基于機載LiDAR與航空像片的單木樹高提取研究.pdf

1、森林資源是地球上最重要的資源之一，是人類賴以生存的自然資源。隨著人類保護自然環(huán)境意識的提高，森林資源的重要作用也得到越來越廣泛的關(guān)注。森林參數(shù)是有效衡量森林資源的直接指標(biāo)，其測定具有重要意義。樹高是森林參數(shù)中最為重要的參數(shù)之一，因此實現(xiàn)大范圍高效、準(zhǔn)確的樹高測定具有極強的現(xiàn)實意義。 激光雷達(LiDAR)技術(shù)是現(xiàn)代對地觀測的最新技術(shù)之一，在高度的探測能力方面有著獨一無二的優(yōu)勢。憑借其快速準(zhǔn)確地獲取林地數(shù)字高程模型和森林高度信息的

2、能力，激光雷達使遙感技術(shù)在林業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用登上新的臺階。目前，國內(nèi)外學(xué)者對基于激光雷達數(shù)據(jù)的單木樹高提取做了大量研究，大多僅僅以激光雷達數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，而激光雷達數(shù)據(jù)對單木冠形邊緣的刻畫能力受林分密度的影響較大，進一步影響到樹高信息的提取。 本研究以重慶市鐵山坪林場為研究區(qū)，以高密度機載小光斑激光雷達數(shù)據(jù)及與其同步獲取的高分辨率數(shù)碼影像為數(shù)據(jù)源，進行了高精度的單木水平方向信息及樹高信息的提取。具體過程如下：首先，對小光斑激光雷達數(shù)據(jù)

3、綜合應(yīng)用了TIN三角網(wǎng)過濾算法、邊緣匹配過濾算法、平面最適過濾算法、高程閾值過濾算法和手動編輯工具，將地面點和非地面點有效地分離；然后，對分離出的地面點經(jīng)過非線性內(nèi)插獲取了數(shù)字高程模型(DEM)，通過差分GPS(DGPS)實地測量高程驗證表明獲取DEM精度較高，確保了DSM與其作差得到的正規(guī)化數(shù)字表面模型(nDSM)上地物高度信息的準(zhǔn)確；接下來采用基于圖像顏色、形狀的多尺度分割方法分割航片正射影像，有效地區(qū)分出樹冠交叉不嚴(yán)重的單木樹冠，