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基于無人機(jī)激光雷達(dá)的銀杏人工林有效葉面積指數(shù)及郁閉度估測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2021-01-10 12:57
  銀杏(Ginkgo biloba L.)是我國(guó)最重要的人工林樹種之一,森林冠層作為植物進(jìn)行生理過程的重要場(chǎng)所,如發(fā)生呼吸、蒸騰和光合作用以及碳水循環(huán)。葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)和郁閉度(Canopy Closure,CC)作為表征森林冠層的重要參數(shù),在植被生長(zhǎng)中起著關(guān)鍵作用。實(shí)時(shí)、定量、精確地獲取葉面積指數(shù)與郁閉度信息對(duì)銀杏精細(xì)栽培及高質(zhì)量經(jīng)營(yíng)管理有重要的意義。LiDAR(Light Detection and Ranging)作為一種主動(dòng)遙感技術(shù)在獲取大面積的森林冠層結(jié)構(gòu)信息方面有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本研究以我國(guó)具有典型性和代表性的成片實(shí)生銀杏人工林(即江蘇省邳州市鐵富鎮(zhèn)銀杏林)為研究對(duì)象,利用無人機(jī)(UAV,Unmanned Aerial Vehicle)激光雷達(dá)獲取的高密度LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)結(jié)合地面實(shí)測(cè)有效LAI與單木定位數(shù)據(jù),首先,基于無人機(jī)激光雷達(dá)提取的多組特征變量,通過孔隙度模型法和統(tǒng)計(jì)模型法對(duì)銀杏人工林有效LAI進(jìn)行估測(cè),并驗(yàn)證精度;然后,結(jié)合無人機(jī)LiDAR高密度點(diǎn)云與地面實(shí)測(cè)單木定位數(shù)據(jù),對(duì)比分析多種單木分割方法(分水嶺算法、多項(xiàng)式擬合法、CHM鄰... 

【文章來源】:南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】:70 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于無人機(jī)激光雷達(dá)的銀杏人工林有效葉面積指數(shù)及郁閉度估測(cè)研究


無人機(jī)激光雷達(dá)測(cè)量示意圖

空間分布圖,正射影像,樣地,概況


概況及研究?jī)?nèi)容區(qū)概況然地理狀況位于江蘇省北部地區(qū)邳州市鐵富鎮(zhèn)(34°33’49’’-34°34’23’’NE),地處江蘇省北部平原地區(qū),屬于半濕潤(rùn)溫帶季風(fēng)氣候,最大降雨量集中在 7、8 月份梅雨季節(jié),年平均溫度約 天,主要土壤類型為黑粘土壤,呈酸性。林資源概況銀杏大規(guī)模種植始于 1993 年,總面積約 5400hm2(本研杏人工純林),周邊無水稻耕作地,林下有部分大豆等林農(nóng)物[64]。研究區(qū)及樣地分布見圖 2-1。

路線圖,研究技術(shù),路線圖


3 基于無人機(jī)激光雷達(dá)有效葉面積指數(shù)的估測(cè)本章選取我國(guó)具有典型性和代表性的成片實(shí)生銀杏人工林(江蘇省邳州市鐵富鎮(zhèn)銀杏林)為研究區(qū),通過多旋翼無人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的高密度點(diǎn)云數(shù)據(jù),結(jié)合地面儀器實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù),分別利用孔隙度模型法和統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù)(eLAI)。首先,將獲取的 LiDAR 原始點(diǎn)云通過濾波插值處理并結(jié)合插值方法得到數(shù)字高程模型(DEM),經(jīng)過高度歸一化后得到具有相對(duì)高(z)的離散點(diǎn)云 LiDAR 數(shù)據(jù);然后,通過地面實(shí)測(cè) eLAI 與逐步引入的多組 LiDAR 特征變量進(jìn)行逐步回歸構(gòu)建預(yù)測(cè)模型并用于估測(cè) eLAI(統(tǒng)計(jì)模型法);同時(shí),通過LiDAR 點(diǎn)云計(jì)算孔隙度(P)并結(jié)合比爾-朗博定律(Beer-Lambert Law)理論估測(cè)eLAI(孔隙度模型法)。最后,結(jié)合地面實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)(研究技術(shù)路線圖如圖 3-1)。具體的研究目標(biāo)為:1)分別使用孔隙度模型法和統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè) eLAI 并評(píng)價(jià)精度;2)在通過 LiDAR 高度特征變量預(yù)測(cè) eLAI 的基礎(chǔ)上,逐步引入密度特征變量、冠層容積特征變量和強(qiáng)度特征變量,并評(píng)估這幾組無人機(jī) LiDAR 高密度點(diǎn)云特征變量對(duì)于 eLAI 預(yù)測(cè)結(jié)果的精度提升效果。

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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博士論文
[1]對(duì)地觀測(cè)多光譜激光雷達(dá)基本原理及關(guān)鍵技術(shù)[D]. 宋沙磊.武漢大學(xué) 2010



本文編號(hào):2968746

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