基于GEDI波形数据的不同季节森林冠层高度估测

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作者 蔡龙涛 何家胜 +3 位作者 吴军 韩雪蓉 王玉 邢泽坤 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期325-334,共10页

为解决星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)发射波激光脉冲难以穿透密林区森林冠层从而精准获取林下地形信息,以及在高坡度地形会增加GEDI林分冠层回波与林下地形回波重叠度进... 为解决星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)发射波激光脉冲难以穿透密林区森林冠层从而精准获取林下地形信息,以及在高坡度地形会增加GEDI林分冠层回波与林下地形回波重叠度进而难以高精度估测森林冠层高度的问题,结合冬季阔叶林落叶特性及GEDI发射波激光脉冲有强穿透性的特点,对GEDI波形长度参数按照不同季节森林构建冠层高度估测模型,分析GEDI不同百分比波形长度参数rh_aN在夏季、冬季森林冠层高度估测精度;之后引入地形坡度因子DTM数据修正森林冠层高度估测模型,分坡度估测森林冠层高度,解决由高坡度地形引起的林分冠层回波与林下地形回波重叠导致森林冠层高度估测精度偏低问题。研究结果表明,夏季森林冠层高度估测决定系数R^(2)为0.573,均方根误差(RMSE)为3.695 m;冬季估测R^(2)为0.633,RMSE为3.671 m;冬季森林冠层高度估测模型经地形坡度校正后整体估测精度R^(2)为0.709,RMSE为3.271 m。冬季森林冠层高度估测精度明显优于夏季,且引入地形坡度因子后能有效提高不同地形坡度条件下森林冠层高度估测精度。 展开更多

关键词 森林冠层高度 季节 地形坡度 GEDI

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基于Sentinel-2影像和冠层高度模型数据的森林蓄积量反演

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作者 贺鹏 陈振雄 黄鑫 《中南林业科技大学学报》 北大核心 2025年第6期9-21,共13页

【目的】作为反映森林生态系统生物量存储能力的重要指标,森林蓄积量是衡量森林健康、生态功能和碳储量的关键参数。精准反演森林蓄积量可为森林资源管理、气候变化、生态保护与可持续经营提供科学的数据支撑,是森林资源调查与监测的核... 【目的】作为反映森林生态系统生物量存储能力的重要指标,森林蓄积量是衡量森林健康、生态功能和碳储量的关键参数。精准反演森林蓄积量可为森林资源管理、气候变化、生态保护与可持续经营提供科学的数据支撑,是森林资源调查与监测的核心任务之一。【方法】以湖南省浏阳市为研究区域,结合全国森林资源清查(NFI)数据与Sentinel-2遥感影像,开展森林蓄积量遥感反演。首先,通过Pearson相关性分析与特征变量重要性筛选,提取与森林蓄积量密切相关的关键特征变量。随后,采用支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和全卷积神经网络(FCN)等模型进行森林蓄积量反演。模型精度采用交叉验证法计算,并运用多项评估指标对模型性能进行比较,最终选取拟合效果最佳的模型,用于研究区森林蓄积量的精确反演。【结果】1)各特征变量与森林蓄积量均呈现显著相关性;2)引入冠层高度模型(CHM)能显著提升森林蓄积量的反演精度,其中支持向量机模型的决定系数(R2)从0.34提升至0.52,提升了52.95%,RMSE从30.52 m^(3)·hm^(-2)降低至25.59 m^(3)·hm^(-2),降低了16.15%;随机森林模型的决定系数(R2)从0.39提升至0.55,提升了41.03%,RMSE从29.46 m^(3)·hm^(-2)降低至25.07 m^(3)·hm^(-2),降低了14.90%。表明CHM对提高森林蓄积量的反演精度具有重要贡献;3)相比其他模型,全卷积神经网络模型在森林蓄积量反演中的表现最佳,其R2值达到0.66,RMSE为21.20 m^(3)·hm^(-2)。此外,基于2022年的CHM数据显著提升了其他模型的预测性能,有效克服了传统反演方法因缺乏实测树高数据而导致的精度瓶颈,为大尺度森林蓄积量监测提供了新的思路和方法。【结论】结合实测数据和Sentinel-2影像的FCN模型能够实现森林蓄积量的精确反演与监测,同时CHM数据的引入显著提升了反演模型的预测精度,可为未来森林资源的精准监测和科学管理提供重要参考。 展开更多

关键词 森林蓄积量 Sentinel-2 冠层高度模型 特征变量 机器学习 深度学习

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GEDI星载激光雷达数据估测森林冠层高度精度评估 被引量：2

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作者 黄佳鹏 乔俊秋 王泳 《安徽农业科学》 CAS 2024年第19期97-102,共6页

为解决现有研究针对GEDI数据产品不同算法估测森林冠层高度不充分的问题,利用机载激光雷达数据探究GEDI提取的佩诺布斯科特森林冠层高度精度,计算两数据的R^(2)、RMSE并开展显著性检验分析,用以探究不同算法以及数据获取时间对估测精度... 为解决现有研究针对GEDI数据产品不同算法估测森林冠层高度不充分的问题,利用机载激光雷达数据探究GEDI提取的佩诺布斯科特森林冠层高度精度,计算两数据的R^(2)、RMSE并开展显著性检验分析,用以探究不同算法以及数据获取时间对估测精度的影响。结果表明:6种算法中,算法4的精度最高,R^(2)=0.61,RMSE=5.74 m。对于不同时间获取的GEDI数据,与机载数据获取时间接近的GEDI数据估测精度较高。 展开更多

关键词 全波形激光雷达 GEDI 森林冠层高度 G-LiHT 精度评估

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结合修正后的全球生态系统动态调查冠层高度的森林地上生物量模型优化——以福建省为例 被引量：1

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作者 田国帅 周小成 +4 位作者 郝优壮 谭芳林 王永荣 吴善群 林华章 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第16期7264-7277,共14页

森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升... 森林地上生物量(Above Ground Biomass,AGB)是衡量森林生态系统碳存储、能量流动和生物多样性的关键指标,对于气候变化研究和森林资源管理至关重要。福建省地处多云多雨的亚热带,地形和森林类型复杂,森林地上生物量估算难度大。为提升森林地上生物量估算效果,将最新星载激光雷达数据全球生态系统动态调查(GEDI)、Landsat以及Sentinel系列卫星等多源遥感数据进行集成和综合利用,通过Landsat影像计算的林龄对GEDI_V27冠层高度产品进行优化,结合优化后的MGEDI_V27冠层高度产品,建立传统遥感特征结合冠层高度的极端梯度提升模型(XGBoost)生物量反演模型,实现了福建省森林地上生物量的有效估算与制图。研究结果表明:(1)通过林龄优化后的GEDI冠层高度精度评价结果为R^(2)=0.67,RMSE=2.24m;(2)通过递归特征消除算法对三种森林类型进行特征优选,得到10个遥感特征,其中,三种森林类型最重要的遥感特征均为森林冠层高度,并且对比评价了在包含传统遥感特征因子的情况下有无冠层高度对于模型精度的影响,结果表明,在冠层高度因子参加特征构建时,森林AGB回归分析的精度明显提高,证实了冠层高度在生物量估算中具有显著的重要性;(3)研究得到的福建省森林AGB范围为0.001—363.331Mg/hm^(2),整体精度评价结果为R^(2)=0.75,RMSE=17.34Mg/hm^(2),2020年全省AGB总量为8.22亿Mg,平均值为101.24Mg/hm^(2)。通过优化GEDI中的森林冠层高度,并且结合传统遥感特征,可以实现对福建省森林地上生物量的精确估算和监测,研究成果有助于区域森林碳汇的评估。 展开更多

关键词 遥感 全球生态系统动态调查(GEDI) 冠层高度 森林类型 极端梯度提升模型(XGBoost)回归 森林地上生物量

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长时序多源遥感数据的森林冠层高度反演

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作者 闫金亮 周光睿 +1 位作者 周德旭 张晓军 《森林工程》 北大核心 2024年第6期1-10,共10页

为准确获取森林冠层高度信息,精确估计森林地上生物量及评估森林碳汇能力,基于长时序的地面实测、多源遥感数据与数字高程模型构建30个长时序的特征变量,结合机器学习算法(Machine Learning,ML)对浙江省丽水市的森林冠层高度进行反演。... 为准确获取森林冠层高度信息,精确估计森林地上生物量及评估森林碳汇能力,基于长时序的地面实测、多源遥感数据与数字高程模型构建30个长时序的特征变量,结合机器学习算法(Machine Learning,ML)对浙江省丽水市的森林冠层高度进行反演。研究表明,地形因素对森林冠层高度的反演呈“不重要性”,而与红绿波段相关的植被因子、森林冠层高度强相关;加入长时序的特征因子可有助于提升ML算法对森林冠层高度反演精度,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)提升的性能尤为显著,实现最佳0.39的决定系数(R^(2))提升与4.15的均方根误差(R_(MSE),式中记为R_(MSE))下降;随机森林在4种ML算法中的反演精度最高(R^(2)=0.79,R_(MSE)=1.65),大于支持向量机(R^(2)=0.65,R_(MSE)=1.97)、极端梯度上升法(R^(2)=0.76,R_(MSE)=1.81)与卷积神经网络(R^(2)=0.71,R_(MSE)=1.83)。 展开更多

关键词 长时序特征 多源遥感数据 随机森林 卷积神经网络 森林冠层高度反演

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基于无人机航测数据的甘南高原森林冠层高度和冠幅的提取

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作者 武艳朵 韩惠 《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期268-276,共9页

【目的】以甘南高原的35个针叶林样方为研究对象,探究基于无人机航测数据提取森林结构参数的可行性,为日趋自动化的林业调查工作提供参考。【方法】研究基于无人机激光雷达数据分离植被点和地面点生成数字表面模型和数字高程模型,运用... 【目的】以甘南高原的35个针叶林样方为研究对象,探究基于无人机航测数据提取森林结构参数的可行性,为日趋自动化的林业调查工作提供参考。【方法】研究基于无人机激光雷达数据分离植被点和地面点生成数字表面模型和数字高程模型,运用冠层高度模型提取树高,基于无人机正射影像利用ESP工具筛选最优分割尺度进行多尺度分割,优化特征空间进行面向对象分类,在ArcGIS中提取冠幅,将提取树高、冠幅与野外实测数据对比,进行精度评价。【结果】树高提取值与实测值拟合R^(2)为0.90,RMSE为1.336 m,具有明显的线性关系;冠幅总体分类精度为90.18%,Kappa系数为0.80,东西冠幅与实测值拟合的R^(2)为0.842,RMSE为0.509 m,,南北冠幅R^(2)为0.876,RMSE为0.479 m,东西和南北方向冠幅的均值R^(2)为0.878,RMSE为0.430 m。【结论】基于无人机遥感影像的森林结构参数自动提取方法高效可靠,在森林资源调查中有重要的现实意义。 展开更多

关键词 无人机 森林结构参数 点云数据 冠层高度模型 面向对象

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星载LiDAR与HJ-1A/HSI高光谱数据联合估测区域森林冠层高度 被引量：11

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作者 邱赛 邢艳秋 +1 位作者 田静 丁建华 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期142-149,共8页

【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的IC... 【目的】将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,借助HSI高光谱数据提供的连续高分辨率光谱信息,实现区域森林冠层高度的估测,降低由于GLAS光斑呈离散条带状分布无法覆盖整个研究区造成的估测误差。【方法】首先,从平滑后的ICESat-GLAS波形数据中提取波形参数(波形长度W和地形坡度参数TS),基于W和TS建立GLAS森林冠层高度估测模型,并利用此模型计算研究区所有GLAS光斑内的森林冠层高度;然后,采用最小噪声分离法(MNF)对HJ-1A/HSI高光谱数据进行降维,提取前3个MNF分量(MNF1,MNF2,MNF3);最后,基于支持向量回归机(SVR)算法,利用GLAS估测的森林冠层高度和3个MNF分量建立区域森林冠层高度SVR估测模型,并估测研究区内无GLAS光斑覆盖区域的森林冠层高度,生成森林冠层高度分布图。【结果】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS与野外实测地形坡度具有显著线性关系(R2=0.78);基于W和TS建立的GLAS森林冠层高度估测模型的R^2=0.78,RMSE=2.51 m,模型验证的R^2=0.85,RMSE=1.67 m;基于支持向量回归机算法建立的SVR模型建模的R2=0.70,RMSE=3.62 m,模型验证的R2=0.67,RMSE=4.42 m。采用野外数据对最终得到的森林冠层高度分布图的估测误差进行分析,结果估测误差最大值为7.10 m,最小值为0.07 m,平均值为1.78 m,估测误差的标准差为1.49 m,Q1为0.75 m,Q3为2.31 m。【结论】从ICESat-GLAS波形数据中提取的地形坡度参数TS能够很好地反映地形坡度的变化,本研究建立的线性关系模型可克服对数关系模型在平坦地区解释困难的问题。基于支持向量回归机算法,将ICESat-GLAS波形数据与HJ-1A/HSI高光谱数据联合,可克服ICESat-GLAS由于光斑呈离散条带状分布无法实现区域森林冠层高度估测的不足,实现对区域森林冠层高度的高精度估测。 展开更多

关键词 ICESat-GLAS波形数据 HJ-1A高光谱数据 森林冠层高度 坡度 支持向量回归机

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基于ICESat-GLAS全波形数据的坡地森林冠层高度估测 被引量：6

8

作者 王蕊 邢艳秋 +1 位作者 邱赛 王爱娟 《安徽农业科学》 CAS 2014年第9期2790-2793,2805,共5页

地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需... 地形坡度对星载LiDAR的回波波形会产生很大的影响,并会进一步影响森林结构参数的正确估测。比较两类参数量化地形坡度的能力:辅助地形DEM数据的地形指数和波形自身参数后缘长度,以在反演坡地森林冠层高度时仅从回波波形本身出发,而不需要借助于其他辅助数据。采用估测坡地森林冠层高度的两组对比模型来比较:第1组对比模型是Xing模型和基于未改进的后缘长度的线性模型;第2组对比模型是Xing模型和基于改进的后缘长度的线性模型。结果表明,在两组对比模型中,基于波形自身特征参数的模型结果均优于基于辅助地形DEM数据的地形指数的Xing模型,说明在量化地形坡度时,波形的自身特征参数的量化能力要高于辅助地形DEM数据的量化能力。 展开更多

关键词 星载LiDAR ICESat-GLAS 坡地 森林冠层高度

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基于TerraSAR-X/TanDEM-X干涉DEM的森林冠层高度估测 被引量：1

9

作者 章皖秋 岳彩荣 刘晓英 《西南林业大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2016年第6期64-72,共9页

森林树高的大面积估测一直是森林资源调查和林业遥感所面临的技术难题。以云南省勐腊县森林资源为研究对象,将DEM差分法与TerraSAR-X/TanDEM-X全极化干涉数据、地形图相结合,用TerraSAR-X/TanDEM-X数据干涉生成各极化通道带有森林冠层... 森林树高的大面积估测一直是森林资源调查和林业遥感所面临的技术难题。以云南省勐腊县森林资源为研究对象,将DEM差分法与TerraSAR-X/TanDEM-X全极化干涉数据、地形图相结合,用TerraSAR-X/TanDEM-X数据干涉生成各极化通道带有森林冠层高度的DSM,从地形图上提取地表高度DTM;对2个高度模型进行水平位置匹配,并提出用参考面将DSM与DTM转换为相对高度模型RDSM和RDTM,以消除高程基准差异;最后对RDSM和RDTM进行差分运算,估测出研究区各极化通道下的森林冠层高度分布。采用森林资源二类调查数据,对各极化通道的冠层估测高进行了合理性验证。研究表明:DTM的高程基准面低于DSM,平坦农地适合作为参考面提取相对高度模型。在小班尺度上与森林资源二类调查数据的对比显示:各极化通道的冠层估测高与小班林分高均呈显著的中等正相关,冠层高度估测值大小合理,人工林的估测结果略优于天然林;人工林与天然林的冠层估测结果均在主要坡度分布区间内与小班林分高的相关性高;各极化通道的估测结果整体上没有明显差异。从总体上来看,基于地形图和TerraSAR-X/TanDEM-X数据,利用DEM差分法来大面积估测森林冠层高度是一种有效可行的途径,为辅助森林资源调查工作提供了新思路。 展开更多

关键词 干涉 DEM差分 冠层高度 森林

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GEDI L2A不同算法对地面高程和森林冠层高度精度的影响分析 被引量：6

10

作者 刘丽娟 王成 +3 位作者 聂胜 朱笑笑 习晓环 王金亮 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第4期502-511,共10页

全球生态系统动力学调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)雷达是美国2018年12月发射的全波形激光雷达系统,可以为全球地面高程及森林冠层高度提供数据支持。为适应不同地表环境,GEDI L2A产品提供了6种不同算法来估算地... 全球生态系统动力学调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)雷达是美国2018年12月发射的全波形激光雷达系统,可以为全球地面高程及森林冠层高度提供数据支持。为适应不同地表环境,GEDI L2A产品提供了6种不同算法来估算地面高程及森林冠层高度,这些算法的选择会影响地表参数的提取精度。以机载LiDAR得到的数字地形模型和冠层高度模型为参考数据,评估第2版GEDI L2A数据在不同植被覆盖度下不同算法的适应性以及对地面高程和森林冠层高度精度的影响。结果表明,在覆盖度小于0.2时,算法4的结果最优,在覆盖度大于等于0.8时算法2的结果最优,其余覆盖度下算法1的结果最优。将本文根据植被覆盖度选择的最优算法与GEDI L2A默认最优算法进行比较,整体看来本文的结果优于GEDI L2A默认最优算法的结果,特别是在覆盖度小于0.8,坡度大于等于10°时,本文选择的最优算法能有效提高GEDI L2A产品对地面高程和森林冠层高度估算的精度。 展开更多

关键词 GEDI 全波形激光雷达 地面高程 森林冠层高度

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ICESat-GLAS激光天顶角对反演森林冠层高度的影响 被引量：4

11

作者 张蓉鑫 邢艳秋 +2 位作者 张新伟 丁建华 蔡龙涛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第9期26-33,共8页

为了量化激光天顶角对ICESat-GLAS波形数据反演森林冠层高度的影响,以吉林省汪清林业局经营区为例,基于ICESat-GLAS波形数据及DEM数据,在Allouis模型和Nie模型基础上,分别引入激光天顶角,对光斑内坡度引起的高度距离(GroundExtent)进行... 为了量化激光天顶角对ICESat-GLAS波形数据反演森林冠层高度的影响,以吉林省汪清林业局经营区为例,基于ICESat-GLAS波形数据及DEM数据,在Allouis模型和Nie模型基础上,分别引入激光天顶角,对光斑内坡度引起的高度距离(GroundExtent)进行修正,建立森林冠层高度估测模型,并通过模型对坡度的校正能力、天顶角引起的GroundExtent理论误差以及大气延迟增量三个方面讨论分析天顶角在反演森林冠层高度中的影响。结果表明:天顶角的引入能够提高模型的估测精度,决定系数(R2)分别提高了6.56%、4.26%,且能更好地校正地形坡度;在外部条件相同的情况下,由天顶角(<1°)引起的GroundExtent理论误差在0.122~1.100m范围内;在天顶延迟约为2.3m时,天顶角(<1°)对大气延迟增量的影响为0.04~3.50mm。由此可知天顶角对估测森林冠层高度存在一定的影响,引入激光天顶角的冠层估测模型能更准确地反演森林冠层高度。 展开更多

关键词 ICESat-GLAS 激光天顶角 GroundExtent 森林冠层高度

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基于森林冠层高度和异速生长方程的中国红树林地上生物量估算 被引量：12

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作者 闻馨 刘凯 +2 位作者 曹晶晶 朱远辉 王子予 《热带地理》 CSCD 北大核心 2023年第1期1-11,共11页

红树林是一种高效率的滨海蓝碳生态系统,准确估算红树林地上生物量对研究碳循环和气候变化十分重要,获取中国红树林地上生物量将具有现实意义和应用价值。遥感技术便捷高效、观测范围广,能够服务于大尺度的生态系统监测。文章使用基于G... 红树林是一种高效率的滨海蓝碳生态系统,准确估算红树林地上生物量对研究碳循环和气候变化十分重要,获取中国红树林地上生物量将具有现实意义和应用价值。遥感技术便捷高效、观测范围广,能够服务于大尺度的生态系统监测。文章使用基于GEDI星载激光雷达反演的森林冠层高度数据和基于异速生长原理构建的红树林“树高-生物量”异速生长方程,估算2019年中国红树林地上生物量,进而分析其数量、空间分布特征及主要影响因素。结果显示,2019年中国红树林地上生物量总量和均值分别约为1974827 t和73.0 t/hm^(2);红树林分布的各省份(地区)的地上生物量均值在53.3~92.1 t/hm^(2),其中海南省的红树林地上生物量均值最高,达到92.1 t/hm^(2);中国红树林地上生物量的累积和分布受纬度和人为因素的影响。研究结果能够为后续红树林生态系统碳储量的核算提供数据基础和技术参考,也将有助于中国沿海红树林生态恢复和保护措施的制定,以及控制碳排政策的出台实施。 展开更多

关键词 红树林 遥感 地上生物量 森林冠层高度 异速生长方程 中国

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ICESat-2 ATL08地形和冠层高度产品精度评估 被引量：2

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作者 王丽 李毅 +2 位作者 朱建军 付海强 高士娟 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2023年第4期144-152,共9页

ICESat-2 ATL08地形及冠层高度产品在大范围的森林资源调查研究中的性能还需进一步探究。为此,文章首先对35个生态网络观测站的ATL08地形及冠层高度产品进行整体的精度评估;其次,验证其在不同生物群落中的精度并对单站精度进行定量评价... ICESat-2 ATL08地形及冠层高度产品在大范围的森林资源调查研究中的性能还需进一步探究。为此,文章首先对35个生态网络观测站的ATL08地形及冠层高度产品进行整体的精度评估;其次,验证其在不同生物群落中的精度并对单站精度进行定量评价;最后,分析该产品在多种误差因素条件下的性能。结果表明:地形和冠层高度产品的整体RMSE分别为3.23 m和6.58 m;地形高度产品在低矮或稀疏的植被区精度较高,在高大或茂密的森林区精度较低,且其精度随坡度、植被覆盖度及冠层高度的增加而降低;冠层高度产品在温带阔叶林和混交林地区的%RMSE为34.78%,在沙漠和干旱灌木丛地区的%RMSE为127.47%。另外,相比地形高度产品,冠层高度产品受地物覆盖类型、冠层高度和植被覆盖度的影响更严重且影响机制较为复杂。 展开更多

关键词 ICESat-2 ATL08 地形高度产品 冠层高度产品 误差因素 精度验证

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基于机载大光斑激光雷达的森林冠层高度估测 被引量：7

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作者 孙忠秋 吴发云 +2 位作者 高显连 高金萍 胡杨 《林业资源管理》 北大核心 2020年第3期111-117,共7页

利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样... 利用国家林业和草原局卫星林业应用中心设计研发的机载林业探测大光斑激光雷达回波数据,基于Matlab2014a软件对光斑数据进行数据读取、背景噪声估计、信号起始位置判断、地面回波位置确定,从而估测光斑位置下森林冠层高度。通过选取样地位置附近连续10组大光斑回波波形对森林冠层高度进行估测,并与样地实测森林冠层高度进行精度验证。结果表明:机载林业探测大光斑回波波形对7种森林冠层高度均有不同程度的估测能力,其中以胸高断面积加权平均高、优势树种平均木平均高估测效果最好,相对误差分别为4.36%和8.29%,RMSE(均方根误差)为1.40 m和1.55 m;对优势木平均高H、优势木平均高D估测能力最差,相对误差为19.81%和22.00%,RMSE为2.99m和3.34m。 展开更多

关键词 林业 机载 大光斑激光雷达 森林冠层高度 估测

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利用ICESat-2 ATLAS&JL-1反演输电线走廊附近森林冠层高度 被引量：4

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作者 蔺昊宇 巫兆聪 孙小虎 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期809-819,共11页

针对ICESat-2 ATL08产品含有较多噪声光子和树高粗差的问题,设计了利用光子数量、光束能量和地表覆盖等特性进行光子滤波和粗差剔除的方法;研究了从高分辨率多光谱数据各波段反射参数和提取的NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、PVI植被指数与激... 针对ICESat-2 ATL08产品含有较多噪声光子和树高粗差的问题,设计了利用光子数量、光束能量和地表覆盖等特性进行光子滤波和粗差剔除的方法;研究了从高分辨率多光谱数据各波段反射参数和提取的NDVI、RVI、SAVI、MSAVI、PVI植被指数与激光测高数据之间的相关关系,对比分析了多元回归和随机森林模型反演的有效性和精度。结果表明,随机森林模型可以获得较高的树高反演精度,以浙江省杭州市临安区输电走廊进行的反演实验获得了RMSE=2.84 m的结果,结合电力数据制作的树高隐患图可以为输电设施安全隐患排查提供辅助决策。 展开更多

关键词 ICESat-2 ATL08 吉林一号影像 输电走廊 森林冠层高度

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基于激光雷达卫星(GEDI)的广东省森林冠层高度和生物量估算 被引量：4

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作者 吴贞江 张佳华 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2023年第12期102-105,共4页

森林冠层高度和生物量估算对估算森林碳收支方面起到重要作用。本文以广东省森林为研究对象,以全球生态系统动态调查(GEDI)激光雷达卫星为数据源,分别采用回归树和克里金插值算法,对广东省的森林冠层高度和生物量进行反演。研究结果表明... 森林冠层高度和生物量估算对估算森林碳收支方面起到重要作用。本文以广东省森林为研究对象,以全球生态系统动态调查(GEDI)激光雷达卫星为数据源,分别采用回归树和克里金插值算法,对广东省的森林冠层高度和生物量进行反演。研究结果表明,广东省的树木高度普遍在10~20 m,占比超过50%。树高高值出现在粤北的韶关、肇庆等市,树高普遍在15~20 m;而湛江市的平均树高最低,普遍不足10 m。广东省森林生物量最大值为335.85 t/hm^(2),最小值为5.25 t/hm^(2),平均值为98.27 t/hm^(2)。森林生物量高值区域主要分布在粤东山区和粤西山区,而广东省平原和城市化地区森林生物量则较低。本文结果为估算广东省森林生态系统碳吸收提供科学依据。 展开更多

关键词 激光雷达卫星 广东省 森林冠层高度 生物量 估算方法

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基于地相位优化估计的RVoG三阶段森林冠层高度反演

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作者 罗洪斌 朱泊东 +3 位作者 岳彩荣 杨文俊 龙飞 徐婉婷 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期301-307,共7页

极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVo... 极化干涉合成孔径雷达(PolInSAR)估测森林结构参数中,数据受基线长度、信噪比、环境地形以及雷达波长的影响,尤其在复杂森林环境条件下,会导致观测到的复相干存在误差,从而影响最终的反演结果。为解决此问题,首先探讨了体相干选择对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响,以地相位为参考逐像素选择距离地相位最远的相干性作为体相干。其次改进了地相位估计方法,采用戴明回归(DMR)和正交回归(OGR)2种相干直线拟合方法来改进地相位的估计,并在DMR拟合方法中设置了不同的误差比(0.3和0.6)来比较地相位估计方法对RVoG三阶段森林冠层高度反演的影响。研究结果表明:以地相位为参考逐像素选择体相干的反演结果相较于直接使用HV极化通道的复相干γ_(HV)为体相干的反演精度有明显提升,决定系数(R^(2))由0.349增加到0.383,均方误差由7.097 m^(2)降低到5.755 m^(2)。在体相干优化选择的基础上,采用了戴明回归和正交回归对地相位估计方法进行了改进。表明基于最小二乘回归(LSR)地相位估计的RVoG三阶段反演精度最低,采用DMR和OGR进行相干线拟合的反演精度相较于LSR均有一定提升,所有反演结果的决定系数(R^(2))均在0.440左右,均方误差(MSE)均降低了2 m^(2)左右。研究结果说明采用RVoG三阶段方法反演森林冠层高度时,在复相干存在误差的情况下,用传统最小二乘回归(LSR)估计地相位进行高度反演会对结果带来一定误差,通过其他相干直线拟合方法来克服复相干误差的影响能改善最终的森林冠层高度反演结果,以地相位为参考选择体相干的反演方法也更为合理。 展开更多

关键词 森林冠层高度 地相位估计 体相干选择 RVoG三阶段反演 POLINSAR

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基于TanDEM-X数据和改进三阶段算法反演森林冠层高度

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作者 张国飞 章皖秋 岳彩荣 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期152-164,共13页

【目的】提出一种基于TanDEM-X SAR数据的RVoG模型三阶段算法反演森林冠层高度,以解决RVoG模型实际应用中模型成立条件难以严格满足、受地形影响导致森林冠层高度估测精度不高的问题。【方法】以云南省普洱市思茅区思茅松纯林和混交林... 【目的】提出一种基于TanDEM-X SAR数据的RVoG模型三阶段算法反演森林冠层高度,以解决RVoG模型实际应用中模型成立条件难以严格满足、受地形影响导致森林冠层高度估测精度不高的问题。【方法】以云南省普洱市思茅区思茅松纯林和混交林为研究对象,开展经典三阶段算法、地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法和低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度试验。【结果】RVoG模型经典三阶段算法反演森林冠层高度存在低估现象(r=0.11,bias=-26.20 m,RMSE=7.16 m),地面相位优化的三阶段算法、纯体散射复相干优化的三阶段算法、低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的估测精度较经典三阶段算法提高,其中低估补偿改进的三阶段算法反演森林冠层高度的改善效果最佳(r=0.79,bias=-1.69 m,RMSE=2.56 m);思茅松纯林的估测效果(r=0.81,bias=1.40 m,RMSE=2.27 m)优于思茅松混交林(r=0.72,bias=-3.09 m,RMSE=2.87 m)。【结论】相比经典三阶段反演算法,基于TanDEM-X SAR数据的改进三阶段反演算法估测精度更高。 展开更多

关键词 TanDEM-X 极化合成孔径雷达干涉测量 森林冠层高度 三阶段反演算法 RVoG模型

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广西-东盟多源遥感数据的森林高度反演及应用 被引量：4

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作者 谢开翼 陈瑞波 +3 位作者 王志莉 王群 包俊帆 朱宁宁 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第1期32-37,64,共7页

森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentin... 森林生态系统在调节生态气候与碳循环方面发挥着重要作用,森林高度是衡量森林生态系统功能的重要参数。利用单一遥感数据获取森林冠层高度会受到多种制约。因此,本文使用星载激光雷达ICESat-2提供的高质量离散森林冠层高度点,结合Sentinel-1、Landsat 8及地形数据,采用随机森林方法建立不同影像特征组合森林冠层高度的回归模型,并分析各特征对森林高度反演的影响,最后将模型应用于广西森林冠层高度制图。试验结果表明,多源遥感数据可有效提高森林冠层高度反演精度,在所利用遥感数据中,特征重要性从大到小依次为光学特征、地形特征、SAR特征,“L8+SRTM+Sentinel-1+邻域均值”特征组合的反演精度最高,加入邻域均值特征进行森林冠层高度反演效果最佳,随机森林模型能精确绘制森林冠层高度。 展开更多

关键词 森林冠层高度 ICESat-2 Sentinel-1 Landsat 8 广西-东盟

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基于神经网络拟合多源遥感信息估算冠层高度 被引量：1

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作者 侯波 杨艳蓉 《森林与环境学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期426-432,共7页

为了获取空间上连续的森林冠层高度分布,借助后向传播(BP)神经网络,拟合2019-2020年冰、云和陆地高度卫星(ICESat-1)的陆地/植被产品ATL08的生长季树高数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表信息等多源遥感资料,探索我国西南地区森林... 为了获取空间上连续的森林冠层高度分布,借助后向传播(BP)神经网络,拟合2019-2020年冰、云和陆地高度卫星(ICESat-1)的陆地/植被产品ATL08的生长季树高数据和中分辨率成像光谱仪(MODIS)的地表信息等多源遥感资料,探索我国西南地区森林冠层高度的空间连续估算。结果如下:(1)ICESat-2/ATL08遥感数据对西南地区森林冠层高度表达可信,与2019年同期其他树高遥感数据对比,通过了置信度检验(R=0.566,P<0.01)。(2)BP神经网络拟合ICESat-2/ATL08和MODIS数据得到西南地区空间连续森林冠层高度的方法可靠。神经网络训练结果决定系数(R2)达0.7以上,均方根误差在2.5 m左右。从结果中随机选择10个自然保护区位置森林冠层高度数值,对比2005年同源遥感资料,得到R=0.836(P<0.001)。连续森林冠层高度数值的频率直方图符合正态分布,高频段为10~25 m。(3)估算得到的西南地区森林冠层高度平均值为16 m,低于2005年遥感均值,但在重庆与贵州交界、贵州东北部、云南六诏山等地,森林覆盖度和冠层高度均有所提升,云南大理的则略有减少。从空间分布来看,大于20 m的数值分布于四川盆地外围、金沙江流域、重庆大巴山、云南哀牢山和无量山以及贵州东南部等地区;四川西南部乡城和稻城、重庆东北部、云贵高原中部地区均在10 m以下。 展开更多

关键词 ICESat⁃2/ATL08数据 MODIS BP神经网络 森林冠层高度 西南地区

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