[发明专利]基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法

说明书

本发明公开一种基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法，对机载激光雷达离散点云数据滤波，插值生成数字地形模型，点云数据归一化处理；对真彩色像对特征点进行提取、匹配，进行空三加密生成航空摄影测量点云，使用生成的数字地形模型对航空摄影测量点云数据进行归一化处理；基于归一化航空摄影测量点云提取特征变量；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林分结构特征。通过无人机高效获取的高重叠度影像数据，并借助立体摄影测量方法从影像像对中提取三维点云，从而获取森林冠层三维结构特征，有助于提高人工林林分结构参数的反演精度，并有效抑制森林覆盖度高、生物量高林分的结构参数反演“饱和”问题。

技术领域

本发明属于森林资源检测技术领域，具体涉及一种基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法。

背景技术

精确的人工林林分结构参数提取，对于森林资源监测、生态因子调查及生物多样性研究有重要意义。同时，这些信息也可以用于掌握森林空间结构及动态变化规律，并对森林的经营管理、生态环境建模及碳循环分析提供数据支持。常规的人工林林分结构参数提取主要依赖于野外调查及航片或卫片判读等，其精度往往不高，且难于在“面”上实用化推广。

近年来，基于航空摄影测量数据林分结构参数提取的研究为：Zhang等2016年在《Biological Conservation》第198卷上发表的“Seeing the forest from drones:Testing the potential of lightweight drones as a tool for long-term forestmonitoring”，该研究借助无人机获取的真彩色影像数据，通过提取冠层和地形变量，并在评估这些变量重要性的基础上结合地面实测数据提取了亚热带森林的林分结构参数。王枚梅等2017年在《林业资源管理》第4卷上发表的“基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取”，该研究采用无人机获取可见光遥感影像，并基于面向对象方法获取了树冠信息，并据此估测了亚高山针叶林的林分结构参数。隋丹丹等2017年在《生物多样性》第4卷上发表的“鼎湖山南亚热带常绿阔叶林林窗分布格局及其成因”，该研究采用无人机获取的影像，结合波段运算和监督分类方法估测了林分结构参数。然而，以上方法都是基于拼接后的二维影像提取特征，并没有提取冠层的三维结构特征用以提取人工林林分结构参数。同时，更未见全面深入计算人工林冠层航空摄影测量点云特征及林分结构参数提取的方法。

发明内容

发明目的：针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法。

技术方案：为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：

一种基于航空摄影测量点云提取人工林林分结构参数的方法，包括以下步骤：

(1)在地面设置样地，借助无人机采集高重叠度影像数据和LiDAR原始点云数据；并在样地中记录树种并计数，并测量每木的胸径和树高；

(2)对LiDAR原始点云数据滤波并插值生成数字地形模型；对影像数据进行处理生成航空摄影测量点云；使用生成的数字地形模型对航空摄影测量点云数据进行归一化处理获得归一化航空摄影测量点云；

(3)基于归一化航空摄影测量点云提取人工林冠层结构特征变量；

(4)通过相关性分析筛选特征变量；

(5)将地面实测林分结构参数作为因变量，航空摄影测量点云特征变量作为自变量，建立多元回归模型预测各人工林林分结构参数。

进一步地，步骤(1)中，借助固定翼无人机采集高重叠度影像数据，并采用多旋翼无人机搭载的LiDAR传感器进行LiDAR原始点云数据采集；根据一元材积公式结合实测胸径估算蓄积量，通过异速生长方程结合胸径和树高计算地上生物量。