利用LIDAR数据获取森林树冠下层植被结构方法的研究

论文摘要

机载LIDAR技术，是现代对地观测的最新技术之一。与其他遥感测绘方法相比，该技术的主要优势在于能直接、快速的获取地物表面的三维坐标数据。因此，近几年来在森林资源调查、城市三维测绘等领域得到了非常广泛的应用。在森林地区，由于机载LIDAR系统发出的激光束具有一定的穿透性，在其穿透植被到达地表的过程中，会有多次回波返回。因此利用此技术，不但可以获取树冠表面和地表面的三维数据，而且还可以利用其中间层回波数据进行植被的垂直结构分析。本文就利用机载LIDAR数据，在提取地表数字高程模型和获取森林植被结构方法等方面展开了研究。本文的主要工作表现在以下几个方面：1．针对森林地区难以获取高精度地表数字高程模型的问题，提出了自适应型四叉树迭代过滤算法，旨在减少计算量的同时提高数据处理精度。实验结果表明，采用四叉树迭代过滤算法，可以从机载LIDAR多次回波数据中有效地提取出地表反射回波数据，而且该数据能够满足森林覆盖下丘陵地区的大比例尺地表数字高程模型的制作精度要求。2．利用全站仪获取了近1000个实地测量点，将其中处于试验区内的600个点作为检查点，对试验区的地表数字高程模型进行了精度评价，结果表明，本文算法所获取的地表数字高程模型的精度，能满足实际要求。3．针对如何进行森林植被垂直结构分析的问题，提出了基于数据点的垂直结构分析模型，并将模型分析的结果与实地调查的管理区与非管理区状态作了比较。结果表明二者基本吻合，该模型可用于植被垂直结构分析。4．利用冬、夏两套LIDAR数据，通过植被垂直结构分析模型将研究区内的植被划分成了上、中、下三层，对不同层植被的分布状态与DEM误差间的相关性，进行了分析。分析结果表明，它们间并不存在明显的相关性，但植被的密集程度对地表数字高程模型的精度却有着明显的影响。5．完成了针对森林地区的LIDAR数据处理软件开发。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究目的及意义
• 1.2 研究背景
• 1.2.1 机载 LIDAR 系统及其测距原理
• 1.2.1.1 机载 LIDAR 系统
• 1.2.1.2 激光测距原理
• 1.2.2 国内外研究现状
• 1.3 机载 LIDAR 数据处理基础
• 1.4 本文的研究内容
• 1.5 本文论述结构
• 第2章 研究区和数据
• 2.1 研究区概况
• 2.1.1 植被分布
• 2.1.2 地形调查
• 2.2 机载 LIDAR 测量数据
• 2.2.1 冬季观测数据
• 2.2.2 夏季观测数据
• 2.3 实地测量数据
• 2.4 机载 LIDAR 数据的系统偏差校正
• 第3章 利用 LIDAR 数据提取地表数字高程模型的算法研究
• 3.1 机载 LIDAR 数据的滤波原理
• 3.2 现有的滤波算法
• 3.2.1 数学形态滤波法
• 3.2.2 迭代线性最小二乘内插法
• 3.2.3 基于地形坡度的滤波法
• 3.2.4 基于不规则三角网的滤波算法
• 3.2.5 对滤波算法的总体评价
• 3.3 四叉树迭代过滤算法
• 3.3.1 加权迭代过滤的基本原理
• 3.3.2 四叉树算法数据划分的基本原理
• 3.3.3 四叉树迭代过滤算法
• 3.3.3.1 算法流程图
• 3.3.3.2 算法的基本步骤
• 3.4 算法的实现
• 3.4.1 实验数据
• 3.4.2 实验结果及分析
• 3.5 DEM 精度评价
• 3.5.1 检查点数据
• 3.5.2 误差计算方法
• 3.5.3 最佳格网间距的确定方法
• 3.5.4 DEM 精度评价结果
• 3.6 CPU 运算量比较
• 3.7 本章小结
• 第4章 森林地区植被的垂直结构分析
• 4.1 数据处理方法
• 4.1.1 数据处理流程图
• 4.1.2 数据处理步骤
• 4.2 植被的垂直结构分析
• 4.2.1 垂直结构分析模型
• 4.2.2 研究区植被的垂直分布状况
• 4.2.3 实验结果分析及模型验证
• 4.3 不同层植被与 DEM 误差间的相关性分析
• 4.3.1 研究步骤
• 4.3.2 试验区的选取
• 4.3.3 数据的回归分析
• 4.4 植被密集度对 DEM 误差的影响
• 4.4.1 管理区的地形测量分析
• 4.4.2 非管理区的地形测量分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 机载 LIDAR 数据处理软件开发
• 5.1 数据结构设计
• 5.1.1 数据处理流程图
• 5.1.2 软件的主要功能
• 5.1.3 栅格数据结构设计
• 5.1.4 单个点的数据结构设计
• 5.2 软件的设计和实现
• 5.2.1 模块化设计的原则
• 5.2.2 软件中数据处理流程图
• 5.2.3 用户界面的设计和实现
• 5.3 应用实例
• 5.4 本章小结
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录A 双线性插值公式推导
• 附录B 机载 LIDAR 地物回波点的三维坐标计算
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果