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基于区域生长和冠层形态特征的机载激光雷达数据落叶松人工林单木树冠分割
摘要： 在落叶松人工林中检测单株树木可提高管理效率和生产预测准确性。本研究针对不同林分密度的落叶松人工林，提出了一种基于机载激光雷达（LiDAR）点云数据的两阶段单木树冠（ITC）分割方法。该方法结合区域生长法与树冠精细形态结构特征，包含五个步骤：(1)采用区域生长算法确定初始优势区段；(2)根据各区段的二维凸包面积识别需重新定义的区段；(3)基于树木结构建立并筛选剖面；(4)通过高斯拟合与各剖面描述的树冠形态残差相关系数确定树木数量；(5)利用k均值分割获取单木点云。研究在八个不同林分密度的样地中评估了正确匹配率、召回率、精确率和F值等精度指标。结果表明，相较于单一区域生长算法，本方法显著提升了ITC检测效果——正确匹配率从73.5%提高到86.1%，召回值从0.78提升至0.89。
关键词： 机载激光扫描（ALS）、单木树冠（ITC）分割、光探测与测距（LiDAR）、区域生长法、冠层形态、落叶松人工林
更新于2025-09-19 17:13:59
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利用机载激光扫描数据估算林分年龄以改进安大略省北方森林黑云杉木材密度模型
摘要： 能够估算木材质量的时空模型，可支持在采伐前就考虑树木市场潜力的价值链优化方案。研究表明，生态土地分类单元（如生态位点）和基于机载激光雷达（ALS）数据的结构指标，能有效预测加拿大安大略省北方森林黑云杉林分的木材质量属性。然而树龄是导致树木间木材质量差异的主要因素，却因在森林清查系统中表征不足而未被纳入既往预测模型。本研究目标为：（一）建立以黑云杉为主的林分平均树龄预测模型；（二）通过引入树龄预测变量来优化黑云杉木材密度模型?；谒婊郑╮f）距离度量的k最近邻（kNN）分类非参数树龄模型表现良好，其均方根差（RMSD）为15年且解释了62%的方差变异。后续利用树龄与生态位点预测变量构建的随机森林木材密度模型具有实用价值，均方根误差（RMSE）为59.1千克·米?3。这些通过纳入可从清查数据中获取的树龄与立地效应而建立的模型，使大尺度木材质量预测更接近实际应用。
关键词： 预测建模、林分年龄、激光雷达、北方森林、木材密度建模、黑云杉、森林资源清查、机载激光扫描（ALS）、k近邻算法
更新于2025-09-11 14:15:04
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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
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。
关键词： 无人机、激光扫描、摄影测量、森林资源调查、精准林业、机载激光扫描（ALS）
更新于2025-09-11 14:15:04
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利用机载激光雷达数据和多季节卫星影像估算森林结构与组成变量
摘要： 先进的森林资源清查（FRI）信息对可持续森林管理至关重要。FRI依赖于遥感数据与处理方法，以及野外校准/验证环节，从而为大面积森林清查和生物物理变量建模提供高性价比方案。本研究旨在探讨加拿大安大略省异龄耐荫阔叶林中，结合多季节多光谱卫星影像与机载激光雷达（ALS）数据对估算断面积、树种混交度及林分密度的影响。通过以随机森林（RF）回归作为非参数诊断技术，比较了三种多光谱光学传感器（即Landsat-5 TM、Sentinel-2 A和WorldView-2），以确定建模FRI变量的最具成本效益的传感器配置。利用RF变量重要性评估了这些光学传感器衍生的光谱预测因子以及ALS高度和强度指标的贡献。作为变量选择框架的一部分，采用分层变量聚类技术将所有预测变量分组为相对独立的群集，揭示了光谱预测因子与基于高度和强度的指标所含信息的差异性——这表明ALS强度数据携带有区别于被动近红外数据的独特信息，可补充用于森林特征描述。单独使用ALS数据未能建立准确的断面积和树种混交度模型，但加入光谱预测因子后预测精度显著提升。与单时相影像相比，多季节影像对FRI变量建模更为准确，尤其是与ALS数据结合时。尽管空间分辨率有限，Sentinel-2 A仍被证实是增强ALS基础FRI模型的最具成本效益的影像源。采用变量选择程序确定的变量时，最优子集回归表现优于用于诊断分析的RF模型，最终建立了一系列准确且简约的预测模型：断面积、树种混交度和林分密度的决定系数分别为0.73、0.90和0.67。
关键词： 多季节卫星影像、变量选择、哨兵2A号卫星、机载激光扫描（ALS）、森林资源清查
更新于2025-09-10 09:29:36