方向自适应的星载光子计数激光测高植被冠层高度估算

星载光子计数激光测高系统具有较高的沿轨距离分辨率,能够探测得到植被冠层和地表的连续高程信息。然而星载植被点云的低点云密度和低信噪比,对植被相对冠层高度的估算方法提出了新的要求。本文提出了一种方向自适应的星载光子计数激光测高植被点云冠高估算方法。首先通过寻找点云高程统计直方图中代表冠层和地面位置的极值进行粗去噪,大致得到信号高程所在的范围,并估算出冠层,地面和噪声点云的平均密度以及地表坡度。随后对粗去噪后的点云进行方向自适应的密度聚类精去噪,其邻域的方向为地表坡度,与密度有关的阈值均根据估算出的点云密度自适应的做出调整。在滤波后,结合点云的密度和高程百分比分别找出地面与树冠顶端的初始点,并通过三角网方法(TIN)扩展初始点以进行分类,最终确定地表与树冠顶端的高程。采用ATLAS星载激光测高仪的植被点云对算法进行了验证,结果表明算法能够正确估算植被冠高,十分适用于坡度较大和叶面积指数较低的地区,其中冠顶与地面的高程和机载LIDAR数据高程的决定系数R^2分别为0.99与0.77,均方根误差RMSE为0.28 m与2.6 m。

星载光子计数激光测高植被冠层高度误差分析

通过建立植被的单光子探测模型,分析和计算了星载光子计数激光测高植被探测中,因单光子探测原理引起的植被冠层高度误差。实验表明,北方针叶林的星载光子计数测高中单次激光脉冲首次探测到的信号光子的平均高程低于LIDAR数据提供的DSM约2.435 m。仿真结果表明,提高发射脉冲能量,减小激光脉冲发散角有助于减小误差,而拥有更高郁闭度和叶面积指数的森林,其本身的探测误差也会相应减小。