一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法技术

本发明专利技术公开了一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，属于森林资源监测技术领域。本发明专利技术首先对获取的激光雷达点云数据进行去噪、归一化，然后通过激光雷达点云数据中的点云距离的差异提取研究区内的单木冠幅，然后提取高光谱数据中作为分类的变量特征，结合提取的单木冠幅，将高光谱特征在冠幅内进行统计与汇总，以汇总过后的特征均值作为训练样本对树种利用随机森林算法进行分类，具有效率高、精度高的优点，本发明专利技术的方法不仅利于特征变量的机理解释，也易于通过方法移植应用于天然林和次生林等。

A method of forest tree species classification based on lidar and hyperspectral data

The invention discloses a method for classifying forest tree species by combining lidar and hyperspectral data, which belongs to the technical field of forest resources monitoring. The method firstly denoises and normalizes the acquired LIDAR point cloud data, then extracts the crown width of a single tree in the study area by the difference of the distance between point clouds in the LIDAR point cloud data, and then extracts the hyperspectral data as the variable feature of classification, and combines the extracted crown width of a single tree, carries out statistics and aggregation of hyperspectral features in the crown width, so as to aggregate all the features after the study. The method of the present invention is not only advantageous to the mechanism interpretation of characteristic variables, but also easy to be transplanted to natural forests and secondary forests by the method.

【技术实现步骤摘要】
一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法
本专利技术属于森林资源监测
，更具体地说，涉及一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法。
技术介绍
精确的森林树种分类，对于森林资源监测、生态因子调查及生物多样性研究有重要意义。同时，这些信息也可以用于掌握森林树种资源分布及动态变化，对于森林的经营管理、生态环境保护及气候变化缓解方面提供数据支持。常规的树种分类主要依赖于野外调查及大比例尺航片或卫片判读等，其工作量较大，且不利于森林树种信息的更新。近年来，基于激光雷达和高光谱技术逐步应用于森林信息获取中。激光雷达技术作为一种主动遥感技术，受天气环境等的影响较小，能够较好地获取森林的植被高程信息及冠层三维结构信息。高光谱技术以被动遥感的方式可以获得多种不同时相和空间尺度的植被生物物理和化学特征，提供丰富的光谱信息来提高树种的区分。通过激光雷达数据所记录的单木三维结构可以有效的在森林中提取出单木，同时利用高光谱数据的单木光谱信息可以实现对森林树种的精准分类。基于激光雷达和高光谱数据对森林树种进行分类的研究为：Thomson等2005年在《InternationalJourna本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，其特征在于，通过激光雷达点云数据中的点云距离的差异提取研究区内的单木冠幅，然后提取高光谱数据中作为分类的变量特征，结合提取的单木冠幅，将高光谱特征在冠幅内进行统计与汇总，以汇总过后的特征均值作为训练样本对树种利用随机森林算法进行分类。

【技术特征摘要】
1.一种结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，其特征在于，通过激光雷达点云数据中的点云距离的差异提取研究区内的单木冠幅，然后提取高光谱数据中作为分类的变量特征，结合提取的单木冠幅，将高光谱特征在冠幅内进行统计与汇总，以汇总过后的特征均值作为训练样本对树种利用随机森林算法进行分类。2.根据权利要求1所述的结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)借助飞机采集激光雷达和高光谱数据，在地面设置样地，并在样地中记录树种并计数，同时对样地中单木位置进行定位以用于模型训练样本选择；(2)通过激光雷达点云数据计算归一化点云数据，并对原始高光谱数据进行辐射定标和校正，实现遥感数据的预处理；(3)基于点云的距离判断聚类方法对单木的冠幅进行提取；(4)提取高光谱影像特征并筛选特征变量；(5)通过随机森林算法利用单木冠幅尺度的高光谱特征对森林树种进行分类。3.根据权利要求1或2所述的结合激光雷达和高光谱数据对森林树种分类的方法，其特征在于，所述单木冠幅的提取是利用树与树之间的相对水平距离对点云从高到低来进行单木的分割，具体包括：事先根据实际冠幅大小设置阈值，大于阈值的点将不会被分割到目标单木里，小于阈值的点按照最小距离规则分割到对应的单木上，同一棵树的点云所覆盖的水平范围即单木的冠幅范围，从而完成单木冠幅的提取。4.根据权利要求2所述的结...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹林，申鑫，皋厦，刘浩，汪贵斌，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32