[发明专利]基于高光谱与激光雷达提取叶面积垂直分布的方法

权利要求书

1.一种基于高光谱与激光雷达提取叶面积指数垂直分布的方法，包括以下步骤：

步骤1：对机载激光雷达点云数据按照地面点和植被点进行分类，提取对应的高光谱像元内的植被结构参数；

步骤2：基于高光谱数据及提取的植被结构参数，并采用几何光学模型得到区域叶面积指数分布；

步骤3：对地面以上的植被激光点在每一高度层上计算其百分比，得到相应的植被冠层高度剖面；

步骤4：在提取植被叶面积指数和冠层高度剖面的基础上，按照冠层高度剖面分配植被叶面积指数，得到每一层的植被叶面积指数和随高度累积的植被叶面积指数。

2.根据权利要求1所述基于高光谱与激光雷达提取叶面积指数垂直分布的方法，其特征在于：步骤1中所示植被结构参数包括树高、冠幅和枝下高。

3.根据权利要求2所述基于高光谱与激光雷达提取叶面积指数垂直分布的方法，其特征在于：步骤2所述区域叶面积指数分布的获得方法具体为：

首先，将Li-Strahler几何光学模型对遥感影像上的地表反射信号描述简化为公式（1）所示的二分量模型：

S＝K_gG+K_cC   （1）

其中，S为遥感影像上的地表反射信号，G，C分别是光照地表和光照树冠的反射信号，由获取的纯像元光谱得到；K_c、K_g分别是对应的面积百分比；

然后，结合几何光学模型以及激光雷达提取的结构参数，通过公式（2）、（3）和（4）提取叶面积指数，

cost=h|tanθi-tanθvcosφ|r(secθi+secθv)---(2)]]>

M=-ln(Kg)(secθi+secθv)(π-t+costsint)---(3)]]>

LAI＝2πM   （4）

其中，θ_i、θ_v分别为太阳和卫星的天顶角；是太阳与卫星之间的相对方位角；h、和r分别是植被的平均高和平均冠幅半径；t为角度，范围为[0，π/2]，M为样地内的平均冠层覆盖大小，LAI为叶面积指数。

4.根据权利要求3所示基于高光谱与激光雷达提取叶面积指数垂直分布的方法，其特征在于：步骤3中所述每个高度层上的植被覆盖度用植被激光点的百分比表示，如公式（5）所示：

Pv(h)=Numv(h)Numt---(5)]]>

其中，P_v（h）为每个高度层上的植被覆盖度，Num_v(h)表示高度h以上所有的植被激光点数目，Num_t表示所有的激光点数目；

通过公式（6）得到累积冠层高度剖面：

CHP(h)＝-ln(1-P_v(h))   （6）

其中，CHP(h)为h处的冠层累积百分比；

通过公式（7）得到冠层高度剖面：

relCHP(h)=CHP(h-1)-CHP(h)CHP(0)---(7)]]>

其中，rel CHP(h)为h处的冠层高度剖面，CHP(0)表示最底层的冠层累积百分比。