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地基激光雷达的玉兰林冠层叶面积密度反演 被引量:15
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作者 王洪蜀 李世华 +1 位作者 郭加伟 梁祖琴 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第4期570-578,共9页
叶面积密度LAD(Leaf Area Density)是表征冠层内部叶面积垂直分布的重要参数,其分布廓线的准确反演对研究植被碳氮循环、初级生产力和生物量估算等具有重要意义。本文在电子科技大学校内建立实验样区,利用地基激光雷达Leica Scan Statio... 叶面积密度LAD(Leaf Area Density)是表征冠层内部叶面积垂直分布的重要参数,其分布廓线的准确反演对研究植被碳氮循环、初级生产力和生物量估算等具有重要意义。本文在电子科技大学校内建立实验样区,利用地基激光雷达Leica Scan Station C10和数码相机获取玉兰林高分辨率3维激光点云数据和真彩色影像。利用监督分类将真彩色影像中枝干等非光合组织与叶片分离,再将像素分类信息映射给点云数据,从而提取叶片点云。通过点云数据体元化,并引入2维凸包算法确定垂直方向分层树冠边界,获取激光接触冠层的频率;随机选择不同高度的多个叶片,利用特征值法进行叶片平面拟合,估算出叶倾角,并结合天顶角估算叶倾角校正因子;最后基于体元的冠层分析VCP(Voxel-based Canopy Profiling)方法实现树林冠层LAD反演。结果表明体元化的叶片点云数据能准确确定树林冠层边界和统计接触频率实现LAD反演;反演的LAD变化走势与区域林木冠层叶片垂直分布相吻合,在冠层中下部随着高度的增加叶面积密度也随之增加,在4 m高度处达到最大值1 m2/m3,之后随着高度的增加叶面积密度逐渐降低。根据LAD计算得到的累积叶面积指数LAI为3.20 m2/m2,与LAI-2200实测的叶面积指数相比,相对误差为1.26%。 展开更多
关键词 地基激光雷达 叶面积密度 VCP方法 阔叶林冠层
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倒伏胁迫下的玉米冠层结构特征变化与光谱响应解析 被引量:9
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作者 束美艳 顾晓鹤 +5 位作者 孙林 朱金山 杨贵军 王延仓 孙乾 周龙飞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第11期3553-3559,共7页
倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒... 倒伏胁迫是玉米生产中的主要灾害之一,严重影响玉米的产量、品质和机械收获能力。解析不同倒伏胁迫强度下玉米冠层结构变化规律及其光谱响应机理,是玉米倒伏灾情大范围遥感监测的基础。分别在玉米抽雄期、灌浆中期设置茎倒、茎折、根倒3种强度的倒伏处理,基于田间多频次持续观测实验,分析生育期、倒伏类型对玉米冠层结构动态变化及其自我恢复能力的影响;采用传统光谱变换与连续小波变换方法对倒伏玉米冠层高光谱进行处理,选取叶面积密度(LAD)为玉米倒伏冠层结构特征指标,筛选叶面积密度最佳敏感波段和小波系数,基于随机森林法构建叶面积密度高光谱响应模型,利用未参与建模的实测样本验证模型精度,重点探讨小波分解尺度和光谱分辨率对LAD光谱响应能力的影响规律。研究结果表明:叶面积密度作为单位体积内叶面积总量的冠层结构表征指标,与倒伏胁迫强度具有较好的响应关系,灌浆期的倒伏玉米LAD普遍高于抽雄期,抽雄期LAD整体表现为茎折>根倒>茎倒>未倒伏,灌浆期LAD整体表现为根倒>茎折>茎倒>未倒伏;经连续小波变换后,玉米倒伏冠层光谱对玉米倒伏LAD的响应能力普遍优于传统光谱变换,随着小波分解尺度的增加,LAD与敏感波段的相关性越强,其中10尺度相关系数最高,达0.74;连续小波变换所构建的模型精度普遍优于传统光谱变换,其中由原始光谱小波变换后构建的LAD响应模型精度最高,检验样本的R2为0.811,RMSE为1.763,表明连续小波变换技术可凸显和利用冠层光谱中的细微信息。因此,叶面积密度可有效定量表征不同倒伏胁迫程度的玉米冠层结构变化特征,连续小波变换能有效提升冠层光谱对倒伏玉米结构变化的响应能力,基于随机森林法构建的倒伏玉米叶面积密度诊断模型具有较高的精度和稳定性,可为区域尺度的夏玉米倒伏灾情� 展开更多
关键词 玉米 倒伏 叶面积密度 高光谱 连续小波变换 随机森林
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基于点云数据的单木三维绿量估算方法 被引量:4
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作者 李肖肖 唐丽玉 +2 位作者 黄洪宇 陈崇成 何建国 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期1119-1127,共9页
针对不同树种的树叶疏密及空间结构不同,提出基于激光点云数据,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量(Living Vegetation Volume,LVV)计算方法。该方法首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶,剔除非光... 针对不同树种的树叶疏密及空间结构不同,提出基于激光点云数据,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量(Living Vegetation Volume,LVV)计算方法。该方法首先根据树木局部点云的主方向相似度和局部点云轴向分布密度分离枝干与树叶,剔除非光合作用成分,提取树叶点云;然后建立体元模型,引入Graham算法确定分层树冠边界,获取激光接触频率,从而基于体元冠层分析(Voxel-based Canopy Profiling,VCP)方法求出冠层叶面积密度(Leaf Area Density,LAD);最后分层棱柱体积乘以叶面积密度,累加得到树木的三维绿量。利用Riegl VZ-400地面激光扫描仪获取13棵不同形状和树种的树木点云数据,利用该方法估算各树木三维绿量,并与传统的凸包法和台积法的结果对比。实验结果表明,台积法计算的三维绿量值最大,凸包法计算的三维绿量次之,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量方法计算的三维绿量值最小,为台积法的36.69%,为凸包法的47.80%。相比传统方法,顾及冠层叶面积密度的树木三维绿量计算方法侧重光合作用组分叶片点云的统计,并考虑了树冠内部树叶分布情况,更符合树木的实际情况,能充分利用三维点云数据特性,反映树冠内部三维绿量分布。 展开更多
关键词 城市绿化 三维绿量 点云 体元冠层分析 叶面积密度
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