基于归一化植被点云的林分平均高及蓄积量反演

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.007

林业资源管理 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (6): 37-42.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.06.007

基于归一化植被点云的林分平均高及蓄积量反演

王照利¹(), 王浩伟², 杨佳乐¹, 段梦琦², 马胜利¹()

1.国家林业和草原局西北调查规划设计院,西安 710048
2.中煤航测遥感集团有限公司,西安 710199

收稿日期:2021-10-09 修回日期:2021-11-10 出版日期:2021-12-28 发布日期:2022-01-12
通讯作者: 马胜利
作者简介:王照利(1971-),男,陕西华县人,高工,硕士,主要从事林业调查规划与“3S”技术在林业领域应用研究。Email: wzlxby@126.com
基金资助:
中国煤炭地质总局自然资源智能感知科技创新团队(ZMKJ-2020-T04);国家林业和草原局自主研发项目(LC-1-05);中煤总局科技项目(ZMKJ-2020-J09-02)

The Inversion of Average Stand Height and Stock Volume based on Normalized Vegetation Point Cloud

WANG Zhaoli¹(), WANG Haowei², YANG Jiale¹, DUAN Mengqi², MA Shengli¹()

1. Northwest Surveying,Planning and Designing Institute of National Forestry and Grassland Administration,Xi'an,710048,China
2. Aerial Photography and Remote Sensing Group Co.Ltd.,Xi'an 710199,China

Received:2021-10-09 Revised:2021-11-10 Online:2021-12-28 Published:2022-01-12
Contact: MA Shengli

摘要/Abstract

摘要：

提出一种归一化植被点云计算方法,利用植被点云与地面点云的垂直高程差表征去除地形影响的林木绝对高度值,在此基础上提取森林特征变量,使用随机森林算法对研究区林木平均高及蓄积量进行反演估测。结果表明,该方法能够有效提高森林因子的估测精度,林木平均高及蓄积量的拟合精度分别为0.946和0.936。

关键词: 激光雷达, 归一化植被点云, 森林因子反演, 储备林

Abstract:

This paper proposed a normalized vegetation point cloud computing method,which used vertical elevation difference characterization between vegetation point cloud and ground point cloud to remove the absolute height value of forest influenced by topography,on this basis,it extracted forest characteristics variables,and used the random forest algorithm to invert and estimate the average tree height and the forest stock volume within the study area. The result showed that this method can effectively improve the estimation accuracy of forest factors,and the fitting accuracy of average tree height and forest stock volume were 0.946 and 0.936,respectively.

Key words: LiDAR, normalized vegetation point cloud, forest factor inversion, reserve forest

中图分类号:

S758.5

王照利, 王浩伟, 杨佳乐, 段梦琦, 马胜利. 基于归一化植被点云的林分平均高及蓄积量反演[J]. 林业资源管理, 2021, 0(6): 37-42.

WANG Zhaoli, WANG Haowei, YANG Jiale, DUAN Mengqi, MA Shengli. The Inversion of Average Stand Height and Stock Volume based on Normalized Vegetation Point Cloud[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, 0(6): 37-42.

图/表 11

图1

图2

图3

表1

表2

图4

图5

表3

表4

图6

图7

参考文献 10

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特征变量	详细描述
最大高程	NVPC中高程最大值
最小高程	NVPC中高程最小值
平均高程	NVPC中高程平均值
高程四分位间距	NVPC中上四分位数与下四分位数高程之差
方差	NVPC中高程方差
标准差	NVPC中高程标准差
上四分位数高程	NVPC中高程上四分位数

特征变量	详细描述
上四分位密度	上四分位数高程以上点在植被点中所占比
下四分位密度	下四分位数高程以上点在植被点中所占比
密度四分位间距	上四分位密度与下四分位密度之差

序号	实测树高	反演结果
序号	实测树高	改进前	差值1	改进后	差值2
1	9.4	10.442	1.042	9.439	0.039
2	10.6	10.879	0.279	10.387	0.213
3	11.1	12.561	1.461	11.563	0.463
4	13.0	12.346	0.654	12.863	0.137
5	16.5	16.846	0.346	16.575	0.075
6	9.8	9.865	0.065	9.880	0.080
7	12.4	12.660	0.260	12.339	0.061
8	11.8	12.120	0.320	11.809	0.009
9	10.1	10.367	0.267	10.010	0.090
10	8.9	9.285	0.385	9.100	0.200

序号	实测蓄积	反演结果
序号	实测蓄积	改进前	差值1	改进后	差值2
1	3.8	4.671	0.871	3.778	0.022
2	5.3	4.595	0.705	5.194	0.106
3	6.2	6.536	0.336	5.831	0.369
4	7.6	6.819	0.781	7.658	0.058
5	8.4	9.132	0.732	8.707	0.307
6	10.4	11.098	0.698	9.765	0.635
7	11.1	12.644	1.544	11.090	0.010
8	12.5	11.543	0.957	11.950	0.550
9	13.9	13.088	0.812	12.620	1.280
10	18.0	16.245	1.755	17.594	0.406

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