基于无人机LiDAR的单木生物量估测

摘要：

单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量.首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较.结果表明:桉树样地树高、冠幅相关性系数R2分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R2分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好.改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R2分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株.CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R2提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株.利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度.

关键词：无人机LiDAR、点云数据、单木结构参数、生物量、非线性模型

所属期刊栏目：22

分类号：P237;S758.1(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：广西自然科学基金创新团队项目;中国科学院战略性先导科技专项;广西高校中青年教师基础能力提升项目

在线出版日期：2023-02-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：15028-15035