典型文献
基于无人机LiDAR的单木生物量估测
文献摘要：
单木生物量是遥感反演大尺度森林生物量的基础,为提高森林单木生物量估测精度和效率,利用无人机LiDAR点云精确估算桉树、马尾松的单木生物量.首先通过优化算法,提取树高和冠幅,然后采用改进的凸包算法计算树冠面积与体积,把单木结构参数引入CAR模型,构建单木生物量估测模型,并与线性模型进行比较.结果表明:桉树样地树高、冠幅相关性系数R2分别为0.92、0.72;马尾松样地相关性系数R2分别为0.94、0.78,算法提取的树木参数与实测数据相关性较好.改进的CAR模型的精度优于线性模型,桉树和马尾松样地R2分别为0.821、0.830,RMSE分别为17.731、19.149 kg/株.CAR模型引入冠幅面积、体积等树冠因子的生物量模型拟合度更好、精度更高,其中桉树、马尾松样地R2提高了0.102、0.115,RMSE下降了4.484、5.683 kg/株.利用无人机LiDAR数据提取单木结构参数进行生物量估测可取得很好拟合优度和精度.
文献关键词：
无人机LiDAR;点云数据;单木结构参数;生物量;非线性模型
中图分类号：
作者姓名：
武晓康;王浩宇;冯宝坤;王成;张高腾
作者机构：
桂林理工大学测绘地理信息学院,桂林541004;中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室,北京100094;云南师范大学地理学部,昆明650000
文献出处：
引用格式：
[1]武晓康;王浩宇;冯宝坤;王成;张高腾-.基于无人机LiDAR的单木生物量估测)[J].科学技术与工程,2022(34):15028-15035
A类：
单木结构参数
B类：
LiDAR,单木生物量,遥感反演,大尺度,森林生物量,桉树,马尾松,树高,凸包算法,算法计算,树冠,CAR,生物量估测模型,样地,相关性系数,树木,数据相关性,RMSE,冠幅面积,生物量模型,模型拟合,拟合度,数据提取,可取,拟合优度,点云数据,非线性模型
AB值：
0.229568
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
