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无人机激光扫描、摄影测量与机载激光扫描在小面积森林资产精准清查中的比较

DOI：10.1093/forestry/cpz057 期刊：Forestry: An International Journal of Forest Research 出版年份：2019 更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要： 本研究探讨了如何利用无人机（UAV）和机载激光扫描（ALS）的多种辅助数据源来推断小型林地（5-300公顷）的关键生物物理参数。我们比较了仅使用样地数据基于设计推断的估计精度，与包含样地数据及以下四类辅助数据的基于模型估计：（1）无人机摄影测量数据中的地形无关变量（UAV-SfM）；（2）通过外部地形数据归一化的无人机摄影测量数据变量（UAV-SfMDTM）；（3）无人机激光扫描数据（UAV-LS）；（4）机载激光扫描数据（ALS）。加入遥感数据使断面积估计精度提高了1.5-2.2倍。对于树高、株数密度、断面积和总蓄积量的最优数据源分别是：UAV-LS、UAV-SfM、UAV-SfMDTM和UAV-SfMDTM。研究表明，即使在密集野外采样条件下，使用无人机数据仍能提高林分水平估计的精度。
作者： Stefano Puliti，Jonathan P. Dash，Michael S. Watt，Johannes Breidenbach，Grant D. Pearse
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

评估无人机（UAV）和机载激光扫描（ALS）数据对库存估算精度的贡献，并确定哪种类型的无人机辅助数据能为小型林地提供最精确的估算结果。

研究成果

使用无人机辅助数据可通过提供先进的数据分析，有效支持小林主的精准林业实践。无人机SfM数字地形模型（UAV-SfMDTM）数据得出了部分最精确的估算结果，凸显了运用无人机摄影测量数据进行关键森林变量估算的重要性。

研究不足

该研究在一个相对同质的森林林分中进行，这可能限制了研究结果对更多样化森林类型的普适性。所使用的无人机激光雷达传感器在冠层穿透能力方面存在局限，且仅提供单次回波数据，这可能影响某些生物物理参数的表征。

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