地基与无人机激光雷达结合提取单木参数

摘要：

激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)在森林空间结构测量方面具有较大优势,但单独利用地基或无人机LiDAR难以完整描述森林垂直结构.为此,该研究提出了地基和无人机LiDAR点云相结合的单木参数提取方法,采用相对最短路径算法(Comparative Shortest-Path algorithm,CSP)和点云区域生长算法分别从地基和无人机LiDAR点云中识别单木,根据地基和无人机LiDAR的单木位置与地面实测单木位置进行点云粗匹配,然后采用迭代最近点(Iterative Closest Point,ICP)进行点云精匹配,采用最高值和基于密度的噪声应用空间聚类(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)提取单木树高和胸径,并通过地面实测样地数据对地基、无人机和融合点云的单木参数提取精度进行评价.结果表明:基于地基和融合点云的单木检出率一致,简单、中等、复杂样地的单木检出率分别为98％、94％、91％,基于无人机点云的单木检出率较低;基于地基与融合点云的胸径提取精度基本一致,三种样地胸径提取值的决定系数R2均在0.96以上,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)在1.20～1.60 cm之间;基于融合点云的树高提取精度最优,简单、中等、复杂样地树高提取值的R2分别为0.98、0.94和0.73,RMSE在1.38～4.19 m之间;融合点云对中等样地树高提取精度提升较大,融合后RMSE相较地基点云降低了0.34 m,R2提高了3％,对简单、复杂样地提升较小;所研究的单木中,杉木的胸径和树高提取精度最高,R2最高分别为0.99、0.89,RMSE最低分别为1.35 cm、1.96 m.地基和无人机LiDAR融合点云可以更精细地测量森林空间结构,更好地满足森林资源调查业务应用.

关键词：无人机、激光雷达、林业、参数提取、胸径、树高

所属期刊栏目：38

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：国家重点研发计划;国家科技重大专项

在线出版日期：2022-10-24（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：51-58