机载全波形LiDAR的毛竹林分生物物理特征反演开题报告

1. 研究目的与意义

毛竹是我国的传统经营竹种，集材用、食用、观赏等用途于一体，并具固土防风作用，广泛应用于建材、建筑、绿色食品、医疗保健、家具农具、日用品、旅游工艺品、文体文艺器材及环境绿化美化等各领域。

本研究以苏南丘陵地区的毛竹林为研究对象，借助机载lidar技术获取的完整波形数据；对获取的波形进行去噪平滑；然后将林冠的垂直空间进行基于体元的分解获得伪垂直波形；继而将伪垂直波形在三维空间内进行定位和标准化得到归一化的波形；然后采用逐步回归法优化筛选提取lidar特征变量；选择有三个特征变量且决定系数（r2）最大的特征变量建立竹林林分参数估算模型；将地面实测的33个圆形样地（400m2）数据作自变量代入模型估测出对应的竹林参数。

通过建立地面实测数据与模型估算值的散点图来评价lidar波形测量数据的精度。

2. 国内外研究现状分析

lidar数据估测树高和冠幅单株木水平的树高估测首先需要进行单株树冠的识别，提取树冠多边形内的高程最大值作为该树树高，即树高和冠幅可同时获取。

通常需要建立树冠高模型( canopy height model chm)。

chm 是由lidar数据生成的数字表面模型( digital surface model dsm ) 和数字地形模型( digital terrain model dtm )相减得到的。

3. 研究的基本内容与计划

本研究将首先汇总样地调查信息，并借助遥感软件对数据进行预处理；然后利用统计模型建立样地尺度的遥感变量（即三维结构变量）和地面实测生物物理信息（即竹高、眉径、叶面积指数、蓄积等）之间的映射关系。

最后利用该模型（映射关系），估算整个研究区面上的（连续）竹林森林参数信息。

实验数据将在研究区实地采集，借助测树工具，获取地面实测的单木级别森林参数信息。

4. 研究创新点

本研究将是一次基于lidar数据估算竹林参数的创新尝试。

将探索出一套基于主动遥感定量化计量竹林参数的技术体系。

从而为森林可持续经营提供重要的数据支撑本研究利用遥感软件对数据进行预处理，再利用统计模型对竹林参数进行预估，使得预估结果更具有科学性.