考虑目标光谱差异的机载离散激光雷达叶面积指数反演

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本站小编 Free考研考试/2022-01-03

利用间隙率模型反演LAI（Leaf Area Index），需要同时获取冠层间隙率和消光系数，后者与冠层叶倾角分布有关。基于点云数量构建激光雷达穿透指数LPI （LiDAR Penetration Index），用以代替冠层间隙率GF （Gap Fraction），并利用间隙率模型反演冠层LAI是利用LiDAR PCD（LiDAR Point Cloud Data）数据反演冠层LAI主要思路。冠层和背景的光谱差异是影响PCD数据中冠层和背景点云数量的重要因素，因此从LPI到GF的校正需要获取背景和冠层的后向散射系数比（

μ = ρ_{g} / ρ_{v}

<?fx-imagestate width=\"11.59933376\" height=\"3.89466667\"?><?fx-imagestate width=\"11.59933376\" height=\"3.89466667\"?>）。本文基于PCD数据中点云强度进行

μ

<?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?><?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?>值获取，用以实现LPI到GF的校正；在假设区域内叶倾角满足椭球形叶倾角分布的基础上，利用样地尺度下的多角度GF，采用有约束的非线性最优化方法获取椭球形叶倾角分布参数χ，实现冠层消光系数的获取；最后利用间隙率模型实现基于PCD数据的LAI反演。本文探讨了基于PCD数据进行冠层LAI反演时，样地尺度

R_{x y_T i l e}

<?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?>、样方尺度

R_{x y_P l o t}

<?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?>以及进行背景和冠层分割的高度阈值

H_{t}

<?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?>对模型的影响。结果显示，由于区域内地衣植被广泛覆盖，基于点云强度的

μ

<?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?><?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?> 值接近1，符合区域特点；经过

μ

<?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?><?fx-imagestate width=\"1.69333339\" height=\"2.87866688\"?>值校正后的GF对冠层间隙率具有较好的反映能力（

R^{2} = 0.78, R M S E = 0.09

<?fx-imagestate width=\"31.49600029\" height=\"2.87866688\"?><?fx-imagestate width=\"31.49600029\" height=\"2.87866688\"?>）；对于优势种明显的区域，基于样地尺度内多角度GF的χ值反演受样地内冠间大间隙的影响，选择合适的样地尺度能够减小LAI反演过程中的系统性误差；结合地面参考数据，确定的最优

R_{x y_T i l e}

<?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?>、

R_{x y_P l o t}

<?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?>和

H_{t}

<?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?>分别为950 m、10 m和2.6 m，在此基础上反演的LAI与地面测量数据具有高度的一致性（

R^{2} = 0.84, R M S E = 0.51

<?fx-imagestate width=\"31.49600029\" height=\"2.87866688\"?><?fx-imagestate width=\"31.49600029\" height=\"2.87866688\"?>）；与

R_{x y_P l o t}

<?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"7.62000036\" height=\"3.21733332\"?>相比，基于间隙率模型的LAI反演对

H_{t}

<?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?><?fx-imagestate width=\"2.79399991\" height=\"3.21733332\"?>的选择更为敏感。

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