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：2020-07-09

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN111913185B

主分类号：G01S17/06

分类号：G01S17/06;G01S17/89;G06T17/05

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2020.11.27#实质审查的生效;2020.11.10#公开

摘要：本发明公开一种针对高寒脆弱区低矮灌丛样地调查的TLS测度方法，属于森林资源和生态效益评估领域。通过地基激光雷达对样地分不同扫描点进行扫描，对不同扫描点组合配准的数据集进行参数提取，以所有扫描点配准的数据集为参照，比较各扫描点的重要性，为样地扫描点的选取提供选择依据。本发明基于单扫描和多扫描模式下的TLS架站方式，对高寒脆弱区低矮灌丛进行植被结构数据采集，以坡度和地形起伏因子作为环境条件，分析架站方式的不同对于高寒脆弱区低矮灌丛数量、高度和冠幅三个直观植被生长参数提取的影响。本发明可为生态脆弱、环境恶劣的高原地区的植被样地调查降低风险和成本，同时提高采集效率和数据质量。

主权项：1.一种针对高寒脆弱区低矮灌丛样地调查的TLS测度方法，其特征在于：通过地基激光雷达对样地分不同扫描点进行扫描，对不同扫描点组合配准的数据集进行参数提取，以所有扫描点配准的数据集为参照，比较各扫描点的重要性，为样地扫描点的选取提供选择依据；所述扫描点包括1个中心扫描点和N个外围扫描点，所述数据集包括中心扫描点单独形成的数据集，1+N个扫描点形成的参考数据集，以及任意N个扫描点组合形成的N+1个数据集；具体包括以下步骤：1地基激光雷达扫描仪采集样地区域内的LiDAR点云数据，并在样地内记录实测数据；LiDAR点云数据包括激光脉冲的回波信息、点云三维信息、点云强度信息和RGB图像附色信息；所述样地实测数据包括样地的地形特征和植被覆盖度，所述地形特征包括地形的坡度和起伏；2数据配准：将不同的扫描点组合并配准获取不同的数据集进行粗拼接和自动精拼接；3滤波分类：对不同的数据集的数据分别进行滤波分类，并对滤波得到的地面点进行插值生成数字高程模型；4对不同的数据集的数据分别根据数字高程模型对数据进行归一化处理，得到归一化后的点云数据，同时通过数字高程模型获取不同扫描点所在的位置的地形特征；5对不同的数据集的数据分别对归一化后的点云进行目视解译，提取所需要的植被参数；所述植被参数具体包括植株数量、高度和冠幅三个参数，其中冠幅包括南北和东西两个方向的冠幅，最后取平均值6以所有扫描点配准的数据集为参照，比较不同的数据集提取的植被参数值，得到各扫描点的重要情况，并结合扫描点的地形特征给出扫描点选择建议；数据集之间的比较包括：a中心扫描点单独形成的数据集和参考数据集之间的比较，该比较以距离中心扫描点不同距离为影响因子，确定扫描方式的最优扫描范围；b任意N个扫描点组合形成的数据集与参考数据集之间的比较，该比较确定不同扫描点的重要性，结合地形特征得出扫描点设置方法；以所有扫描点配准的数据集为参照，比较不同的数据集提取的植被参数值，是通过比较植株数量获取的比例，以及高度和冠幅的均方根误差RMSE。

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 针对高寒脆弱区低矮灌丛样地调查的TLS测度方法

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