围内的森林地上生物量进行估测,并利用MODIS植被产品以及MERIS土地覆盖产品进行了云南省森林地上生物量的连续制图。机载LiDAR扫描的260个训练样本用于构建星载GLAS的森林地上生物量估测模型,模型的决定系数(R2)为0.52,均方根误差(RMSE)为31Mg/ha。研究结果显示,云南省总森林地上生物量为12.72亿t,平均森林地上生物量为94Mg/ha。估测的森林地上生物量空间分布情况与实际情况相符,森林地上生物量总量与基于森林资源清查数据的估测结果相符,表明了利用机载LiDAR与星载ICESatGLAS结合进行大区域森林地上生物量估测的可靠性。 相似文献
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The Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) aboard Ice, Cloud and land Elevation Satellite (ICESat) is a spaceborne LiDAR sensor. It is the first LiDAR instrument which can digitize the backscattered waveform and offer near global coverage. Among others, scientific objectives of the mission include precise measurement of vegetation canopy heights. Existing approaches of waveform processing for canopy height estimation suggest Gaussian decomposition of the waveform which has the limitation to properly characterize significant peaks and results in discrepant information. Moreover, in most cases, Digital Terrain Models (DTMs) are required for canopy height estimation. This paper presents a new automated method of GLAS waveform processing for extracting vegetation canopy height in the absence of a DTM. Canopy heights retrieved from GLAS waveforms were validated with field measured heights. The newly proposed method was able to explain 79% of variation in canopy heights with an RMSE of 3.18 m, in the study area. The unexplained variation in canopy heights retrieved from GLAS data can be due to errors introduced by footprint eccentricity, decay of energy between emitted and received signals, uncertainty in the field measurements and limited number of sampled footprints.Results achieved with the newly proposed method were encouraging and demonstrated its potential of processing full-waveform LiDAR data for estimating forest canopy height. The study also had implications on future full-waveform spaceborne missions and their utility in vegetation studies. 相似文献
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Detailed forest height data are an indispensable prerequisite for many forestry and earth science applications. Existing research of using Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) data mainly focuses on deriving average or maximum tree heights within a GLAS footprint, i.e. an ellipse with a diameter of 65 m. However, in most forests, it is likely that the tree heights within such ellipse are heterogeneous. Therefore, it is desired to uncover detailed tree height variation within a GLAS footprint. To the best of our knowledge, no such methods have been reported as of now. In this study, we aim to characterize tree heights’ variation within a GLAS footprint as different layers, each of which corresponds to trees with similar heights. As such, we developed a new method that embraces two steps: first, a refined Levenberg–Marquardt (LM) algorithm is proposed to decompose raw GLAS waveform into multiple Gaussian signals, within which it is hypothesized that each vegetation signal corresponds to a particular tree height layer. Second, for each layer, three parameters were first defined: Canopy Top Height (CTH), Crown Length (CL), and Cover Proportion (CP). Then we extracted the three parameters from each Gaussian signal through a defined model. In order to test our developed method, we set up a study site in Ejina, China where the dominant specie is Populus euphratica. Both simulated and field tree height data were adopted. With regard to the simulation data, results presented a very high agreement for the three predefined parameters between our results and simulation data. When our methods were applied to the field data, the respective R2 become 0.78 (CTH), CL (R2 = 0.76), CP (R2 = 0.74). Overall, our studies revealed that large footprint GLAS waveform data have the potentials for obtaining detailed forest height variation. 相似文献
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全波形激光雷达的波形优化分解算法 总被引：1，自引：0，他引：1
随着数据存储能力和处理速度的提高,三维激光扫描系统逐渐具备全波形采集和分析技术。为了从全波形数据中获得脉冲时间、幅度、脉宽以及多回波分布等综合信息,波形分解成为了全波形激光雷达数据处理的关键技术之一。针对LM算法在一定程度上依赖初值,而传统激光雷达数据处理容易遗漏部分重叠的返回波,本文提出了一种改进回波分量初值设定的算法来获取回波脉冲的位置、宽度和强度。针对一套自主研发的全波形记录激光雷达演示系统进行了波形分解试验,定性和定量分析结果验证了该方法的有效性、可靠性和准确性。 相似文献
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目前激光星载激光测高仪已被广泛应用于植被目标特征的提取,证明了激光雷达在林业行业的巨大应用潜力。植被目标的回波波形复杂,本文提出了一种基于半解析法植被目标的回波仿真模型,可以较好地仿真特定输入参数产生的波形。使用GLAS测高系统经过大兴安岭区域的激光波形和实地林木样地参数为依据,仿真波形与GLAS回波的相关系数R2均达到0.91以上。利用回波仿真模型定量控制如冠层几何形状、区域坡度、地面粗糙度和林下植被的变化并快速获取大量波形的优势,独立地分析每个因素对回波波形的影响,为植被目标反演的数据源选取及对回波波形展宽的分析提供指导意见。 相似文献