基于无人机多光谱高重叠度影像的银杏林分特征反演开题报告

全文总字数：3145字

1. 研究目的与意义

人工林是全球森林资源重要的组成部分，对生态环境恢复与重建、缓解全球气候变化及推动社会和经济发展具有重要作用[1]。

我国人工林面积约为6.93107 hm2，占世界人工林总面积的26.2%，居世界首位[2]。

银杏（ginkgo biloba l.）是我国重要的人工林树种，据统计我国现有40年以上的银杏成熟林约28万株，仅果实年产量已达到16000t[3]。

2. 国内外研究现状分析

近年来，无人驾驶飞行器技术的到极大的发展，因其材料和运输成本相对低，数据采集灵活、便捷，操作相对简单，成为是林业调查及森林资源监测的研究热点。

20世纪末，就有人将无人机作为遥感平台应用于林业。

因无人机所搭载的传感器的不同，获取的数据主要有以下几种。

3. 研究的基本内容与计划

借助同期获取的lidar和高重叠度影像数据，在lidar数据预处理及影像密集匹配的基础上，比较2种数据点云的特征和差异，并且引入dap多光谱影像数据提取光学特征参数，帮助提升dap点云数据拟合森林参数模型精度。

从而为相关领域的林业调查和生产提供技术支持。

2018-01-012017-01-13：明确任务，检索文献，开题报告。

4. 研究创新点

无人机数据采集灵活、便捷、成本低，目前是林业调查及森林资源监测的研究热点。

无人机搭载lidar传感器可以有效获得森林的高密度三维点云数据；通过无人机同期获取的高重叠度影像数据，同样可以获得森林冠层上层的点云数据，从而获取冠层三维结构信息。

本研究将借助同期获取的lidar和高重叠度影像数据，在lidar数据预处理及影像密集匹配的基础上，比较2种数据点云的特征和差异，并且引入dap多光谱影像数据提取光学特征参数，帮助提升dap点云数据拟合森林参数模型精度。