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机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林结构参数估测的影响
被引量:
1
1
作者
尤号田
邢艳秋
+1 位作者
彭涛
丁建华
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期109-118,共10页
【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云...
【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。
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关键词
机载激光雷达
航带旁向重叠
针叶林
平均树高
叶面积指数
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职称材料
多波束Snippet回波强度再处理方法研究
2
作者
梁佳
王昭
《港工技术》
2022年第3期112-116,120,共6页
针对经验模型的不准确以及补偿参数的不完备带来的商用软件处理后的多波束回波强度及海底声呐图像不能很好反映海底地貌和底质特征的问题,提出了一种多波束Snippet回波强度和图像再处理方法,主要包括基于声线跟踪和地形匹配度的辐射畸...
针对经验模型的不准确以及补偿参数的不完备带来的商用软件处理后的多波束回波强度及海底声呐图像不能很好反映海底地貌和底质特征的问题,提出了一种多波束Snippet回波强度和图像再处理方法,主要包括基于声线跟踪和地形匹配度的辐射畸变改正残余影响消除方法、顾及角相关性的经验AR改正模型补偿残余影响消除方法、基于统计法的条带间回波强度/灰度变化不一致影响消除方法以及基于加权内插的多波束回波强度异常和缺少问题削弱方法,实现了高质量多波束回波强度的获取以及多波束海底声呐图像的获取。实际工程检验了该方法的有效性,结果表明,该方法消除了Caris处理结果的不足,获得的海底声呐图像清晰、正确地反映了海底底质、地物分布及纹理变化。
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关键词
多波束Snippet图像
辐射畸变改正
角度响应
条带间灰度不均衡
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职称材料
题名
机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林结构参数估测的影响
被引量:
1
1
作者
尤号田
邢艳秋
彭涛
丁建华
机构
桂林理工大学测绘地理信息学院
东北林业大学森林作业与环境研究中心
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期109-118,共10页
基金
林业公益性行业科研专项经费(201504319)
广西自然科学基金项目(2017GXNSFDA198016)
桂林理工大学科研启动基金
文摘
【目的】研究机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和森林叶面积指数(LAI)估测的影响,为机载LiDAR点云数据区域森林结构参数估测提供参考。【方法】野外分别测定30块樟子松、33块长白落叶松样地的林分平均高和LAI,对原始LiDAR点云数据进行去噪、点云分类、高程归一化和重叠点移除等处理,从重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后的点云数据中分别提取一系列样方点云高度分位数(HP1、HP5、HP10、…、HP99、Hmax和Hmean)和激光穿透指数(LPI),借助留一交叉验证建立并评价樟子松和长白落叶松林分平均高和LAI估测模型的精度,通过对比分析估测模型的决定系数(R2)和均方根误差(RMSE)揭示机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林林分平均高和LAI估测的影响。【结果】对樟子松林分平均高估测而言,重叠点移除前林分平均高的最高估测精度(R2=0.873,RMSE=0.940)出现在HP90处,重叠点林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.866)出现在HP80处,而重叠点移除后林分平均高的最高估测精度(R2=0.892,RMSE=0.868)出现在HP55处;对长白落叶松林分平均高估测而言,重叠点移除前、重叠点和重叠点移除后林分平均高的最高估测精度均出现在HP99处,R2分别为0.725、0.719和0.741,RMSE分别为1.196、1.209和1.161。对樟子松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.666,RMSE为0.220,重叠点估测结果 R2为0.551,RMSE为0.255,重叠点移除后R2提高到0.794,RMSE降低为0.172;对长白落叶松LAI估测而言,重叠点移除前估测结果 R2为0.654,RMSE为0.110,重叠点估测结果 R2为0.640,RMSE为0.112,与樟子松估测结果一致,重叠点移除后长白落叶松LAI估测精度大幅度提高,R2变为0.762,RMSE变为0.091。【结论】无论是林分平均高还是森林LAI,相邻航带旁向重叠点移除后的估测精度均高于重叠点移除前和重叠点,且樟子松的估测精度高于长白落叶松。对林分平均高而言,樟子松和长白落叶松达到最高估测精度时所对应的点云高度分位数不同。机载LiDAR点云数据相邻航带旁向重叠点的移除可有效提高森林结构参数的估测精度,在未来机载LiDAR点云数据预处理时应加入重叠点移除操作。
关键词
机载激光雷达
航带旁向重叠
针叶林
平均树高
叶面积指数
Keywords
airborne LiDAR
side-overlap between adjacent swaths
coniferous forest
mean tree height
leaf area index(LAI)
分类号
S757 [农业科学—森林经理学]
TP79 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
多波束Snippet回波强度再处理方法研究
2
作者
梁佳
王昭
机构
北海航海保障中心天津海事测绘中心
出处
《港工技术》
2022年第3期112-116,120,共6页
文摘
针对经验模型的不准确以及补偿参数的不完备带来的商用软件处理后的多波束回波强度及海底声呐图像不能很好反映海底地貌和底质特征的问题,提出了一种多波束Snippet回波强度和图像再处理方法,主要包括基于声线跟踪和地形匹配度的辐射畸变改正残余影响消除方法、顾及角相关性的经验AR改正模型补偿残余影响消除方法、基于统计法的条带间回波强度/灰度变化不一致影响消除方法以及基于加权内插的多波束回波强度异常和缺少问题削弱方法,实现了高质量多波束回波强度的获取以及多波束海底声呐图像的获取。实际工程检验了该方法的有效性,结果表明,该方法消除了Caris处理结果的不足,获得的海底声呐图像清晰、正确地反映了海底底质、地物分布及纹理变化。
关键词
多波束Snippet图像
辐射畸变改正
角度响应
条带间灰度不均衡
Keywords
Multibeam Snippet image
radiation distortion correction
angular response
uneven grayscale between
adjacent
multibeam
swaths
分类号
P715 [天文地球—海洋科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
机载LiDAR航带旁向重叠对针叶林结构参数估测的影响
尤号田
邢艳秋
彭涛
丁建华
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
1
下载PDF
职称材料
2
多波束Snippet回波强度再处理方法研究
梁佳
王昭
《港工技术》
2022
0
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职称材料
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