申请/专利权人：生态环境部南京环境科学研究所;南京林业大学

申请日：2019-12-04

公开（公告）日：2024-03-01

公开（公告）号：CN111091079B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/26;G06V10/764

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.01#授权;2020.05.29#实质审查的生效;2020.05.01#公开

摘要：本发明公开一种基于TLS的高寒脆弱区植被优势单株结构参数测定方法，属于森林资源监测和生态恢复效益评估领域。采用地基激光雷达TLS获取点云数据并进行处理，对归一化后的点云数据采用半自动分割方法和全自动分割方法进行单株分割，分别提取单株尺度的优势单株数量、优势单株树高和优势单株冠幅并进行比较。本发明通过对沙地人工植被三维点云信息的获取和处理，不仅能够减少样地调查的野外工作量，同时可获取精准的植被结构参数，从而对于高寒脆弱区沙地人工植被资源分布有更好的把握，并为多维信息表达的沙地植被恢复和生态效益评估提供技术支持。

主权项：1.一种基于TLS的高寒脆弱区植被优势单株结构参数测定方法，其特征在于：地基激光雷达获取点云数据并进行处理，对归一化后的点云数据采用半自动分割方法和全自动分割方法进行单株分割，分别提取单株尺度的优势单株数量、优势单株高度和优势单株冠幅并进行比较；具体包括以下步骤：1采用地基激光雷达扫描仪获取待检测区域内的LiDAR点云数据，并在样地内记录实测数据：包括优势单株灌丛的数量、优势单株灌丛的高度、优势单株灌丛的冠幅；2数据预处理：进行扫描多站点云数据间的配准，通过选取控制点进行粗拼接，然后通过迭代最近点算法进行自动精拼接；3滤波分类：分类利用激光接收回波的强度信息和波形数据，并结合设备获取对应的高分辨率的光学影像进行滤波分类；并对滤波得到的地面点进行插值生成数字高程模型；4根据数字高程模型对数据进行归一化处理，对归一化后的点云数据采用半自动分割方法和全自动分割方法进行单株分割；半自动分割法和全自动分割法是通过计算每个点到邻近主干的最短路径距离来进行分割；将人为确定主干种子点后进行单株分割的方法称为半自动分割法，将自动确定主干种子点后进行单株分割的方法称为全自动分割法；结合目视解译方法，通过识别率和正确率两个指标评价半自动分割法和全自动分割法两种分割方法的效果；识别率表示正确的主干种子点的识别数量占所有种子点数量的比值，正确率表示正确的单株分割数量占目视解译出的单株数量的比值；5对单株分割后的点云数据进行优势单株结构参数的提取，优势单株结构参数包括优势单株数量、优势单株高度和优势单株冠幅；提取优势单株数量定义为高度超过高度阈值的单株灌丛数量，根据样地内所有植被点的高度，合理设定优势灌丛的高度阈值H，添加到单株分割的参数设定内，分割出的灌丛的高度在高度阈值H以上的才会被视为优势灌丛，统计到优势单株数量内，优势单株高度为归一化后的优势单株的最高点Z1值；提取的优势单株冠幅为单株分割后的优势单株在南北和东西两个方向的冠幅平均值。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 生态环境部南京环境科学研究所;南京林业大学 基于TLS的高寒脆弱区植被优势单株结构参数测定方法

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