基于低密度机载LiDAR和CCD数据的林分平均高提取

摘要：

本文基于低密度的机载激光雷达(LiDAR)数据生成林区树冠高度模型(CHM),结合高分辨率CCD数码相机影像勾绘林分多边形,由改进的树冠识别算法提取林分平均树高.结果表明:全部有效数据林分总体精度达74.86%,刺槐精度达75.62%,油松精度达74.74% ,结果受点云密度影响,使得阔叶树种的精度稍高于针叶树种,因此,低密度激光雷达数据结合高分辨率CCD可以快速、准确地提取林分平均高.

关键词：低密度、LiDAR、CCD、林分平均高

所属期刊栏目：23

分类号：S758.5(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：中央级公益性科研院所专项基金项目"森林结构参数遥感综合定量反演方法研究"RIFRITZJZ200703

在线出版日期：2010-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：151-156