【技术实现步骤摘要】
一种基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法
本专利技术属于地理科学
,具体涉及一种基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法。
技术介绍
森林作为最重要的陆地生态系统,是一个多资源、多功能的综合体,在固定二氧化碳、提供林木资源、调节气候、涵养水源、保护生物多样性、维护生态平衡等方面蕴含着巨大的价值,因此,了解森林生长和消亡的发展规律意义重大,在全球气候变暖的背景下,森林的碳汇功能日益成为研究的热点问题,对森林碳汇量及碳储量进行准确测算,是掌握森林生态系统在全球碳循环中的作用以及碳汇交易的基础,随着科学技术的发展,地理信息系统、遥感技术、全球定位系统和计算机技术在森林资源调查中得到了广泛的应用,为森林资源调查节省了不少人力和物理。尤其是近几年遥感技术的迅速发展,特别是激光雷达(LightDetectionAndRanging,LiDAR)技术的出现于应用,更是为我国森林资源调查带来了新的机遇。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法。本专利技术的目的是这样实现的,所述的基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法包括分析与设计、LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立步骤,具体包括:A、分析与设计:以待测地森林资源清查数据为基础,选择具有代表性的森林设置样地,对样地内的数目进行每木检尺,分别记录每棵树的胸径、树高、枝下高、冠幅和样地内的相对坐标;B、LiDAR和ALOSPALS ...
【技术保护点】
1.一种基于LiDAR和ALOS PALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法,其特征在于所述的基于LiDAR和ALOS PALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法包括分析与设计、LiDAR和ALOS PALSAR多元数据的森林生物量模型的建立步骤,具体包括:A、分析与设计:以待测地森林资源清查数据为基础,选择具有代表性的森林设置样地,对样地内的数目进行每木检尺,分别记录每棵树的胸径、树高、枝下高、冠幅和样地内的相对坐标;B、LiDAR和ALOS PALSAR多元数据的森林生物量模型的建立:1)通过机载LiDAR系统测量样地内的点云数据,然后对LiDAR点云数据进行预处理,从中生成DEM、DSM和CHM,提取建立模型所需的相关树高数据;2)通过对PALSAR数据进行预处理,精确的将地面样地观测数据和SAR影响配准,通过数据生产方提供的定标公式和定标系数将SLC图像的信号转换为用分贝表示的后向散射系数;3)以样地森林生物量为因变量,以机载LiDAR数据提取的样地林木平均高、极化SAR的敏感信号、极化分解参数为自变量,利用多元数据进行多元后消逐步回归法和强行进入发进行建模。
【技术特征摘要】
1.一种基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法,其特征在于所述的基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立方法包括分析与设计、LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立步骤,具体包括:A、分析与设计:以待测地森林资源清查数据为基础,选择具有代表性的森林设置样地,对样地内的数目进行每木检尺,分别记录每棵树的胸径、树高、枝下高、冠幅和样地内的相对坐标;B、LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立:1)通过机载LiDAR系统测量样地内的点云数据,然后对LiDAR点云数据进行预处理,从中生成DEM、DSM和CHM,提取建立模型所需的相关树高数据;2)通过对PALSAR数据进行预处理,精确的将地面样地观测数据和SAR影响配准,通过数据生产方提供的定标公式和定标系数将SLC图像的信号转换为用分贝表示的后向散射系数;3)以样地森林生物量为因变量,以机载LiDAR数据提取的样地林木平均高、极化SAR的敏感信号、极化分解参数为自变量,利用多元数据进行多元后消逐步回归法和强行进入发进行建模。2.根据权利要求1所述的基于LiDAR和ALOSPALSAR多元数据的森林生物量模型的建立...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈宗铸,雷金睿,陈小花,吴庭天,李苑菱,
申请(专利权)人:海南省林业科学研究所,
类型:发明
国别省市:海南,46
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