森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體,為人類的生存和發(fā)展提供必要的物質(zhì)基礎(chǔ)。森林資源調(diào)查是掌握森林資源數(shù)量、質(zhì)量以及分布狀況的重要途徑,也是森林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃方案科學(xué)制定和生態(tài)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要依據(jù)。單木參數(shù)獲取是森林資源調(diào)查的主要工作,為森林生物量、碳儲(chǔ)量以及經(jīng)濟(jì)生態(tài)價(jià)值估算提供重要的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。森林地上生物量(AGB)則在森林資源的動(dòng)態(tài)變化、氣候變化和碳匯等方面扮演著至關(guān)重要的作用。及時(shí)準(zhǔn)確、快速高效以及低成本的獲取單木參數(shù)和森林地上生物量一直是林業(yè)從業(yè)者及研究人員關(guān)注的重點(diǎn)問題。傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查多采用抽樣調(diào)查的方法,需調(diào)查人員對(duì)樣地內(nèi)所有樹木每木檢尺,需耗費(fèi)大量的時(shí)間、人力、物力和財(cái)力,且調(diào)查周期長(zhǎng)、效率低。激光雷達(dá)(Light Detection And Ranging)具有很強(qiáng)的穿透力,能夠獲取森林三維空間結(jié)構(gòu)及林下地形的詳細(xì)信息,進(jìn)而準(zhǔn)確的提取單木參數(shù)和估算AGB。本研究主要以北京地區(qū)為研究區(qū)域,以北方地區(qū)常見的11個(gè)樹種為研究對(duì)象,通過移動(dòng)SLAM激光雷達(dá)和地基激光雷達(dá)在不同的森林類型下(針葉林、闊葉林和針闊混交林)獲取共計(jì)12塊森林樣地的點(diǎn)云數(shù)據(jù),針對(duì)單木參數(shù)因子提取精度和AGB估算做了詳細(xì)...

【文章頁數(shù)】：90 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究概況
        1.2.1 激光雷達(dá)技術(shù)概要
        1.2.2 激光雷達(dá)單木參數(shù)提取研究
        1.2.3 激光雷達(dá)森林地上生物量估算研究
    1.3 研究目標(biāo)
    1.4 研究?jī)?nèi)容
    1.5 技術(shù)路線
2 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)獲取與處理
    2.1 研究區(qū)概況
        2.1.1 地理概況
        2.1.2 森林資源概況
    2.2 數(shù)據(jù)獲取
        2.2.1 野外調(diào)查數(shù)據(jù)
        2.2.2 移動(dòng)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)
        2.2.3 地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)
    2.3 數(shù)據(jù)分析與處理
        2.3.1 野外調(diào)查數(shù)據(jù)分析
        2.3.2 激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理
    2.4 本章小結(jié)
3 基于激光雷達(dá)單木參數(shù)提取研究
    3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    3.2 研究方法
        3.2.1 單木分割法
        3.2.2 胸徑擬合算法
        3.2.3 樹高提取
        3.2.4 樹木位置提取
    3.3 精度評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.4 激光雷達(dá)單木參數(shù)提取
        3.4.1 移動(dòng)激光雷達(dá)單木參數(shù)提取
        3.4.2 地基激光雷達(dá)單木參數(shù)提取
    3.5 單木參數(shù)提取結(jié)果與分析
        3.5.1 移動(dòng)LiDAR結(jié)果與分析
        3.5.2 地基LiDAR結(jié)果與分析
    3.6 不同厚度點(diǎn)云DBH提取分析
    3.7 本章小結(jié)
4 激光雷達(dá)單木地上生物量估算
    4.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
    4.2 研究方法
        4.2.1 QSM算法
        4.2.2 QSM算法優(yōu)化及敏感性分析
    4.3 地上生物量估算
        4.3.1 異速生物量模型法
        4.3.2 QSM優(yōu)化算法
    4.4 結(jié)果與分析
        4.4.1 QSM算法參數(shù)優(yōu)化
        4.4.2 QSM算法敏感性分析
        4.4.3 地上生物量估算結(jié)果
        4.4.4 討論
    4.5 本章小結(jié)
5 結(jié)論與展望
    5.1 研究結(jié)論
    5.2 研究創(chuàng)新點(diǎn)
    5.3 展望
參考文獻(xiàn)
個(gè)人簡(jiǎn)介
導(dǎo)師簡(jiǎn)介
獲得成果目錄
致謝



本文編號(hào)：3771236