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激光雷达森林参数反演研究进展 总被引：6，自引：0，他引：6
激光雷达通过发射激光能量和接收返回信号的方式,来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息。全波形激光雷达通过记录返回信号的全部能量,得到亚米级植被垂直剖面;离散回波激光雷达记录的单个或多个回波,表示来自不同冠层的回波信号。星载激光雷达一般采用全波形或光子计数激光剖面系统,仅能获取卫星轨道下方的单波束或多波束数据,用于区域/全球范围的森林垂直结构及变化观测。机载激光雷达多采用离散回波或全波形激光扫描系统,能够获取飞行轨迹下方特定视场范围内的扫描数据,用于林分/区域范围的森林结构观测。地基激光雷达多采用离散回波激光扫描系统,获取以测站为中心的球形空间内扫描数据,用于单木/样地范围的森林结构观测。激光雷达单木因子估测方法可分为CHM单木法、NPC单木法和体元单木法3类。CHM单木法通过局部最大值识别树冠顶点,采用区域生长或图像分割算法识别树冠边界或树冠主方向,NPC单木法一般通过空间聚类或形态学算法识别单木,体元单木法在3维体元空间采用区域生长或空间聚类算法识别树冠。根据激光雷达冠层高度分布可以估测林分因子,冠层高度分布特征来自于离散点云或全波形。多时相激光雷达可用于森林生长量、生物量变化等监测,以及森林采伐、灾害等引起的结构变化监测。随着激光雷达技术的发展,它将在森林调查、生态环境建模等生产与科学研究领域中得到更为广泛的应用。 相似文献
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森林冠层高度是森林生态系统植被碳储量的重要指示因子之一。已有研究表明光学多角度立体观测(即摄影测量)数据具备森林冠层高度提取的潜力,然而光学影像容易受到云、雨等天气因素的影响,区域高精度森林冠层高度制图必需依靠多星多时相数据融合才能实现。现有星载摄影测量系统获取的影像分辨率和观测角度差异较大,系统研究影像分辨率和观测角度变化对多角度立体观测点云垂直分布的影响规律,是实现多星多时相数据融合的前提。森林光学多角度立体观测模型是开展该研究的有效理论工具,但现有“森林光学多角度立体观测模型(LandStereo)”仅具备沿轨前后视立体观测影像模拟能力,无法用于WorldView等侧视立体观测影像的模拟分析。因此,本文对LandStereo模型进行了改进,使模型具备林区任意指定观测角度的影像模拟能力,进而利用改进后的模型对正视、正侧视和斜侧视等典型观测角度影像进行了模拟,并对不同观测角度组合构成的立体像对森林高度的提取精度进行了分析。结果表明,改进后的模型能够用于刻画森林冠层多角度立体特征,观测角度的变化是利用立体像对提取森林冠层高度精度的重要影响因素。本文为系统研究林区任意角度组合的多角度立体... 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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GLAS星载激光雷达和Landsat/ETM+数据的森林生物量估算 总被引：1，自引：0，他引：1
基于大脚印激光雷达数据和野外观测数据,该文提出一种获取脚印点内森林生物量的新思路,并结合陆地卫星数据应用于长白山地区森林地上生物量估算。首先,基于3种森林类型(针叶林、阔叶林和针阔混交林),采用多元逐步回归方法建立激光雷达波形指数与脚印点内实测平均树高的回归模型,估算全部脚印点内的平均树高;然后根据脚印点内样方的野外观测数据(平均树高和平均胸径)以及它们与样方生物量的拟合方程估算没有野外调查数据对应的脚印点的生物量;最后对3种森林类型的脚印点森林生物量在各森林覆盖度条件下进行分层分区统计得到生物量等级图。验证比较遥感估算的生物量与野外调查数据推算的生物量,总体误差在0~30(t·hm~(-2))之间,均方根误差为14.66(t·hm~(-2))。 相似文献
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亚热带森林参数的机载激光雷达估测 总被引：5，自引：2，他引：3
通过应用机载激光雷达数据,在分析云南省中部的78块样地的基础上提出2个预测森林不同生物特性的统计模型(加权平均高度的预测模型和生物量的预测模型),并讨论了预测结果及其精确性。从激光雷达数据中提取了2组变量(树冠高度变量组和植被密度变量组)作为自变量,采用逐步回归方法进行自变量选择。结果表明,激光雷达数据与森林的平均树高和地上各部分生物量有很强的相关性。对于3种不同森林类型(针叶林,阔叶林和混交林),平均树高估测均能达到比较高的精度;生物量的估测结果是针叶林优于阔叶林,混交林的生物量与激光雷达数据则没有明显相关性。最后,对回归分析的结果和影响预测精度的因素进行讨论,认为预测结果的精度可能与森林类型、激光雷达采样时间和采样密度以及坐标误差等因素有关。 相似文献
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多源星载SAR地形干涉测量精度分析 总被引：1，自引：0，他引：1
星载InSAR技术具有高效率、高精度获取全球DEM数据及其他增值产品的优势，是地形测绘领域的研究热点。本文综合利用国内外多源星载SAR影像数据，开展地形干涉测量试验及精度对比分析，旨在为全球测绘提供技术参考。现有的X/C/L波段卫星SAR系统，如COSMO-SkyMed、GF-3、ALOS-2获取的干涉数据集，在青海典型复杂地形实验区均成功获取了DEM数据产品。分析结果表明，在3种典型数据源中，基于COSMO-SkyMed干涉测量DEM的精度与细节质量相对较高，GF-3干涉结果次之，ALOS-2数据也实现了较好的地形测图精度。相关结果从侧面论证了国产GF-3数据具备在空间基线合适的条件下获得高精度DEM数据产品的潜力。 相似文献
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ICESat-2植被冠层高度和地表高程数据产品用于森林高度提取的效果评价 总被引：1，自引：0，他引：1
由美国宇航局（NASA）研制的新一代冰、云和陆地高程卫星（ICESat-2）于2018-09-15发射成功,其搭载的先进地形激光测高系统（ATLAS）采用微脉冲多波束光子计数激光雷达技术,可用于全球高程线采样数据的获取。目前公开发布了9种数据产品,其中包括植被冠层高度和地表高程数据产品（ATL08）,为全球森林结构参数的估算提供了新的契机。本文以美国宾夕法尼亚州斯奈德县和印度尼西亚西加里曼丹吉打邦为研究区,在温带森林和热带雨林两种不同的生态系统立地条件下,对 ICESat-2的ATL08数据产品用于森林高度估算的效果进行评价。首先建立了地形高程数据产品（ATL03）与ATL08数据产品的关联规则,以获取分别记录在这两种产品中的光子空间分布信息和分类信息;进而以机载小光斑激光雷达数据为参考,对ATL08数据产品的光子分类可靠性及其用于森林高度估算的准确性进行了分析评价。结果表明：（1）在温带森林情况下,ATL08数据产品提供的平均冠层高度和最大冠层高度与参考数据的相关系数（R2）分别为0.54和0.61,相对误差分别为16.78%和10.71%,表明ATL08数据产品的光子分类结果能够用于刻画森林冠层结构和林下地形;（2）在热带雨林情况下,到达地面的光子数量相较于温带森林明显减少,地面光子类型识别的可靠性低,ATL08数据产品提供的平均冠层高度和最大冠层高度与参考数据的相关系数（R2）分别为0.21和0.19;（3）森林覆盖度的增大会导致ATL08计算的冠层高度误差增大,热带雨林平均冠层高度的误差随着坡度增大有增大趋势,在坡度为0°—10°、10°—20°和20°—30°共3组情况下,误差分别为5.7 m、6.6 m和9.3 m。因此,在高森林覆盖度情况下,现有的ATL08数据产品难以直接用于森林高度的提取。 相似文献
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精确估算森林生物量对全球碳平衡以及气候变化的研究有重要意义。以亚热带天然次生林为研究对象,借助地面实测样地数据,通过对机载LiCHy(LiDAR,CCD and Hyperspectral)传感器同时获取的高光谱和高空间分辨率数据进行信息提取和数据融合,建模反演森林生物量。首先通过面向对象分割方法进行单木冠幅提取,然后融合从高光谱数据提取的光谱特征变量和从高空间分辨率数据提取的单木冠幅统计变量,构建多元回归模型估算地上、地下生物量,最后利用地面实测生物量经交叉验证评价模型精度。结果表明,综合模型的精度(R~2为0.54—0.62)高于高光谱模型(R~2为0.48—0.57);在高光谱模型中地上生物量模型精度(R~2为0.57)高于地下生物量模型(R~2为0.48);在综合模型中地上生物量模型精度(R~2为0.62)同样高于地下生物量模型(R~2为0.54)。交叉验证结果表明,与仅使用高光谱数据(单一数据源)相比,通过集成高光谱和高空间分辨率数据的生物量反演效果有所提升,可以更加有效地估算亚热带森林生物量。 相似文献
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基于遥感的区域尺度森林地上生物量估算研究 总被引：1，自引：0，他引：1
森林是陆地生态系统最大的碳库,精确估算森林生物量是陆地碳循环研究的关键。首先从机载LiDAR数据中提取高度和密度统计量,采用逐步回归模型进行典型样区生物量估算;然后利用机载LiDAR数据估算的生物量作为样本数据,与多光谱遥感数据Landsat8 OLI的波段反射率及植被指数建立回归模型,实现区域尺度森林地上生物量估算。实验结果显示,机载LiDAR数据估算的鼎湖山样区生物量与地面实测生物量的相关性R2达0.81,生物量RMSE为40.85 t/ha,说明机载LiDAR点云数据的高度和密度统计量与生物量存在较高的相关性。以机载LiDAR数据估算的生物量为样本数据,结合多光谱遥感数据Landsat8 OLI估算粤西北地区的森林地上生物量,精度验证结果为:R2为0.58,RMSE为36.9 t/ha;针叶林、阔叶林和针阔叶混交林等3种不同森林类型生物量的估算结果为:R2分别为0.51(n=251)、0.58(n=235)和0.56(n=241),生物量RMSE分别为24.1 t/ha、31.3 t/ha和29.9 t/ha,估算精度相差不大。总体上看,利用遥感数据可以开展区域尺度的森林地上生物量估算,为森林固碳监测提供有力的参考数据。 相似文献
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地基激光雷达的玉兰林冠层叶面积密度反演 总被引：1，自引：0，他引：1
叶面积密度LAD(Leaf Area Density)是表征冠层内部叶面积垂直分布的重要参数,其分布廓线的准确反演对研究植被碳氮循环、初级生产力和生物量估算等具有重要意义。本文在电子科技大学校内建立实验样区,利用地基激光雷达Leica Scan Station C10和数码相机获取玉兰林高分辨率3维激光点云数据和真彩色影像。利用监督分类将真彩色影像中枝干等非光合组织与叶片分离,再将像素分类信息映射给点云数据,从而提取叶片点云。通过点云数据体元化,并引入2维凸包算法确定垂直方向分层树冠边界,获取激光接触冠层的频率;随机选择不同高度的多个叶片,利用特征值法进行叶片平面拟合,估算出叶倾角,并结合天顶角估算叶倾角校正因子;最后基于体元的冠层分析VCP(Voxel-based Canopy Profiling)方法实现树林冠层LAD反演。结果表明体元化的叶片点云数据能准确确定树林冠层边界和统计接触频率实现LAD反演;反演的LAD变化走势与区域林木冠层叶片垂直分布相吻合,在冠层中下部随着高度的增加叶面积密度也随之增加,在4 m高度处达到最大值1 m2/m3,之后随着高度的增加叶面积密度逐渐降低。根据LAD计算得到的累积叶面积指数LAI为3.20 m2/m2,与LAI-2200实测的叶面积指数相比,相对误差为1.26%。 相似文献
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《International Journal of Digital Earth》2013,6(3):198-211
Current researches based on areal or spaceborne stereo images with very high resolutions (<1 m) have demonstrated that it is possible to derive vegetation height from stereo images. The second version of the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model (ASTER GDEM) is the state-of-the-art global elevation data-set developed by stereo images. However, the resolution of ASTER stereo images (15 m) is much coarser than areal stereo images, and the ASTER GDEM is compiled products from stereo images acquired over 10 years. The forest disturbances as well as forest growth are inevitable in 10 years time span. In this study, the features of ASTER GDEM over vegetated areas under both flat and mountainous conditions were investigated by comparisons with lidar data. The factors possibly affecting the extraction of vegetation canopy height considered include (1) co-registration of DEMs; (2) spatial resolution of digital elevation models (DEMs); (3) spatial vegetation structure; and (4) terrain slope. The results show that the accurate coregistration between ASTER GDEM and national elevation dataset (NED) is necessary over mountainous areas. The correlation between ASTER GDEM minus NED and vegetation canopy height is improved from 0.328 to 0.43 by degrading resolutions from 1 arc-second to 5 arc-second and further improved to 0.6 if only homogenous vegetated areas were considered. 相似文献
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In the present study, we aimed to map canopy heights in the Brazilian Amazon mainly on the basis of spaceborne LiDAR and cloud-free MODIS imagery with a new method (the Self-Organizing Relationships method) for spatial modeling of the LiDAR footprint. To evaluate the general versatility, we compared the created canopy height map with two different canopy height estimates on the basis of our original field study plots (799 plots located in eight study sites) and a previously developed canopy height map. The compared canopy height estimates were obtained by: (1) a stem diameter at breast height (D) – tree height (H) relationship specific to each site on the basis of our original field study, (2) a previously developed D–H model involving environmental and structural factors as explanatory variables (Feldpausch et al., 2011), and (3) a previously developed canopy height map derived from the spaceborne LiDAR data with different spatial modeling method and explanatory variables (Simard et al., 2011). As a result, our canopy height map successfully detected a spatial distribution pattern in canopy height estimates based on our original field study data (r = 0.845, p = 8.31 × 10−3) though our canopy height map showed a poor correlation (r = 0.563, p = 0.146) with the canopy height estimate based on a previously developed model by Feldpausch et al. (2011). We also confirmed that the created canopy height map showed a similar pattern with the previously developed canopy height map by Simard et al. (2011). It was concluded that the use of the spaceborne LiDAR data provides a sufficient accuracy in estimating the canopy height at regional scale. 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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探讨了可见光立体像对遥感数据在森林平均树高估算研究方向的可行性,为解决大区域快速提取森林平均树高参数的科学问题提供技术支撑。利用GeoEye-1卫星立体像对中提供的有理多项式系数(RPC)参数和数字表面模型(DSM)与数字高程模型(DEM)的理论原理,建立了基于DSM和DEM空间相差模型建立林分冠层高度估算方法流程。结果表明:基于湖南攸县黄丰桥国有林场GeoEye-1立体像对影像数据,按照估算流程,最终得到试验区小班尺度的样地平均树高遥感提取结果。结合样地地面实测控制点和地面小班数据调查数据,该方法提取的研究区平均树高总体误差率在83.1%,其中最大误差为3.773 m,最小误差为0.025 m。因此,本研究是一种可以快速获得研究区大范围森林平均树高参数的创新、可行的方法。 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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Obtaining reliable measures of tree canopy height across large areas is a central element of forest inventory and carbon accounting. Recent years have seen an increased emphasis on the use of active sensors like Radar and airborne LiDAR (light detection and scanning) systems to estimate various 3D characteristics of canopy and crown structure that can be used as predictors of biomass. However, airborne LiDAR data are expensive to acquire, and not often readily available across large remote landscapes. In this study, we evaluated the potential of stereo imagery from commercially available Very High Resolution (VHR) satellites as an alternative for estimating canopy height variables in Australian tropical savannas, using a semi-global dense matching (SGM) image-based technique. We assessed and compared the completeness and vertical accuracy of extracted canopy height models (CHMs) from GeoEye 1 and WorldView 1 VHR satellite stereo pairs and summarised the factors influencing image matching effectiveness and quality.Our results showed that stereo dense matching using the SGM technique severely underestimates tree presence and canopy height. The highest tree detection rates were achieved by using the near-infrared (NIR) band of GE1 (8–9%). WV1-GE1 cross-satellite (mixed) models did not improve the quality of extracted canopy heights. We consider these poor detection rates and height retrievals to result from: i) the clumping crown structure of the dominant Eucalyptus spp.; ii) their vertically oriented leaves (affecting the bidirectional reflectance distribution function); iii) image band radiometry and iv) wind induced crown movement affecting stereo-pair point matching. Our detailed analyses suggest that current commercially available VHR satellite data (0.5 m resolution) are not well suited to estimating canopy height variables, and therefore above ground biomass (AGB), in Eucalyptus dominated north Australian tropical savanna woodlands. 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