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基于机载和无人机点云数据的平原人工林结构参数动态监测

付逍遥  
【摘要】:高效、精确、定量评估森林结构的动态变化对于森林资源监测、可持续经营与管理以及理解森林碳循环和干扰等有重要意义。机载激光雷达(Light Detection And Ranging,Li DAR)能够穿透森林冠层,通过发射激光脉冲并记录脉冲返回信号,以点云的形式获得高精度的森林结构信息及林下地形。近年来,基于无人机(UAV)的航空数字摄影测量技术迅速发展,在生成正射影像的同时,也可通过运动恢复结构算法(Structure from Motion,Sf M)生成数字立体摄影测量(Digital Aerial Photography,DAP)点云。相比Li DAR点云,DAP点云获取方便且低成本,适合多时相森林信息获取和变化检测,在森林资源动态监测及小班调查数据快速、精确更新方面具有重要意义。我国的人工林面积居世界首位,人工林蓄积量增长全球最快,人工林对于解决我国木材资源供给矛盾及应对气候变化有重要意义,因此本论文针对我国的人工林进行研究。在研究内容上,本论文以江苏沿海的典型平原人工林为研究对象(主要树种为杨树、水杉和银杏),首先,比较了无人机Li DAR和DAP点云的特性及所提取的冠层结构特征,同时,还对森林结构参数估测结果进行了比对,旨在探讨相比成本较高的Li DAR点云,低成本的无人机DAP点云在冠层结构信息提取及森林结构参数反演中的精度及应用价值;然后,研究了基于两期Li DAR点云的3年间隔期森林生长信息提取,旨在探索使用两期Li DAR监测人工林生长的方法和精度评价;最后,研究基于两期DAP点云分析3年间隔期的森林生长情况,并进行了林分结构参数增长量的空间分布制图,在此基础上统计了不同人工林树种(即杨树和水杉)在各个生长阶段的生长趋势。在方法探索上,本研究通过将地面实测的各林分结构参数作为因变量,Li DAR和DAP点云提取的综合特征变量组作为自变量,建立多元逐步回归预测模型。采用交叉验证法验证最优人工林林分结构参数预测模型的精度。同时研究和综合比较了直接和间接法估计森林结构在3年间变化的效果(直接方法使用三维点云特征变量的差异直接预测森林结构的变化,而间接方法在每个时间点估计参数再计算变化作为它们的差异)。根据模型预测值的变化量和实测值变化量的相关关系及相似度来验证其准确性。此外,当建立模型后,本研究还外推实现了林分平均高度和蓄积的变化信息制图,并分类统计了森林类型和年龄有关的变化。研究结果表明:(1)基于机载激光雷达和航空摄影测量点云的林分结构比较研究中,通过对比Li DAR各预测模型和DAP各预测模型,Lorey’s平均树高模型结果差异最小(△R~2=0.03,△r RMSE=1.6%),平均胸径模型结果差异次之(△R~2=0.09,△r RMSE=3.47%),蓄积量模型结果差异最大(△R~2=0.11,△r RMSE=6.87%),DAP点云和Li DAR点云在三种特征变量上均有较高的相关性(即高度相关特征变量H95,剖面特征变量Weibull分布函数拟合参数α,冠层返回密度特征变量D3)。(2)基于两期机载激光雷达点云的林分结构动态监测研究中,与间接方法(R~2=0.56-0.87)相比,直接方法(R~2=0.60-0.88)以更高的精度估算了林分结构参数(平均胸径、Lorey’s平均树高、蓄积量和地上生物量)的变化。其中,高度百分位数(如H95)和冠层返回密度(如D9)以及Weibull拟合冠层垂直分布剖面(如β)对树木生长的变化敏感,而冠层容积特征的预测能力较弱。总体而言,直接法预测结果优于间接法。(3)基于两期航空摄影测量点云的林分结构动态监测研究中,结果表明,与间接方法(R~2=0.51-0.73)相比,直接方法(R~2=0.54-0.78)以更高的精度估算了Lorey’s平均树高(HL)和蓄积量(V)的变化(DAP点云用于变化监测的精度和Li DAR点云相当)。冠层分布特征变量,即树高百分位数(例如,H75和H95)和冠层返回密度(例如,D7和D5)以及Weibull拟合特征变量(例如,α)对变化敏感,而冠层容积特征的预测能力较弱(和Li DAR点云趋势相似)。HL和V变化的空间分布制图结果表达了研究区中大多数林分的生长情况。其中,中林龄林分表现出明显的增长,而过成熟林分增长最少。


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