摘要
本发明公开一种天然林下植被层识别及其生物量估测方法,属于林分调查技术领域,针对现有技术中简单的统一高度阈值进行植被层划分,并没有考虑林下植被在高度上的变化,不利于林下植被层的准确识别的问题,本发明分析森林冠层点云剖面,基于剖面统计函数构建分界点,自动识别林下植被层;提取多组林下植被层LiDAR点云特征,并进行特征变量优选和建模,高精度地估测林下植被层生物量。本发明考虑了林下植被在垂直和水平上的分布变异,故增强了林下植被层识别的能力和精度。可从根本上增加点云数据的冠层空间结构的刻画能力,进而提高林下植被层识别及其生物量的估算精度。
技术关键词
估测方法
植被
变量
林分调查技术
冠层结构
遥感数据预处理
高斯概率密度函数
LiDAR点云
多元线性回归模型
邻域搜索算法
识别点
成分分析
激光雷达数据
数字高程模型
无人机平台
滤波算法
空间结构
激光点
地面