机载LIDAR数据的树高识别算法与应用分析

被引:9
作者
王轶夫 [1 ,2 ]
岳天祥 [1 ]
赵明伟 [1 ,2 ]
杜正平 [1 ]
刘向锋 [3 ]
刘爽 [3 ]
宋二非 [3 ]
孙文正 [3 ]
张彦丽 [4 ]
机构
[1] 中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室
[2] 中国科学院大学
[3] 同济大学测绘与地理信息学院
[4] 西北师范大学地理与环境科学学院
基金
国家自然科学基金重点项目;
关键词
机载激光雷达; HASM; 树高; 天涝池; 天然次生林;
D O I
暂无
中图分类号
P237 [测绘遥感技术];
学科分类号
1404 ;
摘要
利用机载激光雷达数据提取天然次生林的树高,旨在探索影响树高提取精度的主要因素。首先,采用高精度曲面建模平差算法(Adjustment Computation of High-accuracy Surface Modeling,HASM-AD)生成研究区不同空间分辨率的数字高程模型(Digital ElevationModel,DEM)、数字地表模型(Digital SurfaceModel,DSM)和冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);其次,用树顶点识别算法提取林木树高,设置不同树高识别范围,对比分析不同CHM分辨率和不同树高识别范围对树高提取精度的影响;最后,以天涝池流域30个实测样地数据为样本,对提取精度进行检验。结果显示:提取的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.694;树高识别范围是影响树高提取精度的重要因素,CHM分辨率对其影响较小。研究表明,采用高采样密度的雷达点云数据、正确选择CHM生成方法和改进树顶点识别算法是提高天然次生林树高提取精度的有效途径。
引用
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