基于LiDAR数据的平均树高反演关键技术研究

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1、中国体视学与图像分析2009年第14卷第2期CHINESEJOURNALOFSTEREOLOGYANDMIAGEANALYSISVo.l14No.2June2009209文章编号:1007-1482(2009)02-0209-07基于LiDAR数据的平均树高反演关键技术研究1112张周威,汪承义,陈静波,王刚(1.中国科学院遥感应用研究所遥感图像处理室,北京1001012.中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100101)摘要:通过激光雷达数据反演林木参数,特别是树高,将极大地推进激光雷达在林业上的应用。本文首先对LiDAR获取的高密度点云进行预处理,生成适合

2、森林参数提取的规则网格数字表面模型,然后利用形态学滤波的方法逐步去掉非地形要素,形成数字高程模型,最后利用数字表面模型减去得到的数字高程模型,可得到正则化数字表面模型,并求出地物的相对高度信息,在林木上就是最终得到所需要的树木平均高度信息。结合真实LHSystemALS40数据进行实验,验证了本文方法的可行性。关键词:激光雷达;树高;形态学滤波;正则化数字表面模型中图分类号:S75811;TP391141文献标识码:AKeyTechniqueofForestHeightInversionfromLiDARDataset1112ZHANGZhouwei,WANGChe

3、ngyi,CHENJingbo,WANGGang(1.DepartmentofRemoteSensingImageProcessing,InstituteofRemoteSensingApplications,ChineseAcademicSciences,Beijing100101,China;2.CenterforEarthObservationandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciences,Beijing100101,China)Abstract:Forestparameters,especiallyforestheight,

4、canbeinvertedfromLightDetectionAndwaspro2cessedtask,Ranging(LiDAR)dataset,whichshouldpromotetheapplicationsofLiDARinforestry.Todothehardtask,thecloudpointdataofLiDARwasprocessedatfirst,followedbygeneratingregulargriddigitalsurfacemodel(DSM)toextractforestryinformation,thenmorphological

5、filteringwasusedtore2movenon2topographicfeatures,finallyrelativeheightinformationofgroundfeatures,includingtheforestheightinformation,wereachievedbysubtractingdigitalelevationmodel(DEM)fromDSM,callednor2malizedDSM(nDSM).ValidationoftheexperimentswascarriedoutonadatasetcollectedbyLHSyst

6、emALS40andthefeasibilityofthistechniquewasproved.Keywords:LiDAR;forestheight;morphologicalfilter;nDSM激光雷达(LightDetectionAndRanging,Li2置、距离、角度等观测数据直接获取对象表面点的三DAR)技术是现代对地观测的最新技术之一,在对地维坐标,空间与时间分辨率高、动态探测范围大、能面的探测能力方面有着强大的优势。LiDAR通过位够部分穿越树林遮挡、直接获取真实地表的高精度收稿日期:2009204220基金项目:国家自然科学基金(08J0140

7、055);中国科学院遥感应用研究所基金(08S01800CX)作者简介:张周威(1980-),男,博士生,研究方向为图像复原和提高图像分辨率。E2Mail:wangcycastle@163.com210中国体视学与图像分析2009年第14卷第2期三维信息,是快速获取高精度地形信息的全新手高度处的分位数作为统计变量,建立与林分平均高[1]段。的关系,进行林分平均高反演,以树冠高模型树高是反映材积和林地质量的重要参数,因此(CHM)和影像分割结果为基础进行了单木树高反树高信息的获取具有十分重要的意义,高精度的森演。林高度信息获取一直是林业遥感中难以解决的问可见,Li

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