集成高分辨率UAV影像与激光雷达点云的亚热带森林林分特征反演

该研究集成高分辨率无人机(UAV)影像和激光雷达(LiDAR)点云数据估算亚热带天然次生林林分基本特征变量。首先, 基于LiDAR点云和反距离加权插值法构建林下高精度数字高程模型(DEM); 然后利用UAV影像对序列构建植被冠层上层三维点云, 并借助DEM进行高度信息归一化, 提取高度和冠层点云密度相关的特征变量; 最后, 构建预测模型并估算Lorey’s高、林分密度、胸高断面积、蓄积量。结果表明: 联合提取的特征变量与Lorey’s高的敏感性最高, 蓄积量次之, 林分密度和胸高断面积最低; 利用UAV灵活快速的手段获取森林冠层信息, 辅以高精度LiDAR数据获取的地形信息, 两者互补实现一种可重复的快速、廉价和灵活的林分特征的反演方式。