基于机载LiDAR数据的农作物叶面积指数估算方法研究

发布时间：2017-06-30 16:07

  本文关键词：基于机载LiDAR数据的农作物叶面积指数估算方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：叶面积指数(LAI)是农作物长势监测及估产的重要参数,激光雷达能够提供精确的农作物冠层结构信息,可弥补光学遥感在提取冠层结构信息方面的不足。因此,本文旨在挖掘激光雷达所能提取的农作物垂直结构信息,并研究冠层结构参数与农作物叶面积指数之间的关系,从而估算整个研究区的叶面积指数。首先,基于机载激光雷达数据提取平均高度(Hmean)、最大高度(H_(max))、最小高度(H_(min))、高度百分位数(H_(25th)、H_(50th)、H_(75th)、H_(90th))、激光穿透力指数(LPI)、回波点云密度、孔隙率(fgap)、叶倾角(MTA)等结构参数;然后,利用Pearson相关性分析法对以上参数与地面实测LAI进行相关性分析,并选择与LAI相关性高的参数;最后,对选择的敏感性参数进行回归分析,构建激光雷达参数与实测LAI的LiDAR-LAI估算模型,估算整个研究区的农作物冠层LAI。精度评价结果表明:预测LAI与实测LAI之间的相关系数为0.79,均方根误差为0.47,说明激光雷达所提取的农作物冠层结构参数可用于估算空间上连续、大面积的农作物LAI。
【作者单位】： 中国农业大学信息与电气工程学院;山东农业大学资源与环境学院;
【关键词】： 农作物 机载激光雷达 叶面积指数 Pearson相关性分析法 空间化
【基金】：国家自然科学基金项目(41371327) 北京高等学校青年英才计划项目(YETP0316)
【分类号】：S127;TN958.98
【正文快照】： 引言激光雷达(Light detection and ranging,Li DAR)作为主动遥感技术,其运行不受时间限制,可昼夜扫描,对于茂密植被具有一定的穿透性[1]。因此,近年来国内外诸多学者对提取森林结构参数,如树高、冠幅、单木分割、林分密度、地上生物量[2-5]、叶面积指数[6-9]等进行了深入研究

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本文编号：502523