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基于机载LiDAR数据,分析哑变量对林分蓄积量估测精度的影响。以广西高峰林场为研究对象,借助机载激光雷达点云数据和96个样地数据,将样地数据按7∶3的比例随机划分为建模样本和测试样本,采用随机森林模型(RFR)和支持向量机模型(SVR)对建模样本与对应的点云特征回归建模,将树种组(针叶林和阔叶林)和龄组分别作为哑变量引入到回归模型。利用测试样本的估测精度评价模型的估测精度,引入树种组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.64,支持向量机模型决定系数R2从0.49提高到0.50。引入龄组哑变量,随机森林模型决定系数R2从0.59提高到0.65,支持向量机模型决定系数R2从0.45提高到0.55。根据模型的建模精度和验证精度结果得出,引入哑变量对蓄积量估测模型的精度提升是相对有效的。龄组哑变量对模型精度提升效果优于树种组哑变量。 相似文献
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基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测 总被引：1，自引：1，他引：0
利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。 相似文献
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激光雷达以其独特的穿透能力在大面积的林业探测中越来越受到重视。以国家林业局调查规划设计院和北京遥测技术研究所共同设计研发的大光斑激光雷达系统为基础,详细介绍了该系统的工作原理、模块组成、设备安装、参数设计、数据处理等,并对该系统的飞行试验数据进行了分析,结果显示,该系统下得到的波形数据可对建筑、农田、森林等地物进行精确地刻画。进一步利用Matlab 2014b软件对大光斑激光雷达回波波形估测森林样地最大冠层高度,并利用与之对应的小光斑激光雷达数据提取的森林最大冠层高度对比,总体平均精度达到89.24%。利用SPSS软件做配对样本T检验,结果表明,该系统下获得的大光斑波形数据估测的森林最大冠层高度与小光斑估测的森林冠层高度的差异显著性为0.366,大于0.05,无明显差异,直接证明了大光斑激光雷达估测森林最大冠层高度的独特性能。因此,在未来的林业探测中,可用该系统对大面积的森林资源进行探测,为大面积估测林分最大高、平均高、郁闭度、生物量、蓄积量、叶面积指数等一系列森林参数创造了条件。 相似文献
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《林业科学》2021,57(9)
【目的】探索一种适用于已具备林下地形,可协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载激光雷达(LiDAR)条带数据和区域全覆盖的资源三(ZY3)立体像对数据有效估测区域森林平均高的方法,为提高森林资源调查效率和精度提供技术支撑。【方法】以广西高峰林场2个分场为研究区,2018年获取覆盖整个研究区的机载LiDAR、ZY3立体像对和少量实测样地数据。将LiDAR数据提取的DEM作为历史已存在的林下地形,从全覆盖的LiDAR数据中抽取12条飞行条带的LiDAR数据"模拟"抽样式采集的LiDAR数据,形成"林下地形+LiDAR抽样+ZY3立体像对+样地"数据集;以样地和LiDAR数据提取出LiDAR抽样数据对应的森林平均高为模型建立的参考数据(因变量Y),以ZY3立体像对提取的数字表面模型(DSM)减去数字高程模型(DEM)得到的CHM_(ZY3)为自变量(X),采用普通最小二乘(OLS)模型、k-邻近(KNN)模型和回归克里格(RK)模型估测森林平均高,并对其估测效果进行比较评价。【结果】OLS和KNN模型的均方根误差(RMSE)分别为1.88和1.96 m,估测精变(EA)分别为87.18%和86.64%;RK模型估测精度相对较高,RK_(OLS)模型的RMSE=1.84 m,EA=87.42%;RK_(KNN)模型的RMSE=1.86 m,EA=87.32%。【结论】本研究中2类4种模型均可有效估测森林平均高,回归克里格模型(RK_(OLS)、RK_(KNN))优于非空间模型(OLS、KNN),RK_(OLS)模型估测精度最高;在林下地形已知时,协同利用少量实测样地数据、抽样式采集的机载LiDAR条带数据和区域全覆盖的ZY3立体像对数据能够实现区域森林平均高的高效、高精度估测。 相似文献
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气候变化下,森林生物量遥感监测是当前研究的热点,机载LiDAR作为重要的遥感信息源,其采样大小对生物量估测精度有着一定的影响。以机载LiDAR数据为信息源,以44块30m×30m的方形橡胶林实测样地数据为基础,对机载激光雷达数据进行不同尺寸采样(共21个采样尺寸,边长从10m至30m,间隔为1m),提取不同采样尺寸下的激光雷达参数,并与橡胶林地上生物量建立PLSR模型,就机载激光雷达采样大小对橡胶林地上生物量估测精度的影响进行研究。研究表明:当采样尺寸小于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而增大;而当采样尺寸大于18m时,估测精度随着采样尺寸的增大而减小,进而趋于平缓。结果虽然呈现出一定的规律性,但是差异并不是很明显。当采样尺寸为18m时估测效果最佳,模型决定系数(R^2)为0.718,均方根误差(RMSE)为17.830 t/hm^2;交叉验证精度P和RMSEcv分别为82.741%和18.874t/hm^2。相较于实际样地(30m)尺寸下的估测结果,18m采样尺寸下的R^2提高了1.989%,RMSEcv降低了2.611%。因此,生物量的估测精度受机载激光雷达数据采样尺寸大小的影响,在生物量估测过程中需结合研究对象和研究区的实际情况对采样尺寸进行选择,从而提高生物量估测精度。 相似文献
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该文基于金坛区碳汇监测山区调查点范围内,第250,77号国外松林小班的LiDAR数据和样地实测数据,利用冠层高度模型与点云分割相结合的方法实现单木识别,以实测胸径作为因变量,估测树高作为自变量,通过建立非线性回归方程的方式进行林分胸径反演和公顷蓄积量估算.结果表明:机载LiDAR估测的国外松数据与实测数据具有较好的相关性,通过设置3组反演模型并进行方程优选,确认当LiDAR估测树高范围在14—22 m时,推荐y=-2.1849x2+13.569x-17.605(R2=0.8063)作为胸径反演最优方程.将250号LiDAR估测树高代入方程反算胸径,并根据《江苏省主要树种一元材积表》计算公顷蓄积量,获LiDAR估测胸径为26.6 cm,估测公顷蓄积量为157.2 m3/hm2,估测精度符合《森林资源规划设计调查技术规程(GB/T 26424-2010)》中的允许误差要求. 相似文献
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森林是全球重要的陆地生态系统,各国普遍采用地面样地调查的方法评估其资源量和生物量。随着激光雷达技术的发展,采用星载大光斑激光雷达估算大区域森林地上生物量将成为另一种选择。为探索利用大光斑激光雷达估算森林地上生物量的方法,提出了一种基于仿真大光斑激光雷达和多层感知器的森林地上生物量估算模型。比较仿真大光斑激光雷达波形参数13种组合拟合森林地上生物量的效果后,认为多层感知器的估测精度高于多元线性回归。与样地实测地上生物量相比,多元线性回归估测结果的偏差范围为-34.96~23.28t/hm2,多层感知器估测结果的偏差范围更小,为-19.09~20.19t/hm2。因此,多层感知器估测森林地上生物量的效果优于多元线性回归。 相似文献
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【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。 相似文献
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基于机载激光雷达点云数据提取的嵩县测区森林资源数据，结合样地调查数据，采用多元线性回归模型，重点分析无人机载激光雷达获取的点云数据在森林蓄积量模型反演方面的精度分析，为河南省森林蓄积量的测算提供参考依据。结果显示：山区栎类蓄积量调整决定系数AdjR2=0.890m3·hm-2，平均相对误差MSE=0.237 m3·hm-2，均方根误差RMSE=0.478 m3·hm-2，结合分层地面样地调查数据对山区栎类蓄积量数据进行多元线性回归模型反演，模型精度为96.01%。无人机机载激光雷达能够自动获取大面积栎类标准地的激光点云数据，可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度)具备三维结构参数提取能力，通过全覆盖的激光雷达数据反演结果以及地面验证两个部分的数据验证，得到的精度测算结果较好，为计算森林蓄积量提供新的方法。 相似文献
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叶面积指数是森林的重要结构参数,对于研究与植被叶片相关的生物物理活动具有重要意义。为了提高针叶林叶面积指数的估测精度,以吉林省长春市净月潭国家森林公园为研究区,通过对小光斑激光雷达离散点云进行滤波分类处理、拟合波形数据,从中提取5个能量参数,分别用于估测针叶林样方的叶面积指数,通过分析得出I2预测模型最好,R=0.911,P=0.968。结果表明小光斑激光雷达离散点云的能量信息能够较好地估计针叶林的叶面积指数,未来应加大小光斑激光雷达能量参数的应用。 相似文献
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【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。 相似文献
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[目的 ]以2016年9月广西壮族自治区高峰林场实验区获取的机载LiDAR点云数据为基础,通过提取30 m×30 m空间林分尺度下的LiDAR点云特征变量实现对林分平均高的估测。[方法 ]首先将105块实测林分平均高度的样地数据按照3:1的比例随机划分为训练样本(79)和检验样本(26),采用随机森林回归(RFR)和支持向量回归(SVR)两种机器学习算法对79个训练样本与对应的林分LiDAR点云特征变量回归建模。建模方案包括随机森林模型、支持向量机模型及随机森林+支持向量机组合模型。其次利用26个检验样本数据评价模型预测精度。最后统计3个模型中训练样本和检验样本对应的精度评价指标,以一个预测精度高、泛化能力强的模型作为最终模型进行林分平均高制图。[结果 ]表明:随机森林模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 1和0.837 5,均方根误差(RMSE)分别为1.22和1.56;支持向量机模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.886 4和0.840 9,均方根误差(RMSE)分别为1.21和1.54;组合模型的训练样本和检验样本的决定系数(R2)分别为0.859 8和0.853 2,均方根误差(RMSE)分别为1.35和1.48;[结论 ]组合模型的泛化能力及预测精度最好,支持向量机次之,最后为随机森林。利用组合模型可有效完成研究区林分平均高制图。 相似文献
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为探究不同模型对林分平均胸径的预测精度,使用贵州省桂花国有林场马厂工区同步获取的机载激光雷达点云数据和地面实测样地数据,通过提取样地水平的点云特征变量,采用方差膨胀因子分析和皮尔逊相关性检验进行自变量选择,建立机器学习模型估测样地平均胸径。结果表明：1)点云特征变量,如平均冠层高度和高度偏态与林分平均胸径有很强的相关性。2)机器学习模型(随机森林、支持向量机、最近邻算法)优于多元线性回归模型,其中,随机森林的拟合效果最好。随机森林的决定系数(R2)为0.71,均方根误差(RMSE)为2.50。3)通过柳杉纯林、针叶混交林、针阔混交林、马尾松纯林4种森林类型的林分平均胸径预测值与实际值差值,进一步证实随机森林模型精度最高,拟合效果最好。利用机载激光雷达点云数据提取点云特征变量,并构建基于机器学习算法的林分平均胸径估测模型是可行的,该方法的精度能满足森林资源调查的应用需求,可作为辅助林业调查工作的技术手段。 相似文献
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【目的】研究通过集成波形信号处理、空间解析和重构建模以及综合波形信息提取方法,探索基于小光斑全波形LIDAR特征变量高精度反演林分特征的新方法。【方法】以江苏南部丘陵地区的亚热带天然次生林为研究对象,在预处理和分析小光斑全波形 LIDAR 数据的基础上,首先基于体元空间框架分解和提取波形的振幅能量信息,并构建伪垂直波形模型;然后,从中提取空间位置信息(即点云)及几何辐射变量,计算 LiDAR点云和波形特征变量,并通过相关性分析筛选特征变量;最后,结合地面实测林分特征参数构建反演模型并验证精度。【结果】1)各 LiDAR特征变量对 Lorey’s树高的敏感性最高,对蓄积量和地上生物量次之,对胸高断面积最低,而返回脉冲总能量和返回脉冲峰值点数对胸高断面积的敏感性却高于其他林分特征因子;在点云特征变量组中,平均高、高度百分位数及冠层上部的返回点云密度与各林分特征之间的相关性较高,而在波形特征变量组中,能量中值高度的均值、返回脉冲长度的标准差和冠层粗糙度的标准差与各林分特征之间的相关性较高;2) Lorey’s 树高的模型估算精度最高( RMSE为实测均值的7.26%),而蓄积量、地上生物量和胸高断面积的模型估算精度略低且较相近( RMSE为实测均值的15.91%～19.82%);模型自变量的数量都在3个以内,选中的自变量为高度百分位数、冠层返回点云密度、返回脉冲长度和冠层粗糙度的标准差;3)各林分特征实测值与交叉验证估算值的拟合结果表明, Lorey’s树高的拟合效果最好(R2=0.85),地上生物量(R2=0.68)和蓄积量(R2=0.59)次之,而胸高断面积(R2=0.45)最低;4) Lorey’s 树高、蓄积量和地上生物量的空间分布状况基本一致,源于它们内在的相关性;相比其他3个特征变量,胸高断面积的空间分布不够连续,这可能是由于其预测模型精度较低所致。【结论】各林分特征综合回归模型的拟合效果和精度都高于仅使用点云特征变量拟合模型的精度,表明了波形特征变量提取森林中下层信息的潜力。点云特征变量描述了森林冠层及上部的三维结构及密度信息,而波形特征变量则获得了森林冠层及以下部分完整的垂直分布和能量信息,二者互补可提升林分特征反演的精度。 相似文献
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激光雷达在森林垂直结构参数估算中的应用 总被引：6，自引：3，他引：3
激光雷达是近年来迅速发展的主动遥感技术, 激光脉冲对森林具有很强的穿透能力, 在森林垂直结构参数估测中具有巨大的潜力与优势。文中分别总结了小光斑和大光斑激光雷达在获取树高、生物量等森林参数中的应用及其优缺点, 同时分析比较了小光斑和大光斑激光雷达在估测森林参数上的不同; 最后重点介绍了目前唯一的星载大光斑激光雷达ICESat/GLAS系统, 总结分析了其在大面积森林空间结构参数估算中的应用现状, 并对激光雷达前景及其应用中存在的问题进行了探讨和展望。 相似文献
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【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m-2)分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m-2,得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R2)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位... 相似文献
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为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明：1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R2在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R2为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。 相似文献