本文關鍵詞：基于機載激光雷達數(shù)據(jù)的森林結構參數(shù)反演

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【摘要】：機載激光雷達(Light Detection And Ranging,LiDAR)技術對植被空間結構和地形的探測能力較強,在植被參數(shù)定量測量和反演方面具有顯著優(yōu)勢。首先利用野外調查并結合高分辨率Geoeye-1影像數(shù)據(jù),對黑河上游天澇池流域植被類型進行分類,提取研究區(qū)森林分布,然后結合0.5m×0.5m機載激光雷達(LiDAR)數(shù)據(jù)對森林結構參數(shù)(樹高、冠幅、胸徑和葉面積指數(shù))進行反演,最后利用實際觀測數(shù)據(jù)對反演結果進行驗證。結果表明:機載激光雷達數(shù)據(jù)能夠精確地反演森林結構參數(shù),樹高、冠幅、胸徑和葉面積指數(shù)的實測值與估測值決定系數(shù)分別為0.98、0.84、0.57和0.73。本研究獲得流域森林覆蓋區(qū)域高精度樹冠高度和葉面積指數(shù)空間分布圖,同時分析了冠層高度和葉面積指數(shù)隨高度的變化。本研究的結果為該流域分布式生態(tài)水文模型提供了重要的輸入?yún)?shù)。
【作者單位】： 蘭州大學草地農業(yè)生態(tài)系統(tǒng)國家重點實驗室;蘭州大學西部環(huán)境教育部重點實驗室;
【關鍵詞】： 機載激光雷達 植被結構參數(shù) 黑河上游 遙感反演
【基金】：國家自然科學基金重點項目(91025015)
【分類號】：TN958.98;TP79
【正文快照】： 1引言植被結構參數(shù)(樹高、冠幅、葉面積指數(shù)和胸徑等)是林業(yè)調查不可或缺的測量內容。傳統(tǒng)的植被結構參數(shù)調查主要由人工操作,費時費力,難以進行大范圍的植被結構參數(shù)獲取[1],因此傳統(tǒng)調查只能夠獲得有限的植被結構參數(shù)信息,不能夠反映植被結構參數(shù)的空間變異性[2]。隨著遙感

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本文編號：602748