[發明專利]基于激光雷達的森林資源監測方法、裝置和存儲介質

在審

• 申請號: 202110346537.3
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN113156394A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 陸亞剛;劉道平;姚順彬;張偉東;宋仁飛;黃先寧;劉海;高超;張振中;陳偉;洪奕豐
• 申請（專利權）人: 國家林業和草原局華東調查規劃設計院
• 主分類號: G01S7/48
• 分類號: G01S7/48
• 代理公司: 杭州華進聯浙知識產權代理有限公司 33250
• 代理人: 賀才杰

1.一種基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，包括：

獲取森林的激光點云數據、地面調查樣地以及森林資源管理數據；

根據所述激光點云數據進行特征變量提取，獲得樣地特征變量數據和全域特征變量數據；

根據所述樣地特征變量數據與地面調查樣地，建立激光雷達蓄積量估測模型；

將所述全域特征變量數據通過森林資源管理數據進行分析，獲得樹種(組)集合；

將所述樹種(組)集合輸入激光雷達林分蓄積量估測模型進行計算，獲得全域森林蓄積量估測信息，并將所述全域森林蓄積量估測信息進行推導，獲得測樹因子集合；

將所述森林蓄積量及相關測樹因子信息更新至森林資源管理矢量數據，并以基于“互聯網+”技術的開發信息管理系統管理森林資源。

2.根據權利要求1所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，所述根據所述激光點云數據進行特征變量提取，獲得樣地特征變量數據和全域特征變量數據包括：

將所述激光點云數據進行預處理，獲得第一點云數據；其中，所述預處理包括解壓、差分、POS數據解算、激光檢校、點云數據生成、點云數據坐標轉換、點云數據姿態校正，航帶間接邊中至少一種；

將所述地面調查樣地數據進行分析，獲得樣地蓄積量變量；

將所述森林資源管理數據進行數據更新，獲得矢量本底數據。

3.根據權利要求2所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，所述將所述激光點云數據進行預處理，獲得第一點云數據包括：

將所述第一點云數據進行去噪處理，獲得第二點云數據；

將所述第二點云數據進行點云精分類，獲得第三點云數據；

將所述第三點云數據按樣地位置提取樣地點云數據，獲得第四點云數據；

將所述第三點云數據進行特征變量提取，獲得全域激光雷達特征變量數據；

將所述第四點云數進行特征變量提取，獲得樣地激光雷達特征變量數據。

4.根據權利要求2所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，所述將所述樹種(組)集合輸入激光雷達蓄積量估測模型進行計算，獲得全域森林蓄積量估測信息之前包括：

建立激光雷達蓄積量估測模型，將所述樣地激光雷達特征變量數據以及所述樣地蓄積量變量按預設樹種(組)分類進行多元逐步線性回歸，獲得激光雷達林分蓄積量估測模型，所述激光雷達林分蓄積量估測模型的輸入為所述全域激光雷達特征變量數據以及矢量本底數據，輸出為全域森林蓄積量估測信息。

5.根據權利要求4所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，所述根據所述樣地特征變量數據與地面調查樣地，建立激光雷達蓄積量估測模型包括：

獲取所述激光雷達蓄積量估測模型的統計評價指標；

檢測所述統計評價指標是否在指標范圍內；

若所述統計評價指標在指標范圍內，則采用所述激光雷達蓄積量估測模型進行計算。

6.根據權利要求1所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，將所述樹種(組)集合輸入激光雷達林分蓄積量估測模型進行計算，獲得全域森林蓄積量估測信息還包括：獲得所述全域森林蓄積量估測信息和系統抽樣產出森林蓄積量的殘差值；檢測所述殘差值是否在檢驗值范圍內；

若所述殘差值在檢驗值范圍內，則所述全域森林蓄積量估測信息符合森林資源監測要求。

7.根據權利要求1所述的基于激光雷達的森林資源監測方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據所述森林蓄積量估測信息，基于“互聯網+”森林資源管理系統更新森林蓄積量等數據。