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基于ICESat-GLAS数据的波形去噪算法优选与森林冠顶高反演模型建立
被引量：
1
1
作者
王新闯
吴金汝
+2 位作者
陆凤连
焦海明
张合兵
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期62-72,共11页
【目的】比较基于不同窗函数的GLAS数据去噪算法和多种森林冠顶高反演模型的精度,优选波形去噪算法并确立对森林冠顶高估算精度较高的反演模型,为森林生物量估测等研究奠定数据基础。【方法】首先基于布莱克曼窗函数和高斯窗函数对GLAS...
【目的】比较基于不同窗函数的GLAS数据去噪算法和多种森林冠顶高反演模型的精度,优选波形去噪算法并确立对森林冠顶高估算精度较高的反演模型,为森林生物量估测等研究奠定数据基础。【方法】首先基于布莱克曼窗函数和高斯窗函数对GLAS数据进行去噪处理,采用RMSE和SNR定量比较2种波形去噪方法的去噪效果;然后对去噪效果最好的窗函数去噪后的波形提取波形参数,并分针叶林、阔叶林、针阔混交林和不分林型4种情况,采用线性回归方法,以波形长度为参数建立波形参数模型,以波形长度、地形指数为参数建立地形因子模型,在地形因子模型基础上,逐步引入波形半能量高、波形前缘长度和波形后缘长度等参数建立全模型,比较3类模型的模拟效果。【结果】高斯窗函数去噪后的RMSE较低、SNR较高,去噪效果较优;冠顶高反演模型中,分林型和不分林型情况下,全模型模拟效果均优于其他2类模型。其中地形因子模型中针叶林效果较好:R^2=0.853,RMSE=2.519 7 m;全模型中针阔混交林效果最好:R^2=0.972,RMSE=1.001 4 m。【结论】高斯窗函数对GLAS波形去噪能力较强,且在复杂地形情况下,当引入多种波形参数结合地形因子建立多元线性回归模型时,模型对各林型最大冠顶高的解释能力显著提高,可在一定程度上克服地形因子模型在坡度较大地区对冠顶高解释困难的问题,实现复杂地形情况下森林冠顶高的精确估算。
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关键词
大光斑激光雷达
布莱克曼窗去噪
高斯窗去噪
森林冠顶高反演模型
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职称材料
题名
基于ICESat-GLAS数据的波形去噪算法优选与森林冠顶高反演模型建立
被引量：
1
1
作者
王新闯
吴金汝
陆凤连
焦海明
张合兵
机构
河南理工大学测绘与国土信息工程学院
出处
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第12期62-72,共11页
基金
国家自然科学基金项目(41401500)
中国博士后科学基金项目(2015M580629
+5 种基金
2016M590679)
河南省高等学校重点科研项目(16A420003
17A420001)
河南省高校科技创新团队(18IRTSTHN008)
河南省高校基本科研业务费专项资金(NSFRF1630)
河南理工大学创新型科研团队(B2017-16)
文摘
【目的】比较基于不同窗函数的GLAS数据去噪算法和多种森林冠顶高反演模型的精度,优选波形去噪算法并确立对森林冠顶高估算精度较高的反演模型,为森林生物量估测等研究奠定数据基础。【方法】首先基于布莱克曼窗函数和高斯窗函数对GLAS数据进行去噪处理,采用RMSE和SNR定量比较2种波形去噪方法的去噪效果;然后对去噪效果最好的窗函数去噪后的波形提取波形参数,并分针叶林、阔叶林、针阔混交林和不分林型4种情况,采用线性回归方法,以波形长度为参数建立波形参数模型,以波形长度、地形指数为参数建立地形因子模型,在地形因子模型基础上,逐步引入波形半能量高、波形前缘长度和波形后缘长度等参数建立全模型,比较3类模型的模拟效果。【结果】高斯窗函数去噪后的RMSE较低、SNR较高,去噪效果较优;冠顶高反演模型中,分林型和不分林型情况下,全模型模拟效果均优于其他2类模型。其中地形因子模型中针叶林效果较好:R^2=0.853,RMSE=2.519 7 m;全模型中针阔混交林效果最好:R^2=0.972,RMSE=1.001 4 m。【结论】高斯窗函数对GLAS波形去噪能力较强,且在复杂地形情况下,当引入多种波形参数结合地形因子建立多元线性回归模型时,模型对各林型最大冠顶高的解释能力显著提高,可在一定程度上克服地形因子模型在坡度较大地区对冠顶高解释困难的问题,实现复杂地形情况下森林冠顶高的精确估算。
关键词
大光斑激光雷达
布莱克曼窗去噪
高斯窗去噪
森林冠顶高反演模型
Keywords
large footprint laser radar
Blackman window denoising
Gaussian window denoising
forest crown heightinversion model
分类号
S757 [农业科学—森林经理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于ICESat-GLAS数据的波形去噪算法优选与森林冠顶高反演模型建立
王新闯
吴金汝
陆凤连
焦海明
张合兵
《林业科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
1
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