[发明专利]无人机LiDAR和随机森林提取银杏生物物理特性的方法

摘要

本发明公开一种无人机LiDAR和随机森林提取银杏生物物理特性的方法，主要通过无人机搭载的LiDAR传感器采集数据，通过数据处理后，分别提取三组冠层结构特征变量，并与实测的林分生物物理特性一起构建随机森林模型预测提取生物物理特性。本方法采用随机森林模型方法去反演林分生物物理特性；相比较传统的参数方法变量之间需要满足一系列的先验假设，而通过随机森林模型可以将所有提取的特征变量输入模型进行运算，并且随机森林模型可以评估每个特征变量的重要性，从而高质量地提取了人工林林分生物物理特性。同时，通过上述数据获得的随机森林不仅利于特征变量的机理解释，也易于进行方法移植，即在天然林和次生林中也可以进行应用。

主权项

1.一种无人机LiDAR和随机森林提取银杏生物物理特性的方法，其特征在于：包括以下步骤：1)借助多旋翼无人机搭载的LiDAR传感器进行LiDAR数据采集；并同时在地面设置样地，记录样内地树木株树，同时测量每木的胸径和树高；并通过二元材积公式结合实测胸径和树高估算蓄积量；通过异速生长方程结合实测胸径和树高计算地上生物量；2)去除无人机LiDAR原始点云数据的噪音点，基于IDW滤波算法去除非地面点，然后通过计算每个橡元内激光点高度的平均值，生成数字高程模型；通过该生成的数字高程模型对点云进行归一化处理，得到归一化后的无人机LiDAR点云数据；3)分别提取三组冠层结构特征变量；这三组特征变量包括百分位高度特征变量、各层覆盖度特征变量以及冠层体积与剖面特征变量；4)基于已有的地面实测的林分生物物理特性和无人机LiDAR点云特征构建随机森林模型；首先指定mtry值，即随机产生m个变量用于节点上的二叉树，mtry值为用于建模的点云特征数量；其次，应用bootstrap方法有放回地随机抽取k个样本集，组成k棵决策树，这k棵决策树组成随机森林模型，最终，基于该随机森林模型预测人工林生生物物理特性。