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基于无人机激光雷达的天然林林隙识别

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  • 万方数据
  • 维普
[目的]自然干扰引起的森林冠层林隙是天然林更新动态的主要驱动力,林隙的分布、形状和范围可以影响光照和土壤水分等生态因子.林隙的识别和特征描述对于理解森林的动态变化有着重要的意义.[方法]以云南省普洱太阳河保护区无人机飞行区域为研究区,根据无人机激光雷达点云数据提取冠层高度模型;然后使用固定阈值法、相对高度阈值法和面向对象分类法对冠层高度模型数据进行林隙识别,通过图像目视解释获得独立验证样本进行精度评估;最后精度选取最优方法提取的林隙描述其空间特征.[结果]固定阈值法的总体精度为92.00％,高于相对高度阈值法(66.00％)和面向对象分类法(88.00％).研究区内林隙主要以中小林隙为主,干扰事件较少;研究区林隙的形状指数均值为1.97,多为形状指数较小、边缘效应不太明显的林隙,并且林隙的空间分布为聚集分布.[结论]利用无人机激光雷达数据和固定阈值法可以准确绘制出小范围亚热带天然林的林隙空间分布特征.
Forest gap identification in natural forest based on UAV LiDAR

齐志勇、李世明、岳巍、刘清旺、李増元

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中国林业科学研究院资源信息研究所,国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室,北京 100091

无人机 激光雷达 冠层高度模型 林隙 固定阈值 空间特征

高分专项(民用部分)项目国家自然科学基金面上项目

21-Y20B01-9001-19/2231370635

2022

10.12171/j.1000-1522.20210524

北京林业大学学报
北京林业大学

北京林业大学学报

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：1.237
ISSN：1000-1522
年,卷(期)：2022.44(6)
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