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时间:2019-03-16
《基于机载LiDAR回波强度的白桦林LAI反演方法比较研究——毕业论文》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于机载LiDAR回波强度的白桦林LAI反演方法比较研究基金项目:“973”国家重点基础研究发展计划项目(2013CB733400)、国家自然科学基金面上项目(41171274)第一作者:霍达,硕士研究生,森林管理与林业信息工程。E-mail:huohuoda@hotmail.com。责任作者:邢艳秋,博士,教授,森林管理与林业信息工程。E-mail:yanqiuxing@nefu.edu.cn。摘要:森林叶面积指数(LAI)是描述森林冠层结构和树木生长状况的一个重要指标。本文以内蒙古依根地区为研究区,利用机载LiDAR数据对研究区白桦林的LAI进行估测。首先对激光雷达回
2、波进行同束划分,根据回波强度求得单束激光穿透指数(LPIs),之后利用LPIs得到均值LPImean。为了比较LPImean与未分束LPI估测LAI的效果,在4种不同LiDAR数据采样尺度(直径5m、10m、15m和20m的圆)下分别建立了LAI的理论模型和经验模型。通过对比发现:分束LPImean估测LAI的效果明显好于未分束LPI的估测效果,且当LiDAR数据采样尺度为15m时,LPImean的经验模型(R2=0.80,MAD=0.11)和理论模型(R2=0.77,MAD=0.16)的估测结果均达到最佳。最后综合应用最佳经验模型与理论模型共同绘制了研究区的白桦林LAI
3、分布图。关键词:叶面积指数,机载LiDAR,同束激光,回波强度,单束激光穿透指数中图分类号:S758.1文献标识码:AHuoDa1;XingYanqiu1;TianXin2;YouHaotian1;ZhaoChenyang1.ComparisonofLAIretrievalmethodsforBirchforestsbasedonechointensitiesofAirborneLiDAR.1.CenterforForestOperationsandEnvironment,NortheastForestryUniversity,Harbin,150040,P.R.Chin
4、a;2.ResearchInstituteofForestResourceInformationTechniques,Beijing100091,P.R.ChinaAbstract:Forestleafareaindex(LAI)isoneofimportantindicatorsofdescribingtheforestcanopystructureandthetreegrowthstatus.Inthispaper,withYigenofInnerMongoliaregionasastudyarea,theLAIsofBirchforestswasestimatedb
5、yusingairborneLiDARdata.AllofcollectedLiDARechoesweregroupedintomanycategoriesdependingonthelaseremissionstheyweregeneratedfrom,andthenthesinglelaserpenetrationindex(LPIs)wasobtainedbytheechointensityandLPImeanwasobtainedbyusingLPIsaccordingly.TocomparetheresultsofLAIestimationbyusingLPIm
6、eanwiththatbyusingungroupedLPI,thetheoreticalmodelsandtheempiricalmodelswereestablishedrespectivelyinfourLiDARsamplingscales(circlewithdiameter5m,10m,15m,20m).TheresultsshowedthattheLAIestimationfromLPImeanwasobviouslybetterthanungroupedLPI.Bothoftheempiricalmodel(R2=0.80,MAD=0.11)andthet
7、heoreticalmodel(R2=0.77,MAD=0.16)gotthebestLAIestimationaccuracieswhenLiDARsamplescalewasat15m.TheLAIdistributionofBirchforestsinthestudyareawasproducedfinallybycombinationoftheempiricalmodelandthetheoreticalmodelwiththebestaccuracies.Keywords:leafareaindex(LAI);air
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