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基于地基扫描与机载成像激光雷达的森林参数反演研究: 森林结构的定量描述有助于进行森林资源调查、管理和规划,有助于森林生物量的评估。激光雷达(Light Detection And Ranging. LiDAR)具有与被动光学遥感不同的成像机理,能够提供高精度的三维结构信息...; 李丹; 关键词：成像激光雷达反演; 文献传递网络资源链接

基于GIS的云南保山小流域土地利用变化研究被引量：2: 2011年; 随着全球变暖趋势的增强,土地利用变化是全球变化中的重要组成部分。土地利用变化研究尤其是空间变化研究就成为了研究者非常关心的问题。以云南省保山杨柳小流域土地利用变化的实例分析,详细阐述了GIS的空间分析方法及其在土地利用变化研究中的应用。利用转移矩阵研究结果显示:该小流域农地总变化量最大,其次是有林地和荒山,变化最小的是水体和未利用地,有林地和未成林造林地以交换变化为主,水体和居民地净变化为主;从新增的角度来说,农地转化为有林地最具有转换优势,其次是农地转换为荒山;从流失的去向看,牧地转换为农地最具转换优势,其次是农地转换为牧地。; 李丹岳彩荣; 关键词：土地利用变化转移矩阵

激光雷达在森林参数反演中的应用被引量：12: 2011年; 激光雷达是近年来国际上发展十分迅速的主动遥感技术,在森林参数的定量测量和反演上取得了成功的应用。在林业上,高采样密度激光雷达能够获取单株木3维结构特征,采用不同的数据处理方法,可以得到不同精度的单株木参数。利用激光雷达测量森林参数不仅节省了人力,还提高了工作效率,现在已经成为快速获取树木几何参数的一种有效方法。文中主要介绍了LiDAR工作原理、类型及特点、影响LiDAR数据质量的因素、国内外LiDAR的发展状况及应用领域,重点介绍了国内外利用LiDAR数据反演森林参数(树高、郁闭度、冠幅、林分密度、断面积和蓄积量等)的方法和研究进展,同时对今后LiDAR在森林参数反演方面的研究作了展望。; 李丹岳彩荣; 关键词：激光雷达反演

地基激光雷达在森林参数反演中的应用被引量：20: 2012年; 近年来地基激光雷达(TLS)得到了快速发展,它能够快速地获取高精度、高密度的3D点云数据,可以应用到工程设计、林业、农业、矿产、交通、城市规划和遗产记录等领域。在森林参数的定量测量应用上,利用TLS测量森林参数如树高、胸径、密度和蓄积量等,不仅节省人力,还提高了工作效率,现在已经成为一种快速获取树木几何参数的有效方法。文中主要介绍地基激光雷达遥感的工作原理、数据处理过程和方法、在林业中的应用现状、利用TLS数据反演森林参数(位置、胸径、树高、蓄积量、树干和郁闭度等)的方法和研究进展,同时对地基激光雷达在林业中的应用前景进行了分析和展望。; 李丹庞勇岳彩荣; 关键词：点云遥感

基于TLS数据的单木胸径和树高提取研究被引量：38: 2012年; 利用TLS测量森林参数(树高、胸径和林分密度等)不仅节省人力,而且还能提高工作效率,目前已成为快速获取树木几何参数的有效方法之一。本文利用地基激光雷达数据,提出了一种半自动方式提取单木参数的方法。首先,利用发射脉冲与接收回波脉冲的形状偏差和强度对原始点云数据中的"飞点"和噪点进行滤除;然后,配准各站点云数据;接下来采用不同目标回波过滤方法滤除部分树叶点和其他非树干点;抽稀、合并各站点云数据,对合并后的点云数据水平分层并生成对应的灰度影像;对灰度影像采用Hough变换方法估测单木位置和胸径;对Hough变换检测层数较少的结果采用椭圆拟合方法重新检测;最后,结合Hough变换和椭圆拟合检测结果从点云数据中提取单木位置、胸径和树高。用小兴安岭凉水自然保护区的白桦天然次生林对算法进行了检验,5块多站扫描样地单木识别的平均精度为72.16%,将所提取的单木位置、胸径和树高与外业实际测量数据对比,结果一致性较高。5块多站扫描样地的胸径和树高均方根误差分别为2.38、2.55、3.58、2.21、1.92cm和4.31、3.87、2.34、5.00、3.47m。; 李丹庞勇岳彩荣赵旦徐光彩; 关键词：HOUGH变换点云胸径树高

用地基激光雷达提取单木结构参数——以白皮松为例被引量：35: 2014年; 以白皮松(Pinus bungeana Zucc)为研究对象,针对地基激光雷达TLS扫描的3维点云数据在单株木垂直方向的分布特征,提出了一种基于体元化方法的树干覆盖度变化检测方法,获取单木枝下高;然后根据获取的枝下高引入2维凸包算法获取垂直方向分层树冠轮廓,并计算树冠体积和冠幅;同时获取的单木参数还有胸径与树高。结果表明:单木枝下高的估测精度较高,R2与RMSE分别为0.97 m和0.21 m;胸径估测结果的R2与RMSE分别为0.79 cm和1.07 cm;采用逐步线性回归方法建立单木树冠体积与其他单木参数的相关关系,模型变量包括冠幅、叶子填充树冠长度和胸径,样本数为20,模型的R2与RMSE分别是0.967 m3和2.64 m3。本文方法能较准确地估测枝下高,TLS数据具有对树冠结构3维建模的潜力。; 刘鲁霞庞勇李增元徐光彩李丹郑光; 关键词：枝下高

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李丹