【摘要】：激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)作為一種主動(dòng)遙感技術(shù),在林業(yè)調(diào)查中起到越來重要的作用。近年來,隨著激光雷達(dá)搭載平臺(tái)的不斷發(fā)展,獲取的林業(yè)參數(shù)的尺度也變得越來越精細(xì)化。為探究無人機(jī)激光雷達(dá)(unmanned aerial vehicle laser scanning,UAVLS)獲取單木樹冠三維結(jié)構(gòu)的能力,本研究利用一種高效率、靈活便捷的無人機(jī)載激光雷達(dá)對(duì)人工長白落葉松進(jìn)行了單木樹冠特征因子的提取以及樹冠輪廓的模擬,并與機(jī)載激光雷達(dá)(airborne laser scanning,ALS)單木探測和單木樹冠特征因子的提取精度進(jìn)行了比較。首先對(duì)采集的UAVLS和ALS數(shù)據(jù)進(jìn)行了一系列的預(yù)處理,得到用于單木探測和分割的樹冠高度模型(canopy height model,CHM)以及高程歸一化的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。然后進(jìn)行了單木的探測和分割,對(duì)比了兩種單木分割方法(標(biāo)記控制分水嶺和改進(jìn)的K-means聚類),選取所有正確分割的單木進(jìn)行了樹冠特征因子(樹高、冠基高、冠幅、體積及表面積)的提取。利用UAVLS單木點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取了樹冠外部最大輪廓點(diǎn),用四種方程(二次拋物線、單分子式、冪函數(shù)、修正的Weibull分布)構(gòu)建了樹冠輪廓模型,并且對(duì)模型進(jìn)行旋轉(zhuǎn)重建了樹冠三維幾何結(jié)構(gòu),同時(shí)估算了幾何體的體積及表面積作為樹冠的體積及表面積,并與直接從點(diǎn)云中估算的樹冠體積及表面積進(jìn)行了對(duì)比。研究結(jié)果表明,UAVLS相比于ALS不僅具有更高的單木探測精度,也具有更高的單木樹冠結(jié)構(gòu)參數(shù)提取精度,其中單木探測率提高了約37%,單木位置探測的精度提高了 0.19m,樹高的估算提高了 1.29m,冠幅的估算提高了 0.19m。對(duì)于單木樹冠的分割,標(biāo)記控制分水嶺方法比改進(jìn)K-means方法分割落葉松樹冠的效果更好。相比于其他無人機(jī)估算樹冠特征因子的研究結(jié)果,本研究無人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)于樹冠特征因子的提取有著較高的精度,尤其是對(duì)于樹高和冠幅的提取,RMSE分別為0.58m和0.39m。對(duì)于樹高的低估,研究證明了樹高的低估程度隨著點(diǎn)云密度的增加有所改善。UAVLS對(duì)于冠基高的估算略有不足,高估了 0.6m,主要是由于激光雷達(dá)傳感器能量回波次數(shù)少,導(dǎo)致穿透冠層的點(diǎn)云分布不均勻。樹冠輪廓的模擬結(jié)果表明,四種的輪廓模型都能夠很好的描述UAVLS構(gòu)建的樹冠外部輪廓,四種模型的擬合R2均高于0.75,對(duì)于模型的檢驗(yàn)來說,修正的Weibull模型和二次拋物線模型均具有較強(qiáng)的預(yù)測能力。對(duì)于樹冠體積和表面積的估算,基于樹冠輪廓模型估算的樹冠體積和表面積結(jié)果相比于基于三維凸包估算的樹冠體積和表面積更為準(zhǔn)確�？偟膩碚f,該研究為無人機(jī)激光雷達(dá)提取單木樹冠三維結(jié)構(gòu)提供了一個(gè)高效的方案,一定程度上可以代替部分外業(yè)實(shí)測,避免伐木與復(fù)雜的人工測量,進(jìn)而提高林業(yè)調(diào)查的效率。
【圖文】：

本研究的技術(shù)路線主要分為四大步驟，一是激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理部分；二是逡逑單木的探測與分割部分；三是樹冠特征因子的估算部分；四是樹冠輪廓模型的構(gòu)建部分，逡逑完整的技術(shù)路線如圖１－１所示。逡逑－９－逡逑

２．１研究（Ｅ域概況逡逑２．１．１地理?xiàng)l件逡逑研究區(qū)域位于黑龍江省尚志市西北部帽兒山實(shí)驗(yàn)林場三號(hào)實(shí)驗(yàn)站（圖２－１），帽兒山逡逑實(shí)驗(yàn)林場地理坐標(biāo)為東經(jīng)１２７。１８＇０〃？１２７°４１６”，北緯４５°２＇２０”？４５°１８＇１６”，，距離哈爾濱市逡逑區(qū)８０公里。林場總面積為２６４９６公頃。林場坡度大部分在５°？２５°之間，地勢南高北低，逡逑海拔高度在２００？６００米之間，平均海拔４００米。逡逑３７９４４４邐３８４４４４邐３８９４４４邐３９４４４４邐３９９４４４逡逑１［邋＇邋＇邋＇邋＾１１逡逑Ｉ邐ｉ逡逑帽兒山實(shí)驗(yàn)林場逡逑＿逡逑矣－邐邐邐邐邐邐邋、邐－邋ｍ逡逑★三號(hào)實(shí)驗(yàn)站逡逑ＨＺ１捫兒山實(shí)驗(yàn)林場施業(yè)區(qū)邊界邐ＩＩ邋ｋｍ逡逑邐．邐．邐邐邐，＿Ｉｓ逡逑３７９４４４邐３８４４４４邐３８９４４４邐３９４４４４邐３９９４４４邐Ｓ逡逑圖２－１研究區(qū)域位置圖逡逑Ｆｉｇ．邋２－１邋Ｌｏｃａｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｓｔｕｄｙ邋ａｒｅａ逡逑？邋１１邋－逡逑
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：S791.22

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本文編號(hào)：2687193