基于低密度机载LiDAR和CCD数据的林分平均高提取

• 作者: 刘清旺 庞勇 李世明 范凤云 赵峰 陈尔学
• 来源期刊: 林业科学研究
• 关键词: 低密度 LiDAR CCD 林分平均高
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 页码范围: 151-156
• 页数: 6页
• 分类号: S758.5
• 语种: 中文

摘要

本文基于低密度的机载激光雷达(LiDAR)数据生成林区树冠高度模型(CHM),结合高分辨率CCD数码相机影像勾绘林分多边形,由改进的树冠识别算法提取林分平均树高.结果表明:全部有效数据林分总体精度达74.86%,刺槐精度达75.62%,油松精度达74.74% ,结果受点云密度影响,使得阔叶树种的精度稍高于针叶树种,因此,低密度激光雷达数据结合高分辨率CCD可以快速、准确地提取林分平均高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈尔学	中国林业科学研究院资源信息研究所	81	1672	23.0	38.0
2	庞勇	中国林业科学研究院资源信息研究所	81	1590	25.0	38.0
3	赵峰	中国林业科学研究院资源信息研究所	16	344	9.0	16.0
4	刘清旺	中国林业科学研究院资源信息研究所	26	442	11.0	20.0
5	李世明	中国林业科学研究院资源信息研究所	22	323	9.0	17.0
6	范凤云	中国林业科学研究院资源信息研究所	1	8	1.0	1.0