[发明专利]一种基于机载低密度LiDAR与航空影像同步数据集树冠点精炼方法

说明书

本发明所要解决的问题是，提高机载LiDAR与航空影像同步数据集运用在山地复杂林区时树冠点数量提取精度。利用航空影像运用在地形复杂的山区时，树冠遮挡严重，如何能够结合多源数据特征快速获取较为合理的树冠点数量，为后续的林分密度等林分结构参数估算提供模型上的输入参数，是值得探讨的问题。一种机载LiDAR数据与航空影像同步数据集树冠点精炼方法，充分利用了机载LiDAR高度信息，特别是利用了高度信息中大于0.5m、2m点云数量与林分密度相关性较高的特征，合理运用高度信息变量对林分密度数量预先预测，然后利用格网划分法，对原始杂乱无章的高分树冠点完成过滤。充分利用了各数据的特点，提高了树冠位置中心点的探测精度，进而提高林分密度拟合模型的精度。

技术领域

本发明涉及遥感、森林资源及林业测绘领域，尤其是一种机载LiDAR与航空影像相结合的树冠点精炼方法。

背景技术

在生态环境保护管理和森林资源监测等领域十分关注单木树冠信息的准确获取，包括单木树冠的位置、数量等参数。随着遥感技术的飞速发展，空间分辨率越来越高，精确获取单木树冠信息成为可能，但是在林分条件十分复杂的情况下，准确获取单木树冠点仍然是个难题。本技术发明专利提出了利用高空间分辨率航空影像和机载LiDAR同步数据的单木树冠点提取方法，但是针对航空影像空间分辨率高，光谱分辨率不足的特点，直接利用光谱局部最大值滤波算法提取单木位置容易获取到过量杂乱的单木树冠点，使得结果变得不可靠。本发明提出基于机载低密度LiDAR与航空影像同步数据集的树冠点精炼方法和流程。本发明可为森林资源监测管理等政府部门提供一定的技术支持，为相关企事业单位提供一定的技术参考，具有提高森林资源监测管理水平的意义。

发明内容

针对上述问题，本发明提出一种机载低密度LiDAR数据与航空影像同步数据集树冠点精炼方法，本发明考虑以绿光波段为例，航空影像空间分辨率通常较卫星遥感影像分辨率更高，能够获取更为精细的局部最大值滤波点，但也生成了很多杂乱无章的点。

本发明采用以下步骤实现：

首先，获取同步数据集以及对应的地面数据集，发明需要用到一部分地面样地数据和同步数据集完成研究区森林林分密度建模估计，因此要完成必要的预处理步骤，包括数据集之间的空间位置准确匹配，保证提取精度，具体预处理内容不是本发明讨论的重点内容；

接着，利用航空影像数据空间分辨率高的优势获取单木树冠位置中心点。基于单木树冠中心点是光谱反射值最大点并且每棵树只有一个树冠光谱反射值最大点的假设，采用局部最大值滤波方法探测并获取中上层林分中的单木树冠位置信息。利用同步获取的LiDAR数据提供的高度信息对树冠点进行过滤、清理和精炼，即将非树冠点去除。

然后，根据机载LiDAR与实际林分密度建立的统计模型来预估林分密度的初始值，将得到初始值作为限定航空影像格网大小的依据，从而完成对影像上光谱局部最大值点的精炼过程。

附图说明

图1利用光谱局部最大值滤波提取树冠点结果：采用红色波段、11×11窗口大小为例；图2格网法划分单木树冠中心点：以L=1.8m边长为例，生成14×14大小格网。

具体实施方式

本发明是一种机载低密度LiDAR数据与航空影像同步数据集树冠点精炼方法。所要解决的问题是，提高机载LiDAR与航空影像同步数据集运用在山地复杂林区时提高树冠点数量提取精度。以下结合附图和实例详细说明本发明技术方案。

实施例的技术方案流程包括以下步骤：

步骤1，获取机载同步数据集以及对应的地面样地数据集，本发明需要用到一部分地面样地数据和同步数据集完成研究区森林林分密度的估计，因此，准确的预处理是必要的步骤。完成地面数据、机载LiDAR数据和航空影像数据的几何配准，保证提取精度；