[发明专利]一种全波形激光雷达和高光谱数据联合反演森林结构参数的方法

权利要求书

1.一种全波形激光雷达和高光谱数据联合反演森林结构参数的方法，其特征在于，先对机载全波形激光雷达数据进行去噪、平滑、强度校正、滤波，插值生成数字地形模型，点云及波形数据高度归一化处理；对高光谱影像进行辐射定标、大气校正、几何校正预处理；然后，分别基于归一化点云和波形数据、预处理高光谱数据分别提取特征变量；最后，结合地面实测数据和提取的特征变量分别构建多元回归模型以预测各森林结构参数；步骤如下：

1)在地面设置样地，借助航空飞机采集全波形激光雷达数据和高光谱数据，并在样地中记录树种并计数，同时测量每木的胸径和树高；蓄积量根据一元材积公式结合实测胸径进行估算，地上生物量通过异速生长方程结合胸径和树高进行计算

2)去除激光雷达波形数据的背景噪声并对波形数据进行平滑，基于高斯分解方法和Levenberg-Marquardt方法对波形数据进行拟合以提取点云数据；同时基于体元的方法对波形数据进行校正以降低扫描角的影响；基于滤波方法去除非地面点，然后通过计算每个像元内激光点高度的平均值，生成数字地形模型；数字地形模型的空间分辨率为0.5m；

3)借助传感器辐射定标数据对原始高光谱数据进行辐射定标，并利用经验线性模型结合地面实测标靶光谱数据进行大气校正；同时，利用地面实测控制点对高光谱影像进行几何精校正；

4)提取激光雷达特征变量和光谱特征变量；激光雷达特征变量包括：冠层高度分布百分位数，冠层点云分布平均高度以上的覆盖度，冠层点云分布的变异系数，点云数量在各百分数高度以上的点占所有点云的百分比，冠层体积与剖面特征变量，冠层各结构类别体积占比，波形几何和辐射特性；剖面特征变量为Weibull函数对冠层高度分布剖面进行拟合得到2个剖面特征量α，β；冠层各结构类别包括开放层，透光层，低光层和封闭层四个冠层结构类别；光谱特征变量包括：原始光谱波段，植被指数，主成分分析前十主成分，独立成分分析前十变量，最小噪声分离前十变量；

5)通过相关性分析筛选特征变量，首先筛选特征变量之间相关性低于0.6的特征变量，然后进一步筛选特征变量与各林分结构参数相关性高于0.6的特征变量；

6)将地面实测森林结构参数作为因变量，各特征变量作为自变量，建立多元回归模型；运用逐步回归法选择进入模型的变量，即在预先给定的F水平下进行显著性检验，如果t检验达不到显著水平，则予以剔除；t检验达到显著水平则予以进入；通过主成分分析计算相关关系矩阵得到控制因子k，k小于30则模型进一步被选中。

2.根据权利要求1所述的全波形激光雷达和高光谱数据联合反演森林结构参数的方法，其特征在于，采用决定系数R2、均方根误差RMSE和相对均方根误差rRMSE评价回归模型拟合的效果及估测精度，各自的计算公式如下：

式中，x_i为某森林结构参数实测值；为某森林结构参数实测平均值；为某森林结构参数的模型估测值；n为样地的数量；i为某一个样地。