地面LiDAR数据模拟及单木LAI反演

发布时间：2018-05-29 10:52

  本文选题：光线追踪 + 地面激光雷达　； 参考：《遥感学报》2015年03期

【摘要】：地面激光雷达Li DAR可以快速获取高精度、高密度的点云数据,在植被结构参数获取方面的应用越来越广泛。为了定量分析地面激光雷达点云数据获取单木结构参数的能力和精度,本文提出利用光线跟踪结合植被真实结构模拟地面3维激光扫描仪的单木点云数据(以RIEGL VZ-1000为例),并结合间隙率模型反演单木叶面积指数LAI。在点云模拟过程中,充分考虑了脉冲特性,包括光斑大小、波束发射角以及回波探测强度。重点分析了光斑大小和最小探测强度对LAI反演的影响,并采用根河实测单木数据进行了验证。结果表明,光斑大小和最小探测强度的设定对于LAI反演结果存在很大影响,该结论对于提高地面激光雷达点云数据反演植被结构参数精度具有重要意义。
[Abstract]:Li DAR, a ground lidar, can quickly obtain high precision and high density point cloud data. It is widely used in the acquisition of vegetation structure parameters. In order to quantitatively analyze the capability and accuracy of acquiring single wood structure parameters from point cloud data of ground lidar, In this paper, we present a method of simulating single wood point cloud data by ray-tracing combined with vegetation real structure in a 3D laser scanner on the ground. (taking RIEGL VZ-1000 as an example, the single leaf area index (Lai) is retrieved by combining with the gap rate model. In the point cloud simulation, the pulse characteristics, including spot size, beam emission angle and echo detection intensity, are fully considered. The influence of spot size and minimum detection intensity on LAI inversion is analyzed and verified by the single wood data measured by Genhe River. The results show that the setting of spot size and minimum detection intensity have great influence on the LAI inversion results. This conclusion is of great significance to improve the accuracy of vegetation structure parameters inversion from point cloud data of ground lidar.
【作者单位】： 北京师范大学地理学与遥感科学学院遥感科学国家重点实验室环境遥感与数字城市北京市重点实验室;
【基金】：国家重点基础研究发展计划(973计划)(编号:2013CB733402) 国家自然科学基金(编号:41371410,41071224) 遥感科学国家重点实验室自由探索项目(编号:13ZY-08)
【分类号】：TN958.98

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本文编号：1950614