国家高技术研究发展计划(2012AA12A306) 作品数:35 被引量:628 H指数:16 相关作者: 庞勇 李增元 刘鲁霞 雷渊才 曾伟生 更多>> 相关机构: 中国林业科学研究院资源信息研究所 国家林业局 西南林业大学 更多>> 发文基金: 国家高技术研究发展计划 国家自然科学基金 国家重点基础研究发展计划 更多>> 相关领域: 农业科学 天文地球 自动化与计算机技术 交通运输工程 更多>>
高精度DEM支持下的多时期航片杉木人工林树高生长监测 被引量:6 2019年 【目的】集成多时期航片数据和由机载激光雷达数据获取的密集林区数字高程模型,估测多时期杉木人工林冠层高度,并对其生长情况进行定量监测,为多时期航片监测森林生长趋势和评价林地生产力提供可能。【方法】首先基于分类后的激光雷达点云数据获得林下高精度数字高程模型和森林数字表面模型,利用航片数据构建立体像对,通过自动立体匹配算法生成森林冠层的摄影测量数字表面模型,然后借助数字高程模型将2种数字表面模型进行高度归一化,提取研究区多时期森林冠层高度。利用1996、2004年历史航片和2014年数字航片以及激光雷达数据,构建18年内皖南杉木人工林3期森林冠层高度,并对其精度进行分析。【结果】1)由2014年数字航片和激光雷达数据获取的森林冠层高度的R^2为0. 52,RMSE为1. 79 m; 2)由2014年数字航片处理得到的森林冠层高度与对应样地实测上层木的平均高验证精度较高,平均绝对误差1. 59 m,平均相对误差15%,最大绝对误差3. 45 m,最大相对误差30. 80%,测量精度85. 00%; 3)由1996、2004、2014年航片得到3期杉木人工林冠层高度,其增长趋势与树高生长曲线预测趋势一致。【结论】在多山复杂地形条件下,利用航片可准确定量反映山脊向阳面的森林冠层高度变化,但对于山谷阴影处,则会出现冠层高度被低估情况,利用多期航片结合高精度DEM数据可定量反映上层木的冠层高度变化。 夏永杰 庞勇 刘鲁霞 陈博伟 陈博伟 董斌关键词:数字高程模型 数字表面模型 结合机载LiDAR和LANDSAT ETM+数据的温带森林郁闭度估测 被引量:33 2016年 森林郁闭度是森林资源调查中的一个重要因子,在森林生态系统管理中具有重要作用。研究如何有效地将激光雷达数据应用于森林郁闭度遥感估测具有重大意义。激光雷达数据的应用能够有效地弥补传统地面调查耗时、费力等不足,不仅可以快速、准确地获取郁闭度遥感估测的模型训练数据和验证数据,还有助于进一步推广应用于大区域的森林郁闭度反演,为林业资源调查提供有力的依据。该研究结合激光雷达数据和LANDSAT ETM+数据估测温带森林郁闭度。以高密度机载激光雷达(ALS)点云数据估算的郁闭度作为模型训练数据和验证数据,通过LANDSAT ETM+影像数据计算得到的8种植被指数作为自变量,使用多元逐步回归(MSR)、随机森林(RF)和Cubist 3种模型,对内蒙古大兴安岭根河林区森林郁闭度进行估测。经验证,Cubist模型的效果比较好(决定系数R2=0.722,均方根误差RMSE=0.126,相对均方根误差r RMSE=0.209,估计精度EA=79.883%)。结果表明,结合激光雷达数据和LANDSAT ETM+影像数据估算温带森林郁闭度非常有潜力。但要将其推广应用于更大区域尺度的森林郁闭度遥感估测,模型的预测能力还有待进一步改进和提高;自变量应尝试加入更多种类遥感数据和其他遥感因子参与建模,例如采用地形因子、高分辨率遥感影像提取纹理特征等,最大可能地减少光学影像、植被指数、地形阴影等带来的影响,提高反演精度;激光雷达数据计算得到的郁闭度的准确性和可靠性还需进一步验证。 张瑞英 庞勇 李增元 包玉海关键词:ETM+ 机载激光雷达 森林郁闭度 Classifying land cover based on calibrated full-waveform airborne light detection and ranging data 被引量:4 2013年 The capability of the parameters derived from waveform data in discriminating objects is assessed and the effect of the relative calibration of full-waveform data in discriminating land-cover classes is evaluated. Firstly, a non-linear least-squares method with the Levenberg-Marquardt algorithm is used to fit the return waveforms by a Gaussian function. Gaussian amplitude, standard deviation, and energy are extracted. Secondly, a relative calibration method using the range between the sensor and the target based on a radar equation is applied to calibrate amplitude and energy. The change in transmit pulse energy is also considered in this process. A support vector machine classifier is used to distinguish the study area into non-vegetated area (including roads, buildings, and vacant lots), grassland, needle-leaf forests, and broad- leaf forests. The overall classification accuracy ranges from 79.33% to 87.6%, with the combination of the two groups of the three studied parameters. Calibrated data classification accuracy is improved from 1.20% to 6.44%, thus resulting in better forest type discrimination. The result demonstrates that the parameters extracted from the waveforms can be applied effectively in identifying objects and that relative calibrated data can improve overall classification accuracy. 徐光彩 庞勇 李增元 赵旦 李丹关键词:CALIBRATION FORESTRY 机载LiDAR和高光谱融合实现温带天然林树种识别 被引量:43 2013年 将机载LiDAR(Light Detection and Ranging)与高光谱CASI(Compact Airborne Spectrographic Imager)数据融合,充分利用垂直结构信息和光谱信息进行温带森林树种分类,并与仅用高光谱数据的分类结果相比较,评估融合数据的树种分类能力。结合样地实测数据,首先用LiDAR获得的3维垂直结构信息对CASI影像上的林间空隙进行掩膜,提取林木冠层子集;然后对冠层子集分层掩膜,利用光谱曲线的一阶微分及曲线匹配技术,实现各树种训练样本的自动提取;利用SVM分类器对两种数据分类并比较精度。结果表明,融合数据的树种分类总体精度和Kappa系数(83.88%,0.80)优于仅使用CASI数据(76.71%、0.71),优势树种的制图精度为78.43%—89.22%,用户精度为75.15%—95.65%,整体也优于仅使用CASI的制图精度(68.51%—84.69%)和用户精度(63.34%—95.45%)。结果表明,机载LiDAR与CASI基于像元的融合对温带森林树种识别的精度较仅高光谱数据有较大提高。 刘丽娟 庞勇 范文义 李增元 张登荣 李明泽关键词:LIDAR SVM 用地基激光雷达提取单木结构参数——以白皮松为例 被引量:36 2014年 以白皮松(Pinus bungeana Zucc)为研究对象,针对地基激光雷达TLS扫描的3维点云数据在单株木垂直方向的分布特征,提出了一种基于体元化方法的树干覆盖度变化检测方法,获取单木枝下高;然后根据获取的枝下高引入2维凸包算法获取垂直方向分层树冠轮廓,并计算树冠体积和冠幅;同时获取的单木参数还有胸径与树高。结果表明:单木枝下高的估测精度较高,R2与RMSE分别为0.97 m和0.21 m;胸径估测结果的R2与RMSE分别为0.79 cm和1.07 cm;采用逐步线性回归方法建立单木树冠体积与其他单木参数的相关关系,模型变量包括冠幅、叶子填充树冠长度和胸径,样本数为20,模型的R2与RMSE分别是0.967 m3和2.64 m3。本文方法能较准确地估测枝下高,TLS数据具有对树冠结构3维建模的潜力。 刘鲁霞 庞勇 李增元 徐光彩 李丹 郑光关键词:枝下高 森林生产力区划和量化分级方法研究——以辽宁省为例 被引量:3 2014年 采用宏观区划和微观量化分级相结合的方法,利用气候、植被和立地区划数据,首次在全国大区域尺度上实现森林生产力三级区划,同时,结合多期森林资源清查地面样地数据实现森林生产力量化分级。以辽宁森林生产力区划和量化分级成果为案例,详细介绍本研究的技术路线和方法。该研究可为林业区划、森林生态系统功能评价等研究和实践提供理论和方法依据。 高金萍 高显连 郝月兰几种相容性生物量模型及估计方法的比较 被引量:34 2014年 以南方150株马尾松地上生物量数据为例,在考虑林分起源和未考虑林分起源2种情形下,对非线性似然无关回归法、比例平差法和非线性联立方程组法3种方法进行综合比较研究。根据分配层次不同,比例平差法和非线性联立方程组法将进一步考虑总量直接控制和分级联合控制2种方案。从直径、树高、地径、年龄、枝下高和冠幅6个林分变量中选取不同的变量构建一元、二元和三元生物量模型,利用加权最小二乘回归法消除生物量模型中存在的异方差性。基于独立形式的一元、二元和三元模型,利用非线性似然无关回归法、比例平差法和非线性联立方程组法构建相应的相容性生物量模型。结果表明:在考虑和未考虑林分起源情形下,3种估计方法都能有效保证各分量生物量总和等于总生物量,预测精度较高。总体而言,非线性联立方程组法预测精度更高、稳定性更强,其次是非线性似然无关回归法,最差的是非线性比例平差法;根据建模数据和检验数据综合比较得知,在考虑和未考虑林分起源情形下,总量控制联立方程组法对应的二元相容性生物量模型预测精度最高。 符利勇 雷渊才 曾伟生关键词:相容性 生物量模型 不同林分起源的相容性生物量模型构建 被引量:32 2014年 目前为止已有不同方法构建生物量相容性模型,但不同林分起源的生物量相容性模型很少报道。针对此问题,以150株南方马尾松(Pinus masson iana)地上生物量数据为例,利用比例平差法和非线性联立方程组法建立不同起源地上生物量以及干材、干皮、树枝和树叶各分项生物量相容的通用性模型。根据分配层次不同,两种方法又各自考虑总量直接控制和分级联合控制两种方案。从直径、树高、地径、枝下高和冠幅5个林分变量中选取不同的变量构建一元、二元和三元生物量模型,并利用加权最小二乘回归法消除生物量模型中存在的异方差性。结果为:比例平差法和非线性联立方程组法都能有效保证各分项生物量总和等于总生物量,模型预测精度满足要求。总体而言,非线性联立方程组方法比比例平差方法精度高,同时两种方法中总量直接控制法比分级联合控制法预测效果好;各分项生物量模型本身作为权函数能有效消除异方差;各分项对应的三元生物量模型预测精度最高,其次是二元生物量模型,最低是一元生物量模型,但这些差异不是很大。总之,为权衡考虑模型预测精度和调查成本,建议把直径和树高作为协变量利用总量直接控制非线性联立方程组法对不同起源生物量建模。 符利勇 雷渊才 孙伟 唐守正 曾伟生关键词:相容性 马尾松 基于机载激光雷达校正的ICESat/GLAS数据森林冠层高度估测 被引量:18 2017年 针对星载激光雷达(geoscience laser altimeter system,GLAS)大光斑属性,该文提出了一种改进后的光斑尺度森林冠层高度估测方法,并分析了复杂地表对其估测精度的影响。首先,对机载lidar点云分类出地面点,并利用地面点对点云数据进行高度归一化处理,提取点云局部最大值得到光斑范围内机载lidar最大冠层高度;以机载lidar最大冠层高度作为模型参数拟合因变量,同时以坡度作为模型的输入变量,结合光斑大小和地表粗糙度,进行参数拟合,得到改进后光斑尺度森林冠层高度估测模型;最后,利用实测样地数据对冠层高度估测模型进行验证。结果表明:机载点云数据可以准确地反映光斑范围内森林冠层的分布,受到树种类型和点云密度的影响,不同森林类型的点云冠层分布存在明显差异。坡度等级直接影响GLAS光斑尺度森林冠层高度的估测精度,改进后的估测模型可以减小坡度对GLAS光斑森林冠层高度估测的影响,模型估测均方根误差(root mean square error,RMSE)稳定在3.26~3.88 m。样地Lorey's高与估测结果拟合度较好,相关系数r=0.66,不同森林类型光斑尺度冠层高度估测精度存在差异,混交林估测精度最高,r和RMSE分别为0.84和1.06 m。该方法可以有效减少地形条件对光斑尺度森林冠层高度估测的影响,并为更大尺度的冠层高度制图提供了有效的参考。 胡凯龙 刘清旺 庞勇 李梅 穆喜云关键词:激光 数据处理 林地 坡度 WorldView-2纹理的森林地上生物量反演 被引量:30 2017年 使用高空间分辨率卫星WorldView-2的多光谱遥感影像,构建植被指数和纹理因子等遥感因子与森林地上生物量的关系方程,并计算模型估测精度和均方根误差,探索高分辨率数据的光谱与纹理信息在温带森林地上生物量估测应用中的潜力。以黑龙江省凉水自然保护区温带天然林及天然次生林为研究对象,通过灰度共生矩阵(GLCM)、灰度差分向量(GLDV)及和差直方图(SADH)对高分辨率遥感影像进行纹理信息提取,并利用外业调查的74个样地地上生物量与遥感因子建立参数估计模型。提取的遥感因子包括6种植被指数(比值植被指数RVI、差值植被指数DVI、规一化植被指数NDVI、增强植被指数EVI、土壤调节植被指数SAVI和修正的土壤调节植被指数MSAVI)以及3类纹理因子(GLCM、GLDV和SADH)。为避免特征变量个数较多对估测模型造成过拟合,利用随机森林算法对提取的遥感因子进行特征选择,将最优的特征变量输入模型参与建模估测。采用支持向量回归(SVR)进行生物量建模及验证,结果显示选入模型的和差直方图均值(sadh_mean)、灰度共生矩阵方差(glcm_var)和差值植被指数(DVI)等遥感因子对森林地上生物量有较好的解释效果;植被指数+纹理因子组合的模型获得较精确的AGB估算结果(R2=0.85,RMSE=42.30 t/ha),单独使用植被指数的模型精度则较低(R^2=0.69,RMSE=61.13 t/ha)。 蒙诗栎 庞勇 张钟军 李增元 王雪琼 李世明关键词:地上生物量 高分辨率遥感影像 温带森林 支持向量回归