在森林資源調(diào)查中,機(jī)載LiDAR可以有效的獲取森林三維結(jié)構(gòu)信息,可以準(zhǔn)確地估測(cè)林分參數(shù),探測(cè)森林結(jié)構(gòu)。本研究對(duì)2019年3月下旬以及2019年11月下旬在江蘇省宿遷市泗洪縣陳圩林場(chǎng)36塊楊樹人工林樣地采集的兩期機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理,得到冠層高度模型（CHM）,用局部最大值以及標(biāo)記控制分水嶺分割算法提取單木樹高、冠幅,并與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證,然后采用三種方法研建基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的林分參數(shù)估測(cè)模型:第一種方法是根據(jù)提取的單木樹高、冠幅,得到各樣地的算術(shù)平均高（AvgH）、平均冠幅（AvgCW）,將這兩個(gè)因子作為預(yù)測(cè)變量分別與各樣地的林分條件平均高（?H）、林分胸高斷面積（BA）以及林分蓄積量（M）進(jìn)行回歸分析;第二種方法是將各樣地提取的36個(gè)機(jī)載LiDAR點(diǎn)云特征變量與各林分參數(shù)進(jìn)行逐步回歸,建立模型;第三種方法是基于冠層高度模型（CHM）,提取各樣地垂直角規(guī)點(diǎn)抽樣平均高（Vt H）和各林分參數(shù)進(jìn)行回歸分析,旨在研建基于機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)的林分參數(shù)最優(yōu)估測(cè)模型,根據(jù)各林分參數(shù)最優(yōu)估測(cè)模型以及兩期機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)得到各林分參數(shù)估測(cè)值的變化量,并與林分參數(shù)實(shí)測(cè)值的變化量進(jìn)行線... 

【文章來(lái)源】：南京林業(yè)大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：67 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

研究區(qū)位置圖

7參數(shù)（基于樹冠因子的競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)），分析不同造林密度下的林木競(jìng)爭(zhēng)狀況，并用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算的林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)（簡(jiǎn)單競(jìng)爭(zhēng)指數(shù)）進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證，探索利用機(jī)載LiDAR進(jìn)行林分結(jié)構(gòu)規(guī)律研究的可行性。2.3技術(shù)路線圖2-1技術(shù)路線Fig.2-1Techniqueroute

10105m×5m0.770.6110.43284.5m×8m0.780.6414.30113m×8m0.680.5410.20294.5m×8m0.850.6914.20124.5m×8m0.760.6213.60303m×8m0.630.4910.20136m×6m0.810.8216.46315m×5m10.6114.20145m×5m0.770.711.34326m×6m0.90.7815.76153m×8m0.610.5310.26336m×6m0.750.6814.44164.5m×8m0.840.7515.87345m×5m0.550.4912.76174.5m×8m0.790.7415.20353m×8m0.660.4811.30183m×8m0.710.5611.30364.5m×8m0.830.6815.103.2數(shù)據(jù)處理3.2.0點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理本研究采用LiDAR360軟件獲取的全覆蓋機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體流程如下：原始數(shù)據(jù)—數(shù)據(jù)格式批量轉(zhuǎn)換—研究區(qū)數(shù)據(jù)分塊及篩血去噪、去異常點(diǎn)—點(diǎn)云分類—DEM歸一化。樣地點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖3-1所示。圖3-1樣地點(diǎn)云數(shù)據(jù)圖Fig.3-1Thepointcloudoftheplot

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]撫育對(duì)粗枝云杉人工林生長(zhǎng)和空間結(jié)構(gòu)的影響[J]. 馮宜明,曹秀文,劉錦乾,李波,齊瑞,趙陽(yáng),陳學(xué)龍,李毅.  自然資源學(xué)報(bào). 2018(12)
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碩士論文
[1]機(jī)載激光雷達(dá)亞熱帶森林結(jié)構(gòu)參數(shù)及蓄積量分布估測(cè)研究[D]. 張崢男.南京林業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于機(jī)載LiDAR的單木結(jié)構(gòu)參數(shù)及林分有效冠的提取[D]. 耿林.東北林業(yè)大學(xué) 2018
[3]內(nèi)蒙古大興安嶺興安落葉松林分直徑結(jié)構(gòu)及生長(zhǎng)過程研究[D]. 張璐.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3212474