轻小型无人机载激光雷达测量系统检校方法

轻小型无人机载激光雷达测量系统具有成本低廉、作业便利等优势,其应用领域越来越广泛。但现有系统由于控制成本等原因,使其直接采集的点云数据质量不高,必须通过地面检校来消除系统误差。设计了一套适用于轻小型无人机载激光雷达测量系统的检校方案,首先设计了一种可灵活组装与使用的圆型靶标器,其次建立了以航带点云为单元的区域网平差模型,最后通过精确测量靶标器中心点的真实地面坐标和采集点云坐标,平差求解出每条航带点云的几何校正参数并以大疆禅思L1激光雷达测量系统为例对该方法进行了实验。结果表明该方案可显著提升原始点云的定位精度。此外,通过设计不同的靶标器布设方案对检校实施方案进行了探讨,总结了靶标器最佳布设原则。

基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演研究

持续且大规模地监测森林冠层高度对于估计与森林有关的碳排放和分析森林退化至关重要。全球生态系统动态调查(GEDI)搭载的激光雷达自2019年4月以来一直在收集与植被垂直结构相关的数据。本研究首先利用Sentinel-2影像、SRTM-DEM数据和GEDI提供的森林高度产品构建森林高度预测模型。然后,利用大疆禅思L1(DJI-L1)无人机系统获取的激光点云数据验证构建模型的精度(R=0.73,RMSE=2.62 m,MAE=2.23 m)。最后,获取了2021年黑龙江省松峰山林区空间分辨率为30 m的全覆盖森林冠层高度数据。本研究证实了利用GEDI数据与时序光学数据联合获取大范围内的全覆盖森林冠层高度变为可能,对于森林碳储量的估计和森林资源的监测具有非常重要的意义。