[发明专利]一种利用航空激光点云计算有效叶面积指数的方法

权利要求书

1.一种利用航空激光点云计算有效叶面积指数的方法，其主要包括以下步骤：

(1)获取植被冠层的航空三维激光点云数据，对点云数据进行三维网格化，定义一个以X，Y，Z为轴的笛卡尔坐标系，将点云数据分为有限的小区域，建立以体元voxel为基础的数据结构，每个体元由长l、宽w、高h三个参数决定其大小；

(2)计算方向性孔隙率

a.计算不同高度的方向性孔隙率

通过下面的旋转矩阵，将表示点云数据的N*3维矩阵围绕坐标轴单元向量旋转θ度：

其中u_x²+u_y²+u_z²＝1，θ是任意激光束的扫描角度；

通过旋转，将扫描角度为θ的平行入射激光束的方向旋转到天顶方向，但是激光束与点云数据及点云数据的空间分布相对位置保持不变；通过点云切片算法和线采样分析，计算每个体元中的点数目，区分出空体元与非空体元；对于相同高度的每个切片，空体元数量与全部体元数量的比值即为森林特定高度的方向性孔隙率；

b.计算向下的累积方向性孔隙率

在特定方向的平行入射太阳光或者激光束下，计算出每个切片的方向性孔隙率之后，通过公式(2)将高度Z’到森林冠层高度Zmax之间所有切片的孔隙率累加起来，在累加后的方向性孔隙率分布图中，所有的空体元数量与所有的体元数量的比值即为向下的累积方向性孔隙率

c.计算样方尺度的方向性孔隙率

在森林冠层的点云数据中，有n个不同扫描角度的点云条带，扫描角度分别为θ₁，θ₂，…θ_n，先计算出每个条带的方向性孔隙率；每个条带里点的数目表示一个权重值，根据公式(3)计算出森林冠层的方向性孔隙率：

式中代表具有n个不同扫描角的森林冠层的方向性孔隙率；ω₁，ω₂，…ω_n代表作为权重值的每个条带的点的数目；P(θ₁)，P(θ₂)，…P(θ_n)代表每个有不同扫描角θ₁，θ₂，…θ_n的条带的方向性孔隙率；

d.计算垂直方向性孔隙率

单个航次覆盖很难对整个森林冠层进行采样，因此多航次覆盖适合对森林冠层进行采样，进而计算出入射平行激光束为天顶方向时的垂直孔隙率；

(3)计算消光系数

对于特定方向的平行入射激光束，通过特征化叶片的方向分布之后重建椭球模型得到森林冠层的消光系数；首先计算样方尺度森林冠层点云数据内每个点的法向量，然后用以下公式确定角度分布椭球模型：

式中：α指叶片的倾角，0≤α≤π/2；χ＝b/a，b指椭球长半轴，a指椭球短半轴；当χ＝1时，椭球模型变成了球形模型并且Λ＝2；由叶片角度分布函数计算出高频率的叶倾角时，利用公式(5)，求出参数χ的值；

根据以上方法，确定了角度分布椭球模型之后，利用公式(6)求出消光系数；

(4)计算有效叶面积指数

通过公式(7)计算出每一个代表不同扫描角度的点云条带的有效叶面积指数：

-ln P(β，α)＝G(β，α)×L_e/cos(β) (7)

式中β指入射太阳光或者激光束的天顶角，α指叶片倾角，L_e指有效叶面积指数；通过公式(8)计算整个样方的有效叶面积指数：

μ₁，μ₂，…μ_n代表第i个相同扫描角度的条带的有效叶面积指数对整个样方尺度森林冠层有效叶面积指数的比例，该值通过每个条带中点的数量与样方尺度森林冠层的点的总数量的比值来确定。

2.根据权利要求1所述的一种利用航空激光点云计算有效叶面积指数的方法，其特征在步骤(3)和(4)中，根据入射太阳光或者激光束的扫描角度不同将森林样方点云数据分为不同的条带，森林冠层的点云条带类比于森林冠层的不同部分被特定角度的平行入射太阳光所照亮，通过改变扫描角度，获取方向性孔隙率的变化，用方向性孔隙率代替森林覆盖指数和森林郁闭指数来计算有效叶面积指数。