基于无人机LiDAR特征变量的南方集体林区蓄积量估测

• 作者: 杜志 陈振雄 马开森 刘紫薇 顾兴贵
• 来源期刊: 林业资源管理
• 关键词: 南方集体林区 无人机雷达 回归模型 随机森林 蓄积量
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 所属期刊栏目: 技术应用|Technical Application
• 页码范围: 157-165
• 页数: 9页
• 分类号: S758.5+1|S771.8
• 语种: 中文
• DOI: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.04.020

摘要

基于广西壮族自治区森林资源年度监测评价成果数据,采用逐步回归选择机载激光雷达特征变量,建立多元线性回归、Logistic回归和随机森林模型,预测南方集体林区桉树、杉木和天然阔叶林样地的蓄积量.结果表明:1)桉树和杉木样地的逐步回归特征变量多为高度和强度变量,而天然阔叶林样地则是间隙率、覆盖度、叶面积指数等综合变量;2)桉树和天然阔叶林样地,随机森林模型的蓄积量估测精度(桉树R2=0.97,RMSE=12.60m3/hm2;天然阔叶林:R2=0.90,RMSE=18.45m3/hm2)高于多元线性回归和Logistic回归模型,而杉木样地在多元线性回归模型中得到了最优的蓄积量估测结果(R2=0.91,RMSE=24.30m3/hm2);3)在3种模型估测精度中,人工桉树和杉木样地均优于天然阔叶林样地.可见,高密度的激光雷达点云可以获取更优的特征变量,针对复杂的样地条件需要灵活选择估测模型实现蓄积量调查,以便为林草部门进行森林资源调查、监测和经营管理提供科学依据.