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基于ENVISAT ASAR数据的水稻监测 总被引：9，自引：0，他引：9
由于水稻的生长期多云雨天气, 所以水稻是最适合于用合成孔径雷达(SAR)传感器监测的农作物之一. 由SAR获取的后向散射信号与水稻的生长状况相关, 包括高度、密度、生物量和结构特征, 这些参数随不同的生长阶段而有变化. 在一个水稻生长周期中, 文中获取了多时相的ENVISAT ASAR的APMode (Alternating Polarization Mode) 数据, 与此同时, 对水稻参数进行了实地测量. 通过对连续冠层模型的改进, 计算生长周期内稻田的雷达后向散射系数, 并分析了水稻参数与雷达后向散射系数的关系, 以及后向散射系数随时相、入射角和极化的变化规律. 结果发现后向散射系数的模拟值与ASAR数据具有相似的趋势. 这一结果对ASAR数据反演水稻参数的研究具有重要意义. 不同地物在雷达影像上的后向散射系数有明显的差异, 且有各自的规律可循, 所以应用多时相雷达影像分类能够精确得到水稻的种植面积, 从而进一步进行水稻的估产. 相似文献
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林木空间格局对大光斑激光雷达波形的影响模拟 总被引：5，自引：1，他引：5
激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术，在森林参数的定量测量和反演上取得了成功应用。激光雷达具有与被动光学遥感不同的成像机理，对植被空间结构和地形的探测能力很强。大光斑激光雷达系统一般指光斑直径在8—70m、连续记录激光回波波形的激光雷达系统。由于大光斑连续回波的激光雷达的光斑尺寸通常大于林木冠幅，波形中往往包含了森林冠层和许多森林元素的信息而不仅仅是单株树的信息。对于搭载在ICESAT卫星上的GLAS而言，光斑直径为70m，因此光斑对应着一片森林，包括很多棵树，在GLAS的激光光斑内树木的空间分布会有一定变化。同时激光雷达发射的脉冲信号在激光光斑内的分布也不均匀，而是从中心到边缘呈递减的分布。因此树木空间分布模式的变化对波形会产生一定的影响。通过对几种典型的树木空间格局进行模拟（包括规则分布、均匀（随机）分布和集群分布），假定激光光斑内能量呈高斯分布，模拟了各种树木分布模式林分的激光雷达信号。从模拟结果可见，森林的空间分布模式对大光斑激光雷达波形有明显的影响，对于波形面积（AWAV）和波形半能量高度（HOME），规则分布〉随机分布〉团状分布。其中对于HOME而言，规则分布和随机分布十分接近，而对于AWAV而言，聚集中心的变动不太敏感。 相似文献
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本文利用地基激光雷达实现天然林区近地面点云数据的精细分类和倒木提取。对大兴安岭天然林区的3个倒木样地进行了近地面1.3 m以内点云精细分类和倒木信息提取。为避免点云密度差异和遮挡的形态特征,点云分类时基于自适应临近搜索法计算团块协方差特征值构造3D和2D特征。使用k临近递增的团块协方差特征值得到的线性特征、面状特征和发散状特征构造最大熵函数,用最大熵函数取得最大值时的临近点云计算特征参数,根据递归特征排除法(RFE)筛选重要变量进行随机森林分类。利用自适应kNN特征得到3块研究样地(A、B、C)的分类总体精度分别为93.17%、94.52%、95.16%;固定k临近搜索时,总体精度分别为92.65%、89.09%、92.99%,表明自适应kNN搜索方法使分类精度有一定提高。提取倒木点云去噪处理后进行随机抽样一致圆柱拟合,根据轴线方向进行圆柱的筛选与合并,实现倒木的识别,样地倒木识别率为100%。 相似文献
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为提高机载LiDAR点云数据的单木分割精度和效率,本文提出了一种基于Nystr?m的谱聚类算法。该算法基于谱聚类方法,同时引入了mean shift体素化和Nystr?m方法,在保持谱聚类算法优越表现的同时,大幅降低了谱聚类算法的空间和时间复杂度。首先,用mean shift方法将点云数据转换到体素空间以合理压缩数据量,使用带有体素权重的高斯相似度函数在体素空间中构造相似图。然后,使用Nystr?m方法计算相似度矩阵的近似特征向量和特征值。接下来,使用K-means方法在特征空间中进行聚类,并将结果映射回原始点集以获得单木的聚类点。最后,直接从单木聚类中获取单木参数。在黑龙江省孟家岗林场的实验结果表明：本算法有效改进了谱聚类算法,以牺牲5%的分割精度为代价将分割效率提升了约96倍;与K-means方法相比,本算法在分割精度和计算效率方面均表现更优;从分割结果中提取的树高参数具有较高的精度,R2和RMSE值分别为0.86和1.62 m。本文提出的基于Nystr?m的谱聚类算法是一种有效的机载LiDAR点云分割方法,可以用来进行单木点云分割和单木因子提取。 相似文献
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基于ENVISAT ASAR数据的森林蓄积量估测研究 总被引：5，自引：0，他引：5
以东北大兴安岭地区的图强林业局作为试验区,基于统计方法对多时相ENVISAT ASAR数据进行森林蓄积量估测研究,分别选取HH、HV及HV/HH值分析森林蓄积量与SAR后向散射系数之间的关系;根据其散点图形状进行方程拟合及优选,完成蓄积量的估测。利用独立的检验样本对估测结果进行评价,均方根误差(RMSE)为16.526 m3/hm2,与实际情况基本相符。 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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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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为揭示全波形激光雷达回波在森林等植被区域多回波信号的特征和对目标识别分类的影响,以激光雷达方程为模型基础,利用朗伯体目标为地面参考,提出了将激光雷达波形参数标定为后向散射截面、后向散射系数和漫反射率等物理量的方法,实现了机载小光斑全波形机载激光雷达数据绝对辐射定标。对两个不同实验区的LMS-Q680i数据标定结果表明,漫反射率与参考反射率相对误差总体分别小于10%和5.5%,误差标准差分别为0.044和0.077,有效消除了条带间差异。推导了多回波的激光雷达方程组,比较了相同系统在不同观测条件下的定标常数变化,重点分析了全波形激光雷达在穿透性目标上的多回波现象造成的能量衰减,及其对辐射定标结果的影响,证明了多回波现象是造成多回波信号减弱的主要原因。该现象是当前技术体制下激光雷达观测过程本身存在的缺陷,对基于激光雷达辐射信息的目标识别分类带来了一定的挑战,也是多光谱、高光谱激光雷达辐射信号定标必须解决的问题。 相似文献
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遥感信息的获取、处理过程中的不确定性是制约遥感信息产品化和实用化的重要因素,因为它会给最后的结果带来误差,在生产实践中减弱不确定性给遥感应用带来的影响至关重要,它决定了结果的可信度,本文介绍了在林业遥感应用中减弱不确定性的一个方法的具体应用。 相似文献