基于机载LiDAR的高郁闭度华北落叶松林单木识别

摘要：

[目的]高郁闭度华北落叶松林Larix principis-rupprechtii林木树冠交叉重叠,传统的基于高分辨影像的单木识别方法识别精度不高.利用机载LiDAR三维点云数据可提高高郁闭度华北落叶松林的单木识别精度.[方法]在点云数据预处理基础上,提出基于点云空间特征的高斯核函数改进的均值漂移单木位置识别方法(MSP),比较并分析MSP法与基于点云空间特征的区域生长点云分割方法(RGP)、基于冠层高度模型的局部最大值单木位置识别方法(LMC)和基于冠层模型的多尺度分割单木位置识别方法(MSC)的单木识别效果.[结果]4种方法单木位置识别精度从大到小依次为MSP(89.30％)、LMC?(85.60％)、RGP?(77.50％)和MSC?(70.00％),MSP的漏分误差和错分误差最小,分别为8.7％和8.0％,平均单木冠幅提取精度为90.18％.[结论]提出的MSP法对高郁闭度华北落叶松林单木位置识别具有较好的适用性,利用机载LiDAR可为提取华北落叶松林森林结构参数提供新的途径.

关键词：单木位置识别、机载LiDAR、高郁闭度、均值漂移、华北落叶松

所属期刊栏目：39

分类号：S758.1(森林经营学、森林计测学、森林经理学)

资助基金：国家重点研发计划2017YFD060040302

在线出版日期：2022-08-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：800-806