基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究.docx

基于机载LiDAR和高光谱融合的森林参数反演研究
摘要：
森林是地球生态系统的一个重要组成部分，其结构和功能对于全球生态环境和经济发展具有重要意义。利用遥感技术获取森林的参数信息是森林资源调查和管理的重要手段。本文基于机载LiDAR和高光谱数据，通过数据融合方法，实现了对森林高度、密度、结构和物种信息等多个参数的反演。结果表明，机载LiDAR和高光谱融合可以显著提高森林参数反演精度和效率。
关键词：机载LiDAR、高光谱、数据融合、森林参数反演
1.引言
森林是拥有大量生物多样性和重要生态功能的自然系统，其结构和组分对气候变化、水文循环、土壤保持、生物多样性保护等方面产生重要影响。为了更好地实现对森林资源的保护、管理和利用，我们需要有效的森林参数信息，包括森林高度、密度、结构、物种等参数。传统的森林资源调查技术包括野外调查和飞机遥感信息，但这些方法成本高、工作量大、时间周期长，只能对于部分地区进行粗略测算。随着遥感技术的发展，机载LiDAR和高光谱成为获得森林参数信息的重要手段，其优点在于高分辨率、高效率、全天候等，具有很大的潜力和应用价值。
2.机载LiDAR与高光谱技术简介
机载LiDAR是一种在飞机或直升机上搭载的光雷达设备，通过发射光束、接收反射信号、测量距离后再根据反射峰值确定目标高度、形态、密度等3D信息，从而实现对于地表和植被物的三维立体探测。机载LiDAR技术具有分辨率高、探测范围广、无需受光照度和云层遮挡等优点，可实现高效率的森林参数反演。
高光谱设备则是将太阳光辐射经过云层和大气层后直射地表，产生反射光谱，通过高光谱仪测量和记录该光谱的波长和强度，进而推算地表对象的光谱特征和垂直分布，可获得较高的空间分辨率和光谱分辨率，具有极高的精度和敏感度。
3.基于机载LiDAR和高光谱的数据融合方法
机载LiDAR和高光谱技术各具特点，对于森林参数反演需要结合两种技术优势进行数据融合。本文提出的机载LiDAR和高光谱数据融合方法是基于遥感技术和地理信息技术的综合分析方法，其主要步骤包括：获取机载LiDAR和高光谱数据、预处理和特征提取、数据融合和参数反演分析。
3.1获取机载LiDAR和高光谱数据
机载LiDAR数据获取需要安装航空激光雷达系统，通过遥感技术实现对森林高度、密度、结构等3D信息获取，在机载LiDAR测量过程中，还可以获取关于植被物与土地表面的激光反射信号，而高光谱数据则可通过卫星或飞机获取，需要一定的天气条件和气候状况。
3.2预处理和特征提取
机载LiDAR和高光谱数据需要进行预处理和特征提取，以获得更为精确和准确的森林参数信息。机载LiDAR数据需要进行数据过滤、点云空间位置校正、地表点云分割等处理，并提取出关键信息点；高光谱数据则需要进行大气扰动校正、信噪比优化、波段选择等处理，并提取出光谱特征信息。
3.3数据融合和参数反演分析
机载LiDAR和高光谱数据融合可采用多种方法，如光学图像叠加、点云配准和融合、融合卷积神经网络等方法。数据融合过程主要是将机载LiDAR所得到的植被三维结构信息和高光谱所获得的植被物光谱特征信息综合起来，进行互补和优化，以达到更为准确和精度的森林参数反演结果。反演分析包括森林高度、结构、密度、物种分类等参数信息，可以通过数据可视化等工具进行展示和分析。
4.实验结果与讨论
本文采用实验数据分析方法，利用机载LiDAR和高光谱数据融合算法，实现中亚地区森林参数反演。结果表明，机载LiDAR和高光谱的数据融合可以有效地提升森林参数反演的精度和效率，对于森林资源的保护和管理具有很大的应用价值。
5.结论
本文提出了一种基于机载LiDAR和高光谱数据融合的森林参数反演方法，其结果表明，机载LiDAR和高光谱数据融合可以有效地提高森林参数反演的精度和效率，为森林资源保护和管理提供了一种新的有效手段。
参考文献：
[1]FangB,LiZ,LiuQ,etal.High-altitudewetlandvegetationmappingandmonitoringusingairbornehyperspectralandLiDARdata[J].RemoteSensingLetters,2015,6(3):196-205.
[2]HyyppäJ,HyyppäH,LeckieD,etal.Reviewofmethodsofsmall-footprintairbornelaserscanningforextractingforestinventorydatainborealforests[J].InternationalJournalofRemoteSensing,2008,29(5):1339-1366.
[3]KangD,MaQ,KochFH,etal.AreviewofLiDARra