激光雷达冠层容积模型的人工林林分特征反演开题报告

全文总字数：1367字

1. 研究目的与意义

研究目的：激光雷达技术可以获取森林的三维结构信息，很多研究基于激光雷达技术成功提取了森林垂直结构及水平分布参数和单木结构参数。

然而，针对亚热带人工林森林结构参数反演的研究不多，且以往提取的高度百分位数、高度变异系数等特征量间相关度高且难于从机理上进行解释，还会受到数据获取误差、参数设置和环境等的影响。

研究意义：本文旨在通过冠层容积模型方法来提取特征量，这些特征量是基于森林在垂直方向上的层次性和异质性，尝试用这些特征量来反演森林垂直结构参数，并希望在尝试提高反演精度的同时能够从机理上对lidar特征量的贡献做出更好的解释。

2. 国内外研究现状分析

国外研究概况：经过20多年的发展，激光雷达在林业中的应用技术已逐渐成熟。

国外许多研究已经证明机载小光斑lidar数据在森林资源调查中的重要性，通过激光扫描数据可以准确地估测林分特征，如树高、胸高断面积以及林分蓄积量。

mosdorf 等人利用小光斑机载雷达数据，基于多重回波建立了间隙率与lai 的计算公式。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：基于lidar森林冠层体积模型特征量，借助统计模型进行样地尺度森林垂直结构参数反演。

通过对冠层体积模型特征量进行可视化操作以及比较反演模型，从机理上分析lidar特征量对人工林森林参数反演模型的贡献和意义。

研究计划：2017-01-012017-01-13：明确任务，检索文献，开题报告。

4. 研究创新点

1.相对于高度百分位数、高度变异系数等特征量，本文选用的特征量基于森林垂直方向的层次性和整体性，反演过程中易于从机理上解释。

2.通过机载激光雷达点云数据合成波形，然后在合成波的基础上提取特征，可以更好地从机理上进行解释。

使用体元化的方法可以把激光点云数据按照体元进行标准处理，可以降低数据复制性。