基于稀疏型机载激光雷达数据的风景林参数估测

摘要

稀疏型机载激光雷达(LiDAR)数据,由于点云密度低,难以对单木尺度的森林参数进行估测,在森林资源监测领域的潜在应用价值没有得到充分发挥.以江苏省南京市紫金山国家森林公园为研究区,以2007年机载激光雷达Optech ALTM LiDAR数据、2007年森林资源规划设计调查数据为主要信息源,在机载LiDAR数据预处理、特征参数提取的基础上,采用多元线性回归、随机森林、支持向量机3种方法,估测小班林分平均树高、平均胸径和单位蓄积量并进行对比分析,同时对森林参数进行空间制图.结果表明:1)高度百分位数和累计高度百分位数是影响小班平均胸径、平均树高和平均蓄积量的主要特征参数;2)3个遥感估测模型精度对比分析表明,平均胸径、平均树高、单位蓄积量3个参数的估测精度,均是随机森林算法最高,支持向量机次之,多元线性回归最低;3)平均树高、平均胸径、单位蓄积量的空间分布规律一致,人为干扰严重的公园边缘地区和土层瘠薄、立地条件差的山脊较低,山南及山北中部最高.稀疏型机载激光雷达(ALS)数据在林分尺度的森林参数估计中具有较高的精度,可以用于森林资源规划设计调查小班的测树因子估测.本研究应用稀疏型机载激光雷达数据估测风景林森林参数,为稀疏型LiDAR数据在森林资源规划设计调查中的推广应用提供参考.