融合地基与无人机载激光雷达的叶面积指数估算

以黑龙江省帽儿山林场的针阔混交林、针叶纯林两块样地为研究对象,基于地基激光雷达、无人机载激光雷达数据及两者融合数据,采用点云体素化理论、贝尔定律以及多元线性回归法估算森林叶面积指数,探究融合数据对估算叶面积指数结果的影响。结果表明:两种林分类型样地通过无人机载激光雷达数据体素法估算有效叶面积指数精度较低(R^(2)分别为0.76、0.75,均方根误差分别为0.83、0.97),均方根误差较大;地基激光雷达数据体素法、无人机载激光雷达数据贝尔定律分别估算针叶纯林有效叶面积指数(R^(2)=0.79,均方根误差=0.69;R^(2)=0.78,均方根误差=0.55)均优于针阔混交林对应的估算结果(R^(2)=0.74,均方根误差=0.63;R^(2)=0.75,均方根误差=0.66);融合数据体素法(R^(2)=0.84,均方根误差=0.54)与多元回归分析法(R^(2)=0.86,均方根误差=0.62)估算针阔混交林真实叶面积指数精度均较高,但多元回归分析法的优势为估算的真实叶面积指数;以不同采样率对融合数据进行抽稀并采用体素法估算叶面积指数,当采样率为0.8时估算精度最高,R^(2)=0.93,均方根误差=0.63。综上可见,融合数据能够弥补单一激光雷达数据获取林分信息不完全的缺陷,可以更充分的展现林分三维信息,提高估算叶面积指数的精度,但融合数据会造成数据冗余,以0.8采样率对融合数据进行抽稀后估算叶面积指数估算精度最高。