葉面積指數(shù)（Leaf Area Index,LAI）作為一個關鍵的冠層結構特征,是各種生態(tài)和生物化學模型的重要輸入變量,控制著植被的生物、物理過程,如光合、呼吸、蒸騰、碳循環(huán)和降水截獲等,因此準確、快速和客觀地獲取LAI至關重要。機載激光雷達（airborne laser scanner,ALS）,可以直接獲取大面積森林垂直和水平結構參數(shù),因此廣泛應用于估算樹高、生物量和葉面積指數(shù)等森林結構參數(shù)。本文以東北林業(yè)大學帽兒山實驗林場設置的3種森林類型（針葉林、闊葉林、針闊混交林）的8塊大樣地,每塊大樣地40個LAIe測量點為研究對象,分別對各樣地ALS點云數(shù)據(jù)進行地面和植被點分類,基于比爾-朗伯定律（Beer-Lambert Law）定律利用ALS點云數(shù)據(jù)回波數(shù)計算的3種激光穿透指數(shù)（Laser Penetration Index,LPI）.和校正前后回波強度計算的LPI實現(xiàn)了森林LAI的反演。結果發(fā)現(xiàn)基于回波數(shù)計算的3種LPI可以有效地反演森林LAI,且反演精度差異不大�；诰嚯x校正后的回波強度計算的LPI可以明顯提高LAI的反演精度。本文利用上述LPI反演不同森林類型LAI,結果表明反... 

【文章來源】：東北林業(yè)大學黑龍江省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２技術路線圖??Ｆｉｇ．?１－２?Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ?ｒｏａｄｍａｐ??１＿４．３?論：??根據(jù)研宄內(nèi)容與研宄方法，論文的組織結構安排如下：??６??

?２研宂區(qū)域概況與數(shù)據(jù)獲取???；?１２７．?３】，（ＴＥ?】２７．?３５，０＊１１?１２７＊?３９＊０＾?１２７＊?１３＊?０＊Ｅ??ＳＳ??＇心?Ｓ＇ｏ?２，?５?１０??ｌ．４ｆ＇?￣＼?，?．?．?．?ｉｐ，兒．山中界－??０?５００?１．０００?２．０００?’?？?￥?１２７＊?３ｒ〇＂Ｅ?１２７＊?３５＊?０＊Ｅ?１２７＊?３９＇０＊Ｅ?１２７＊?＞１３％?０＂Ｅ??圖２－１研宄區(qū)域位置圖??Ｆｉｇ．２－１?Ｌｏｃａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｓｔｕｄｙ?ａｒｅａ??２０ｍ??＜￣￣＞??Ｉ個??？?？?＠?？??？?Ｏ?Ｏ?０?太陽人射方向??？?＃?？?Ｓ?Ｓｕｎ?ｉｎｃｉｄｅｎｔ?ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ??？?０?？?〇?〇?＜—?■??十十?十十中?ＬＡＩ－２２００測點??？?？?？?？?ＬＡＩ－２２００?ｍｅａｓｕｒｅｄ?ｐｏｉｎｔ??Ｔ?ｆ?Ｔ?Ｉ?ｆ?＿?ＴＲＡＣ??？?｜?＠?｜?？?｜?＠?１?｜１?￣?ＴＲＡＣｔｒａｎｓｅｃｔ??Ｈ??１００ｍ??Ｈ??圖２－２樣地示意圖??Ｆｉｇ．２－２?Ｓｃｈｅｍａｔｉｃ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｐｌｏｔ??本研宄中ＬＡＩ－２２００測得的ＬＡＩ是有效ＬＡＩ?（ＬＡＵ，假定葉片在空間上是隨機分布的，??但多數(shù)情況下，葉片在葉族、樹枝、樹冠等不同層次都呈現(xiàn)不同程度的聚集現(xiàn)象［４７］，同時??ＬＡＩ－２２００測定的是ＬＡＩｅ還包括非葉部分（如樹干、樹枝、枯枝等）的貢獻，因此如果期望??得到真實ＬＡＬ需要進行兩次修正［４８］。由于激光雷達估測ＬＡＩ的研宄中ＬＡＩ的地面數(shù)據(jù)大??多是通過ＬＡＩ－２０００、ＬＡＩ－２２００

?東北林業(yè)大學碩士學位論文???Ａ??Ａ—??轉ｉ??□?０??Ｏ?１．５?３?６?９?１２??—＝＝３—＝——??———?ｋｍ??圖４－７基于機載激光雷達數(shù)據(jù)ＬＡＩｅ制圖??Ｆｉｇ．?４－７?ＬＡＩｃ?ｍａｐｐｉｎｇ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ａｉｒｂｏｒｎｅ?ｌａｓｅｒ?ｓｃａｎｎｅｒ?ｄａｔａ??２４??

【參考文獻】：
期刊論文
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