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不同龄组木麻黄地上生物量估测模型构建
1
作者
古丽再排尔·安外尔
尤龙辉
+3 位作者
叶功富
聂森
胥喆
陈凤娇
《森林与环境学报》
北大核心
2025年第1期62-72,共11页
为提取木麻黄高精度的单木结构参数,并建立多样化的木麻黄地上生物量估测模型,快速、高效地调查和监测木麻黄林分的生长趋势,以福建省平潭岛不同龄组木麻黄为研究对象,利用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云、无人机-地基激光雷达融合激光...
为提取木麻黄高精度的单木结构参数,并建立多样化的木麻黄地上生物量估测模型,快速、高效地调查和监测木麻黄林分的生长趋势,以福建省平潭岛不同龄组木麻黄为研究对象,利用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云、无人机-地基激光雷达融合激光雷达(Fusion-LiDAR)点云,快速、精确地获取单木尺度下木麻黄的树高、冠幅、胸径等关键结构参数,并结合实地调查数据,运用偏最小二乘法、随机森林以及反向传播神经网络(BPNN)等算法构建木麻黄地上生物量估测模型。结果表明:基于Fusion-LiDAR点云构建的冠层高度模型的单木分割精度明显优于UAV-LiDAR,尤其是在幼龄林中差异较大;与UAV-LiDAR点云提取的结果相比,Fusion-LiDAR点云提取的树高和冠幅的决定系数(R^(2))普遍更高,特别是在过熟林中,其树高、冠幅决定系数分别比UAV-LiDAR点云增大了11.41%、16.73%;在3种算法模型中,不同龄组BPNN模型的R^(2)均大于0.75,相对分析误差均大于1.40,展现出了优越的性能;随着林龄的增长,木麻黄单木分割精度、单木结构参数提取精度及模型预测精度均会逐步下降。无人机与地基激光雷达的融合显著提高了木麻黄单木分割的准确度和单木结构参数的提取精度,BPNN模型在预测不同林龄木麻黄地上生物量方面表现出了较优异的性能,进一步提升了建模的效率和预测的准确性。
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关键词
木麻黄
无人机
地基激光雷达
偏最小二乘法
随机森林
反向传播神经网络
单木分割
地上生物量
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职称材料
题名
不同龄组木麻黄地上生物量估测模型构建
1
作者
古丽再排尔·安外尔
尤龙辉
叶功富
聂森
胥喆
陈凤娇
机构
福建
农林大学林学院
福州市林业局
福建省
林业科学研究院
福建省
林业勘察设计院
福建省罗源国有林场
出处
《森林与环境学报》
北大核心
2025年第1期62-72,共11页
基金
福建省林业科技项目“基于无人机激光雷达的木麻黄防护林生物量及碳储量反演研究”(2022FKJ19)
中央引导地方科技发展专项“功能导向型沿海防护林结构定向调控技术研究”(2021L3017)。
文摘
为提取木麻黄高精度的单木结构参数,并建立多样化的木麻黄地上生物量估测模型,快速、高效地调查和监测木麻黄林分的生长趋势,以福建省平潭岛不同龄组木麻黄为研究对象,利用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云、无人机-地基激光雷达融合激光雷达(Fusion-LiDAR)点云,快速、精确地获取单木尺度下木麻黄的树高、冠幅、胸径等关键结构参数,并结合实地调查数据,运用偏最小二乘法、随机森林以及反向传播神经网络(BPNN)等算法构建木麻黄地上生物量估测模型。结果表明:基于Fusion-LiDAR点云构建的冠层高度模型的单木分割精度明显优于UAV-LiDAR,尤其是在幼龄林中差异较大;与UAV-LiDAR点云提取的结果相比,Fusion-LiDAR点云提取的树高和冠幅的决定系数(R^(2))普遍更高,特别是在过熟林中,其树高、冠幅决定系数分别比UAV-LiDAR点云增大了11.41%、16.73%;在3种算法模型中,不同龄组BPNN模型的R^(2)均大于0.75,相对分析误差均大于1.40,展现出了优越的性能;随着林龄的增长,木麻黄单木分割精度、单木结构参数提取精度及模型预测精度均会逐步下降。无人机与地基激光雷达的融合显著提高了木麻黄单木分割的准确度和单木结构参数的提取精度,BPNN模型在预测不同林龄木麻黄地上生物量方面表现出了较优异的性能,进一步提升了建模的效率和预测的准确性。
关键词
木麻黄
无人机
地基激光雷达
偏最小二乘法
随机森林
反向传播神经网络
单木分割
地上生物量
Keywords
Casuarina equisetifolia
unmanned aerial vehicle
terrestrial LiDAR
partial least squares
random forest
back propagation neural network
individual tree segmentation
aboveground biomass
分类号
S757.1 [农业科学—森林经理学]
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作者
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被引量
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1
不同龄组木麻黄地上生物量估测模型构建
古丽再排尔·安外尔
尤龙辉
叶功富
聂森
胥喆
陈凤娇
《森林与环境学报》
北大核心
2025
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