綜合機載LiDAR與高分辨率遙感數(shù)據(jù)的河道水力參數(shù)提取.pdf

1、河道水力參數(shù)的提取和明渠水力數(shù)值模擬是洪水預(yù)報和河道水力模擬的基礎(chǔ)。水力參數(shù)快速準(zhǔn)確的測定是水力模擬亟待解決的關(guān)鍵問題，野外實測工作量大，效率低，采樣密度有限。LiDAR數(shù)據(jù)提供高精度的河道數(shù)字表面模型，有效彌補了野外工作的不足，為河道水力參數(shù)的計算提供了一種新手段。
　　論文以新河為研究區(qū)域，通過對機載 LiDAR、地面三維激光掃描儀和高分一號數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，反演植被高度和覆蓋度，進而計算河道水力參數(shù)，在TUFLOW模型的平臺上

2、，探討分析其對河道水文模擬結(jié)果產(chǎn)生的影響。研究內(nèi)容主要分為四部分。
　　（1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。研究中獲取了實驗區(qū)機載LiDAR數(shù)據(jù)，河道附近等重點區(qū)域地面三維激光掃描數(shù)據(jù)，通過點云拼接、校正、粗差點去除、自適應(yīng) TIN濾波、點云插值等處理，實現(xiàn)了地面點與非地面點數(shù)據(jù)的精確分類，獲取了實驗區(qū)的DEM、DSM以及nDSM數(shù)據(jù)，用于后續(xù)的水力參數(shù)提取及水文模擬。
　?。?）植被高度和覆蓋度反演。論文以全站儀實測樹高為參考，分析了機載L

3、iDAR獲取樹高的誤差。通過回歸分析建立了機載LiDAR植被高度的反演模型，模型的平均相對誤差為5.778％，相關(guān)系數(shù)R2為0.9854；利用高分一號遙感影像計算不同地物的NDVI值，進而采用二分模型實現(xiàn)了植被覆蓋度的反演。
　　（3）河道水力參數(shù)的提取。基于遙感數(shù)據(jù)分類，植被高度和覆蓋度信息，利用本文方法建立了河道糙度的計算方法。通過地面激光掃描儀和機載LiDAR分別獲取河道斷面，以地面激光掃描儀獲取的斷面信息為參考，分析了機載