1. 研究目的与意义
研究的目的及意义：本研究的主要目的就是在国外成功应用研究方法的基础上，进行稠密点云数据的分析与研究处理，对单株林木的相关参数进行反演，为林场调查和管理提供精确度较高且丰富的统计信息，提高林业调查的自动化程度。
将近景摄影测量技术运用于林业当中,获取小片林地样地中的树木信息,改变传统森林资源一类调查中的信息数据采集方法,建立一种新的获取测量数据的方法。能够降低野外调查的劳动强度,提高森林资源调查的效率,使得森林资源调查的技术和手段提高到自动化、现代化和智能化的水平上来,为以后实现整个森林资源体系全面数字化做好铺垫。
2. 国内外研究现状分析
机载激光雷达技术一般是将机载激光系统安装于飞机之上，主要用于探测地面的三维坐标来生产相应的激光雷达数据影像，通过数据处理及相应软件处理生成相应地面的dem模型、等值线图及dom正射影像图[1]。激光雷达技术可以直接获取地物的三维信息，在森林参数反演方面具有独特优势。
机载lidar系统发射的每一束激光测量脉冲,在传播过程中,在垂直空间中的不同高度位置可能会遇到不同的障碍物(许晓东,2007:),在接近地表时会形成一定面积的范围,也可能有不同的地物,它们对测量脉冲的反射强度不相同,导致传感器接收到的回波的数目和强弱程度也不同(赵峰,2008)。有的lidar传感器仅记录首次和最后两个回波,而有的传感器能记录4-5次的多个回波。在森林调查中,lidar系统发射的测量脉冲可能经过多个不同高度的枝干到达地面,不同高度的枝干返回的回波信号描述了树冠的层次信息。
国内外的很多学者在利用lidar数据提取树高方面做了大量卓有成效的工作。ritchiec 1993)等的研宄发现lidar数据的首回波与林区森林的平均高度显著相关。然而,由于针叶树顶点被激光扫描到并返回回波的概率较小,使得lidar数据估测的树高比实地测量的树高值偏低。means(2000)用lidar数据与地面调查进行回归分析,估测林分树高、断面积、蓄积,能达到较好的回归模型,其r2达0.9以上。michael(2006)用lidar数据提取的针叶树的单木树高、冠径与地面实测数据相关性分别达到0. 97及0. 86。takahashi(20()5)研究了三种不同坡度地形条件下的单木树高提取,单木株数提取的精度为74%?92%之间,单木树高估测平均误差为-0.473?0.227m,其rmse为0.576?0.901m,结果认为,即使是在平均坡度为38的陆坡地区,lidar估测树高精度能达到im。kwak (2007),运用lidar数据估测韩国南部红松、日本落叶松以及栋类的单木树高,对数字冠层模型采用局部最大值法和形态学影像分析法
3. 研究的基本内容与计划
本研究的数据是来自南京林业大学北大山后山森林的机载点云数据，研究内容主要是根据扫描到的点云数据，在matlab平台上进行分析处理，以获取林分中较精确的树木量数据，以及各植株的冠层形状，胸径大小，树高等相关林分参数,获取大区域内森林生长因子和生态、环境信息。
具体计划：
2015年2月
4. 研究创新点
系统的研究了LiDAR点云和高分影像数据快速提取林木参数的理论和技术，半自动的获取林分冠幅，郁闭度，林分树高，林分密度等林木参数，进而建立森林蓄积量估测模型，为高精度轻小型航空遥感系统快速，高效进行林木参数提取，森林资源调查提供一套可供参考的方法
