[發明專利]聯合LiDAR點云和同步遙感影像的森林單木樹高估算方法

有效

• 申請號: 201710997500.0
• 申請日: 2017-10-16
• 公開（公告）號: CN107832681B
• 公開（公告）日: 2021-05-18
• 發明（設計）人: 周小成;魯林;黃洪宇
• 申請（專利權）人: 福州大學
• 主分類號: G06T7/60
• 分類號: G06T7/60;G06T17/05;G06T17/20;G06K9/00;G01B11/06
• 代理公司: 福州元創專利商標代理有限公司 35100
• 代理人: 蔡學俊;薛金才

1.一種聯合LiDAR點云和同步遙感影像的森林單木樹高估算方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟S1：獲取森林區域低密度機載LiDAR點云數據和同步高分辨率航空遙感影像；

步驟S2：通過對目標區同步航空遙感影像進行鑲嵌和正射校正，獲得目標區數字正射影像圖DOM，該影像與低密度機載LiDAR點云數據的匹配誤差要求小于a；

步驟S3：從數字正射影像圖中獲取單木林冠位置、林冠邊界信息以及單木冠幅信息；

步驟S4：對研究區的機載LiDAR點云數據進行處理，結合獲取的單木林冠信息得到對應單木林冠內的點云數據；

步驟S5：基于S3和S4步驟結果，構建三維樹高模型；

步驟S6：基于步驟S5構建的三維樹高模型，根據單木林冠內激光點的個數大于1、等于1和無激光點三種情況進行三維樹模型的優化和重建，從而計算得到對應林冠頂點的高度值Z_top；

當單木林冠內激光點的個數大于1時三維樹模型的優化和重建，

林冠為D，包括以下步驟：

步驟S611：林冠內每一個激光點都可以構建一個方程來計算得到對應的高度值Z_top；

步驟S612：通過計算每個林冠對應的最優樹模型來估測林冠高度值，即利用林冠內激光點云數據來擬合得到一個與林冠點云最接近的三維樹模型；利用擬合得到的三維樹模型與激光點云之間距離殘差最小時的參數組合作為最優三維樹模型，其每個林冠激光點對應的殘差值由下面方程式表示：

式中r_j(Z′_top)為當前林冠內第j個LiDAR數據的地面坐標(X_j，Y_j，Z_j)代入模型方程所計算得到的殘差值；

步驟S613：對當前林冠內每個激光點都計算得到這樣一個殘差值，最后將林冠內所有LiDAR數據對應殘差值的平方和達到最小值時的cc和ch參數值作為當前林冠的最佳三維樹模型；

步驟S614：采用一個最小二乘最優化方法計算林冠內所有LiDAR數據對應殘差平方和取得最小值時的Z′_top值，將其作為當前最佳樹模型下的樹頂高度值；其計算公式如下：

針對所有的ch和cc組合，計算出一組殘差矩陣和對應的Z′_top值，最終選擇殘差矩陣中最小值所對應的ch和cc組合構建當前樹冠的最優三維參數模型，而對應的Z′_top值即為最優的樹高值；

cc為林冠表面曲率的調節系數，ch為林冠深度，bh為林冠的冠基高度，cr為林冠冠幅半徑；(X_top，Y_top，Z_top)為對應的林冠頂點坐標值，Z′_top為由ch和cc不同組合參數基于樹木三維模型計算獲得的樹高值。

2.根據權利要求1所述的聯合LiDAR點云和同步遙感影像的森林單木樹高估算方法，其特征在于：所述步驟S1中，點云密度一般＜1點/m²，步驟S2中a為0.5m。

3.根據權利要求1所述的聯合LiDAR點云和同步遙感影像的森林單木樹高估算方法，其特征在于：其特征在于：所述步驟S3的具體方法如下：

步驟S31：基于DOM影像的綠光波段，通過一個固定窗口探測樣地內潛在的林冠頂點位置，然后采用自適應的動態窗口對獲取的潛在頂點進行判斷，如當前頂點為對應窗口區域的最大值則保存，否則刪除；

步驟S32：采用基于標記控制的分水嶺分割方法來從DOM影像中精確的提取單木林冠邊界信息；

步驟S33：利用尋谷法從影像中估測每個頂點的冠幅信息。

4.根據權利要求3所述的聯合LiDAR點云和同步遙感影像的森林單木樹高估算方法，其特征在于：所述動態窗口大小通過計算潛在頂點八個剖面方向半方差值的變程值來自適應的確定。