不同滤波算法对反演叶面积指数的影响

• 作者: 李明泽 李欢 杨瑞霞 梁勇奇 耿同
• 来源期刊: 北京林业大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: 激光雷达 叶面积指数 滤波 森林植被
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 林学
• 页码范围: 54-64
• 页数: 11页
• 分类号: S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.12171/j.1000-1522.20180268

摘要

[目的]使用离散型激光雷达数据反演叶面积指数(LAI)的过程中,数据预处理的关键步骤为激光雷达滤波.穿透指数(LPI)作为反演过程中的重要变量,需要根据点云的类型计算,从而直接受到滤波精度的影响.因此,滤波算法的精度能间接影响到反演LAI的精度.虽然滤波算法不断改进,滤波精度逐渐提高,应用在越来越多的场景,但关于不同滤波算法对反演LAI精度影响的探讨较少.[方法]本文通过对机载LiDAR滤波算法历史、发展和现状的调研,最终选择混合滤波算法(Hybrid)、自适应不规则三角网滤波算法(ATIN)、形态学滤波算法(Morph)和基于坡度滤波算法(Slope)为研究对象;分别使用这4种算法,得到点云中的地面点;根据Beer-Lambert定律,反演帽儿山国家森林公园落叶松林和榆树林的LAI;以经过评估的精度更高的Hybrid算法为标准,计算另外3种算法的滤波精度和LPI偏差;对比分析LAI反演模型的平均精度;最后,通过分析不同误差来源的影响强度,确定了反演LAI时较好的滤波算法.[结果]在最佳的采样半径下,经过Hybrid、ATIN、Morph和Slope滤波算法处理,LAI反演模型的平均精度,在落叶松林,R2分别为:0.9003、0.8763、0.8925、0.8770;RMSE分别为:0.1056、0.1345、0.1097、0.1332;在榆树林,R2分别为:0.9144、0.9030、0.8872、0.9000;RMSE分别为:0.2690、0.2017、0.1894、0.2070.在落叶松林,I类误差较大的Morph算法,能保证较高的模型精度;而II类误差较大的Slope和ATIN算法对应的反演模型精度较低.[结论]经不同滤波算法处理得到的LAI反演模型精度存在差异,经混合滤波算法处理其对应的LAI反演模型精度更高,形态学滤波算法的滤波精度较低,对应的反演模型精度较高;滤波算法导致的I、II类误差中,II类误差对LAI反演模型的影响更大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明泽	东北林业大学林学院	61	743	17.0	23.0
2	杨瑞霞	中国科学院遥感与数字地球研究所	14	110	6.0	10.0
6	李欢	东北林业大学林学院	4	10	3.0	3.0
7	耿同	中国科学院遥感与数字地球研究所	2	0	0.0	0.0
16	梁勇奇	中国科学院遥感与数字地球研究所	1	0	0.0	0.0