基于无人机激光雷达和多光谱数据的森林树高提取方法研究

单木是森林空间结构的基本构成单元,对于林业生产实践来说,准确获取单木因子具有重要意义。在森林资源调查中,森林树顶点和树高等因素对森林生态评估具有重要作用。传统野外调查耗时费力,而机载激光雷达不仅可以快速、准确地获取估算模型数据,同时也有助于大规模准确评价森林参数,可为森林资源调查提供坚实的数据基础。首先,利用无人机激光雷达数据冠层高度模型(Canopy height model, CHM)采用局部最大值算法对树顶点进行提取,探讨CHM不同空间分辨率和滤波窗口大小对提取森林树顶点的影响。然后,对单木尺度下不同分辨率的CHM树顶点提取精度进行评估,最后对单木尺度条件下的树高结果进行精度评价。研究结果表明,(1)当CHM空间分辨率为0.1m,使用中值滤波固定3×3窗口大小,能够达到最佳树顶点提取效果;(2)通过目视解译结合局部最大值方法确定CHM空间分辨率为0.4 m时,树顶点提取精度较高,F测度为89.68%;(3)利用局部最大值法提取CHM单木树高与地面实测树高具有良好的拟合效果(R2=0.95,RMSE=0.91 m)。