基于哑变量非线性联立方程组模型的林木参数遥感反演

以湖南省攸县黄丰桥林场Worldview-2影像和地面样地调查数据为基础,采用Mean shift算法对影像进行多尺度分割,提取杉木人工林林木冠幅信息,共提取有效林木冠幅227个,并对提取的冠幅边界信息进行平滑处理。分析调查数据中实测冠幅与影像提取冠幅之间的相关性,结合实测胸径、树高与冠幅的关系,应用曲线估计、非线性联立方程组以及基于哑变量的非线性联立方程组分别建立树高和胸径的最优估算模型,并进行了精度评价。结果表明:将树高与胸径作为哑变量,并进行数量化分级建立的影像冠幅与胸径、树高的非线性误差变量联立方程组模型的拟合效果要优于其他2种方法,树高和胸径模型决定系数R2H和R2D分别为0.899和0.913。模型的适用性检验表明,模型的变动系数、平均百分标准误差均在10%以内,具有较强的稳健性。

基于移动激光扫描的橡胶林风害相关参数精准反演

林木参数反演是森林资源管理与培育经营的关键环节。迅速发展的激光探测与测量技术突破了传统测量方法,可以快速的获取林木的空间三维信息,在林业普查中具备高效率、高精度的优势。结合计算机图形学与图像学方法,以中国最大的橡胶生产基地海南省儋州市长期受台风侵害下的两个不同品种橡胶林段(林段1PR107,林段2CATAS7-20-59)为研究对象,设计了面向离散激光点云的单株林木参数提取方法,自动获取橡胶林木风害后的生物量指标。首先,通过人背负移动激光雷达获取林段点云数据并使用瑞利商求取台风造成的主枝干倾角,以找寻每株橡胶树的树冠中心点。其次,对点云进行垂直投影,并采用分水岭与Meanshift算法实现株株分离。最后,基于以上操作自动获取与实测值相近的林木参数,例如冠幅、冠径、冠积、叶面积密度、叶面积分布以及主枝与分枝之间夹角等。计算表明,林段1与林段2东西冠幅分别为3.95和3.73m,与实测相差1.74%～6.27%;林段1与林段2南北向冠幅分别为6.47和6.51m,与实测相差2.54%～4.02%;林段1与林段2平均胸径分别为5.20和4.73cm,与实测相差0.64%～2.44%;林段1与林段2平均冠积分别为168.01和141.80m3,与实测相差0.67%～0.85%;林段1与林段2主枝干倾斜角分别为18.80°和13.11°,与实测相差5.53%～7.09%;林段1与林段2二级分支与主枝干的夹角分别为40.21°～69.23°和10.63°～32.14°,它们相差62.63%;林段1在不同天顶角下的叶面积指数均大于林段2。通过对一定样本(150棵/每类林段)的分析结果与真实比对表明,该方法对林木参数反演结果精度较高,有效地评估了不同品种橡胶树在台风下的损伤度(如主枝干歪斜率、叶面积密度及衰减分布)。参数反演结果与实测值仅有8%的偏差,此偏差主要由橡胶林分叶片稠密,导致林分中叶面与枝干扫描数据获取缺失,以及外界环境干扰如风力扰动、点云拼接误差、激光束发散率、激光扫描范围等原因造成。同时,由于林段1(PR107)的橡胶树的主枝与分枝夹角、冠积以及叶面积指数均大于林段2(CATAS7-20-59)的橡胶树,导致林段1的橡胶树比林段的2橡胶树在台风侵害下更脆弱。因此,该研究可用于研究风力侵害对于不同森林地块的影响,以及量化风害造成的生态系统紊乱的影响。同时,该方法解决了人背负激光扫描数据进行单株提取与林木参数反演的问题,为激光测绘在林业中的应用提供了新思路。