结合DSM的机载LiDAR单木树高提取研究

机载LiDAR在提取地形坡度较大区域的冠层高度模型（CHM）时易产生畸变,降低单木树高的提取精度,为此提出一种CHM与数字表面模型（DSM）相结合的树高估算方法。首先基于预处理后的点云生成的CHM,利用局部最大值算法和标记控制分水岭分割算法进行分割,得到单木树冠轮廓多边形;然后结合DSM,采用固定窗口的局部最大值算法探测树顶点并提取其高程,继而与使用狄洛尼三角网和高程内插得到的地面点相减获取树高;最后,以广西兴安县富江村附近地形起伏较大的针叶林为试验区,测试3种不同坡度下,在CHM、CHM结合DSM获得的树高与实测树高分别进行精度分析。结果表明,当树木分别位于平均坡度为32°、27°和15°的试验区时,CHM中提取的树高与实测数据拟合的R²分别为0.84、0.85和0.87,RMSE为1.48、1.41和1.58 m,结合DSM后R²为0.92、0.91和0.93,RMSE为0.93、1.02和1.16 m;在地形坡度较大的区域,本文方法可以有效提高单木树高的估算精度。     

随机森林算法在机载LiDAR数据林分平均树高 估算中的应用研究

采用机载LiDAR数据估算森林结构参数是当前林业遥感中的研究热点。本文以福建省长汀县朱溪河流域为示范区,探讨了随机森林算法（RF）在机载LiDAR数据林分平均树高估测中的适用性。首先,通过渐进三角网（TIN）算法进行点云滤波并获取相应林分样地的植被点云子集和高程归一化的植被点云;然后,从归一化后的植被点云提取出高度分位数变量以及点云统计特征值等24个变量参数;最后,根据提取的变量参数和野外实测林分均高数据建立研究区林分平均高随机森林回归估测模型。研究结果表明,模型估测的样地平均树高与实测值具有明显线性相关关系,线性回归系数为0.938,相关系数达到0.968。对样地的估测精度都在86%以上,总体平均精度达到了93.17%。研究认为,基于植被点云变量参数的随机森林模型估测林分平均树高具有较高的可靠性。     

数字河网提取的影响参数优化分析

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)是提取数字河网的主要数据源.但是,由于在受到带有尺度效应的DEM空间分辨率和数字河网提取过程中,汇流面积阈值等参数的影响,使得河网提取的结果具有很大的主观性,因此,如何优化两者的取值,对于更准确地模拟地表河网具有重要的意义.本文以厦门市作为研究区,以...     

机载LiDAR点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响分析

机载LiDAR点云是获取高质量数字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)的主要数据源,而地表粗糙度作为DEM的主要派生产品,在地学研究中发挥了重要作用,但点云密度和插值方法对DEM及地表粗糙度精度影响程度并没有明确结论。为此,本文利用不同地形条件下的林区机载LiDAR点云为实验对象,将原始点云随机缩减为不同的采样密度,利用5种常用插值方法(克里金(Ordinary Kriging, OK),径向基函数(Radial Basis Function, RBF),不规则三角网(Triangulated Irregular Network, TIN),自然邻域(Natural Neighbor, NN)和反距离加权(Inverse Distance Weighting, IDW))构建各个测区不同采样密度条件下的DEM,并通过空间特征和统计特征两方面对DEM及其地表粗糙度精度分析。结果表明:(1) DEM插值算法的精度随点云密度缩减而降低,且数据量缩减至原始数据量的30%后,不同算法精度区别较为明显,其中,RBF和OK精度最优,IDW精度最低;(2) DEM误差与...     

改进的DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升的应用

DisTrad（Disaggregation procedure for radiometric surface temperature）模型是常用于遥感地表温度空间分辨率提升的主要模型之一。DisTrad模型常面向空间范围有限、地形相对平坦的研究区域,且常选用植被参数（如植被指数或植被覆盖度等）作为关键参数。然而在空间范围较大、地形起伏地区,地表温度的空间变异可能无法完全通过植被参数解释。本研究选取四川盆地及毗邻地区为研究区,通过模拟数据研究DisTrad模型在地形起伏区地表温度空间分辨率提升中的适用性。数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）、归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）等参数,采用滑动窗口逐步回归,将空间分辨率为6km的地表温度提升至空间分辨率为1km。研究结果表明,改进的模型在平原及海拔较低的高原地区提升获得的地表温度空间分辨率具有较高精度,均方根误差（Root Mean Square Error,RMSE）为0.5K左右;在地形起伏较大的地区,RMSE为4K,验证了改进的模型提升的可行性。     

重力异常模型的建立和精度分析

利用范围约3 000 km2的华南某半山地半丘陵地区的269个重力点实测数据,选取不同的模型类型、建模算法和分辨率等方案分别建模,并比较其模型精度;最后利用3 km分辨率实测数据,采用直接建模的方法建立了该地区的布格重力异常模型,经过外符合精度检验,其精度为1.7 mGal。     

基于垂直带谱的太白山区山地植被遥感信息提取

遥感数据因其全覆盖的优势被广泛应用于山地植被信息的调查和研究。为了实现山区植被类型的高精度提取,本文以太白山区为实验区,结合山地植被的垂直地带性分布规律,利用太白山植被垂直带谱、高分辨率遥感影像（GF1/GF2/ZY3）和1:1万的数字表面模型（Digital Surface Model, DSM）数据,进行了多层次、多尺度的影像分割,构建了具有植被垂直带谱信息的地形约束因子,并据此进行样本选择和面向对象的分类,分类总精度达92.9%,kappa系数达到0.9160。该方法相比于未辅以垂直带谱信息的分类,总精度提高了10%。研究结果表明,分类过程中加入具有垂直带谱信息的地形约束因子,能显著地提高样本选择的效率和准确率,为后续的植被分类提供了精度的保证。通过人机交互的方式,将垂直带谱知识应用到分类中,可以有效地提高山地植被分类的精度。     

顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别算法

单木参数对当前的森林资源管理、生态研究以及生物多样性保护等具有重要意义。无人机立体影像数据与单木识别算法为单木参数的低成本、自动化获取提供了基础。现有研究表明,常用的基于局部最大值搜索的单木识别算法面对密集林分时存在严重的漏识别问题,影响了参数提取的精度,因此本文提出了顾及单木三维形态的无人机立体影像单木识别新算法。算法首先综合利用无人机立体影像的高程与RGB光谱信息,通过随机森林分类进行林冠区的提取;然后利用形态学的多层腐蚀、膨胀与连通区标记进行树冠相连单木的分离与树冠中心点的提取,从而实现单木自动化识别。本文选取内蒙古大兴安岭林区和四川王朗林区的4块样地进行验证,以目视解译数据为参考,分别与基于高程值的局部最大值搜索算法（算法A）、基于RGB光谱亮度值的局部最大值搜索算法（算法B）进行比较。结果显示：本文提出的算法在4个样地的平均F1-score为94.17%,与算法A和算法B相比分别提高了15.85%和9.37%;而对于密集样地,本文提出的算法在查全率上相比算法A和算法B分别提高51.79%和35.64%。结果表明本文提出的算法在不同林区均能够实现较好的单木识别效果,特别是能够有效避免密集林分下的漏识别问题,为基于无人机立体影像的单木识别研究提供了一种新的思路。     

地表反射率遥感数据支持的火烧迹地面积提取

生物质燃烧排放大量烟雾和温室气体对于全球气候变化有显著影响，而准确及时地提取火烧迹地面积对于火灾补救、植被恢复、估算大气排放至关重要。中分辨率成像光谱仪MODIS较高的时间分辨率可以快速获取全球每日的火烧迹地产品，但对于小型和破碎度高的火烧迹地的遗漏率比较高。据此，本研究融合MODIS与Landsat-8 OLI(Operational Land Imager陆地成像仪)的时空优势，提出了基于地表反射率数据集支持的火烧面积提取算法。首先，使用MODIS地表反射率产品MOD09GA构建燃烧日期前后在红、绿、蓝、近红外和短波红外的先验地表反射率数据集。然后，采用自适应遥感图像时空融合算法(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model, STARFM)以及线性拟合的方法对MODIS与Landsat-8地表反射率数据进行空间和光谱一致化处理。最后，运用自动阈值的方法厘定火烧区域的最佳阈值。此外，通过选取4个不同的燃烧规模样地/样区验证了该算法的火烧迹地面积提取准确率在75%以上。本研究将MODIS的高时间分辨率和Landsat-8...     

DEM数据误差与地形描述误差对坡度精度的影响

数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)的数据误差和地形描述误差是两种不同性质的误差.本文以模拟实验获得的高精度DEM为数据源,分析坡度计算精度与DEM数据误差和地形描述误差的耦合关系.研究表明:DEM数据误差和地形描述误差对坡度精度影响是一个反向作用的过程.随着DEM格网的增大,数据误差的影响逐渐减小,地形描述误差的影响逐渐增大;在起伏变化地形区域,坡度误差先减小后增大,且存在一个最佳大小的格网,此时坡度误差最小.最佳格网的大小与DEM数据误差大小和地形起伏变化的复杂程度密切相关.研究结果表明,基于DEM提取坡度的误差来源与误差性质,对正确估算坡度精度具有很好的实际意义.     

多边形叠加Vatti算法的VCS优化方法与GPU并行化

Vatti算法是常用的矢量多边形裁剪算法之一,在其构建扫描束实现交点计算的过程中,二叉树的数据结构和递归计算方法导致其计算效率受矢量多边形边界顶点数量影响显著。本文针对Vatti算法执行过程中较为耗时的扫描束构建环节,提出了一种多边形边界顶点预排序的优化方法——VCS（Vertex Coordinate Pre-Sorting）方法,并基于该方法实现了对Vatti算法的GPU细粒度并行化。VCS方法使用双向链表对Vatti算法原有的二叉树数据结构进行了替换,以较小的额外存储空间取得了多边形边界顶点信息查找效率的明显提升。在GPU环境下采用双调排序算法对多边形边界顶点数组元素进行并行化排序并过滤出有效值,克服了原始算法使用二叉树存储导致效率低下的问题。实验结果表明,改进后的算法与原始算法相比,具有相同的计算精度;当多边形顶点数量为92万,CUDA每个线程块中的线程数量为32时,使用VCS优化方法,与采用CPU计算构建扫描束方法相比,GPU并行化方法获得了39.6倍的相对加速比,矢量多边形叠加分析算法效率总体上提升了4.9倍。     

机载LiDAR点云更新1∶1万DEM关键技术探讨

结合TerraSolid对机载激光雷达数据进行后处理的生产流程,重点分析利用LiDAR数据提取DEM的几个关键技术:滤波技术、航带拼接技术、特征线\特征点参与DEM构建技术以及点云人工编辑分类后航带间高差超限的补救性处理方法。     

GPS����λˮ׼

????????????θ?????????GPS????λ??,????????????????????????GPS???????EIGEN-CG03C????????λ?????е?????????????????????GPS????λ???????θ??????????0.5 m???????θ??????????????????????????10 cm?? ????????λ??????????????θ??????????, GPS???????????????????????????θ???????????????GPS????λ??????????????????????     

多值体素连通区域构建下的机载LIDAR数据三维平面提取

针对现有的面向机载LIDAR数据的三维平面提取算法存在的基于离散激光点设计导致算法设计困难、仅利用几何特征的一致性导致的在平面平滑过渡区域易产生错误提取的问题,本文提出了一种多值体素连通区域构建下的机载LIDAR三维平面提取方法。该算法基于体素结构设计且综合利用了机载LIDAR数据的几何、激光反射强度信息,将传统的平面特征点聚类转换为基于体素的连通区域构建及空间约束下的反射强度值统计,给出了机载LIDAR点云数据的多值体素结构构建方案及其在此基础上的平面提取方案,有助于基于多值体素模型理论的机载LIDAR点云数据处理及应用的发展。算法具体实现过程为：① 将机载LIDAR点云数据规则化为多值体素结构,其中,体素值为体素内激光点的平均激光反射强度、曲率及法向量;② 在体素结构DSM数据中,选取小曲率体素作为种子,并标记与其空间连通且法向及激光反射强度均一致的连通区域为平面;③ 在体素结构非DSM数据中,将位于连通区域轮廓缓冲区内的激光反射强度满足统计特性的体素标记为平面。本文采用ISPRS提供的机载LIDAR实测数据测试提出算法的精度。定量评价的结果表明本文提出方法的质量和Kappa系数分别可达92.5%和89.4%,与传统仅采用几何特征的区域生长算法相比质量及Kappa系数分别提高了9.68%和11.62%。     

����LIDAR������ȡɽ�����������ߵ��㷨�о�

????????????LIDAR??????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????????С?????????????и????ü????????????????????????????????????С?     

基于阴影的资源三号卫星数据城市建筑物高度估算

利用我国首颗民用高分辨率测绘卫星—ZY3影像,运用面向对象方法及形态学的思想,以形态学建筑物指数MBI和形态学阴影指数MSI,构建了基于知识规则的城市建筑物和阴影信息提取模型,很好地完成了北京方庄小区和厦门软件园的建筑物和阴影的提取,并实现了阴影长度的自动估算。利用太阳、卫星和建筑物成像几何关系,以阴影长度估算了城市建筑物高度,并以实测数据进行精度评价及误差分析。在以北京市方庄小区为例的试验中,建筑物高度提取的平均相对误差为7.08%,绝对误差小于6 m的建筑物占90%以上,80%以上的建筑物相对误差在10%以内,而误差较大的多为阴影较难识别的低矮建筑物和建筑密度较大使得阴影相互遮挡的高层建筑物。在厦门市软件园区实验中,94.3%的建筑物绝对误差在5 m以内,且计算高度与实际高度相关系数达到0.992,进一步验证了所用方法的可靠性。本文提出的建筑物信息提取方法,可很好地实现高分辨率影像城市建筑物高度估算,展示出资源三号卫星数据在城市建筑物信息提取方面的应用潜力。     

结合Gabor小波和形态学的高分辨率图像树冠提取方法

树冠信息的遥感提取能有效辅助森林参数反演、林分长势监测、树种识别等森林调查活动。随着遥感信息自动化提取的需求不断加强,本文基于高空间分辨率遥感数据,以滁州市皇甫山林场为研究区域,设计了一种结合Gabor小波和形态学的树冠提取方法。该方法首先采用Gabor小波提取出纹理特征,其次结合K-means聚类分析方法,对PCA降维后的纹理特征向量提取出阔叶林区,最后基于形态学理论降低影像噪声,并利用前景后景标记的分水岭方法进行单木树冠提取。经过与人工解译的树冠信息结果对比发现,在郁闭度较高的阔叶林区,该自动化方法提取树冠精度较高,分割准确率A_d为79.59%,F测度达到了79.00%能有效提供精确的单木树冠信息,为林业经济调查技术的发展具有一定的实践意义。     

机载LiDAR地形特征信息快速提取

为更有效地获取地形特征信息，提出一种机载LiDAR地形特征信息快速提取算法。首先，通过构建二次曲面拟合模型，建立实测LiDAR地形数据与拟合曲面的几何规则；然后，采用LM算法迭代参数寻优，获得最优化结果下的地形拟合参数，计算拟合时间及拟合精度；最后，以地形拟合模型为基础，进行地形特征信息的快速提取。通过机载LiDAR实测数据验证，当最优搜索半径为2 m时，地形曲面的拟合时间仅为0.02 s，RMSE仅为5.09 cm。该算法保证了地形特征信息提取效率和精度，能够有效满足机载LiDAR科学研究和工程应用的技术需求。