基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法技术

基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，涉及森林资源监测技术领域，其包括对落叶林区域进行激光雷达扫描并采集数据，将得到的数据进行预处理和分析从而分离出不同高度的冠层，采用基于数字表面模型(DSM)的方法对每个孤立冠层进行不同分辨率阈值的分割，将每一层分割的树段跨层合并，并描绘出单独的树，从中提取树级参数即完成相应落叶林树级参数的测定。本发明专利技术提供的方法可以显著提高林下叶层树的平均检出率和平均总体准确度，并且获取的所有树木的总精度得到提高，该方法为有效、鲁棒的单树分割提供了一种很有前景的解决方案。

A Method for Determining Tree Level Parameters of Deciduous Forest Based on Small Spot Airborne Radar

【技术实现步骤摘要】
基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法
本专利技术涉及森林资源监测
，尤其指一种基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法。
技术介绍
森林资源清查的主要目的是通过调查各类森林资源的分布和质量变化情况来进行森林管理和决策分析(如改良采伐、森林存量、生长预测和造林设计等应用)。传统的方法是通过人工对标准样地进行大量的实地勘测，并利用样本数据中单棵树木的胸径、冠层直径和树高等树级参数来估算整个森林的林分信息，不仅耗费大量的人力资源和时间成本，其得到的参数也存在一定的误差。在过去的几十年中，机载激光雷达已广泛应用于林业领域，以尽量减少具有劳动密集型和成本消耗型特点的传统的森林清查工作。由于激光雷达能够以前所未有的空间和时间分辨率捕捉三维(3D)点云数据，这使得森林清查工作对树级信息的提取需求有了多方面的增长，以提高森林评估、监测和管理活动的准确性。目前，对于单树检测方面的主要技术有：基于冠层高度模型(CHM)或基于数字表面模型(DSM)的方法，以及最近出现的直接使用原始激光雷达点云方法的技术，但这些技术和方法往往无法检测结构复杂森林中的林下叶层树，而且很难检测冠层边缘，通常会过度本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于：对落叶林区域进行激光雷达扫描并采集数据，将得到的数据进行预处理和分析从而分离出不同高度的冠层，采用基于DSM的方法对每个孤立冠层进行不同分辨率阈值的分割，将每一层分割的树段跨层合并，并描绘出单独的树，从中提取树级参数即完成相应落叶林树级参数的测定。

【技术特征摘要】
1.基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于：对落叶林区域进行激光雷达扫描并采集数据，将得到的数据进行预处理和分析从而分离出不同高度的冠层，采用基于DSM的方法对每个孤立冠层进行不同分辨率阈值的分割，将每一层分割的树段跨层合并，并描绘出单独的树，从中提取树级参数即完成相应落叶林树级参数的测定。2.根据权利要求1所述的基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于，对落叶林区域进行激光雷达扫描并采集数据的方法是：根据不同区域，设置满足要求的飞行高度、飞行速度和飞行航线，采集小光斑机载雷达数据，得到激光雷达点云数据。3.根据权利要求2所述的基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于，将得到的激光雷达点云数据进行预处理和分析的方法包括以下步骤：1)通过滤波方法将激光雷达点分为地面点和非地面点，建立基于地面点的1米分辨率数字高程模型DEM，采用最近邻法进行补空，采用平均法进行插值；2)对激光雷达点云数据的点间距进行均匀化，生成分辨率为标称点间距NPS的网格，再选择每个网格单元内的最高高程点LSP对激光雷达点云进行滤波，最后对LSP进行平滑处理。4.根据权利要求3所述的基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于：采用标准偏差为标称点间距NPS，半径为3×NPS的高斯平滑滤波器对激光雷达点云数据进行处理。5.根据权利要求4所述的基于小光斑机载雷达的落叶林树级参数测定方法，其特征在于，分离出不同高度的冠层的方法包括以下步骤：1)利用激光雷达获得的DEM计算各层位的地面高度，然后将每个点云垂直分层成多个冠层，按激光雷达点数量由多到小将其编码为第1层—第5层；2)剔除低于5m的低植被层数；3)将第4层...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄银珍，王小虎，罗泽，黄海波，洪俊，
申请(专利权)人：湖南工学院，
类型：发明
国别省市：湖南,43