利用无人机激光雷达和多光谱图像估算冠层容重和冠层底高

遥感学报 Pub Date : 2023-01-01 DOI:10.11834/jrs.20233094
Hao SUN, Xiaoyi GUO, Hongyan ZHANG, Jianjun ZHAO
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摘要

树冠体积密度（CBD）：树冠底座重量（CBH）。我是 "CBDåCBH "的创始人之一。LiDAR的""""""""""""""等字样，是我的最爱。CBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBDCBD5142；RMSE：0.0773 kg/m3；RMSE：40.73%。17%，LiDar的评分为3分。6个月大，10个月大52. "我是一个很有才华的人，我想成为一个很有才华的人。炖汤：炖汤的时候要注意炖的时间，炖的时间越长，汤的味道就越浓，炖的时间越长，汤的味道就越淡，炖的时间越长，汤的味道就越浓。
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Estimating Canopy Bulk Density and Canopy Base Height using UAV LiDAR and Multispectral Images
æ£®æž—å† å±‚ä½“å¯†åº¦ï¼ˆCanopy Bulk Density，CBDï¼‰å’Œå† å±‚åŸºé«˜ï¼ˆCanopy Base Height，CBHï¼‰æ˜¯è®¸å¤šç«è¡Œä¸ºæ¨¡åž‹çš„å ³é”®è¾“å ¥å‚æ•°ã€‚ç„¶è€Œï¼Œåœ¨ä¸­å›½å¾ˆå°‘æœ‰ç ”ç©¶å ³æ³¨è¿™äº›å‚æ•°çš„ä¼°ç®—ä»¥åŠåœ¨åŒºåŸŸçš„ç©ºé—´åˆ†å¸ƒæƒ å†µã€‚æ— äººæœºæŠ€æœ¯çš„å‘å±•ä¸ºç²¾ç»†å°ºåº¦ä¼°ç®—CBD和CBHçš„ç©ºé—´åˆ†å¸ƒæä¾›äº†æœºé‡ã€‚æœ¬ç ”ç©¶é¦–å ˆåˆ©ç”¨é‡Žå¤–è°ƒæŸ¥æ•°æ®è®¡ç®—æ ·åœ°çš„CBD和CBHï¼›è€ŒåŽï¼Œåˆ©ç”¨æ— äººæœºLiDARç‚¹äº‘å’Œå¤šå ‰è°±å½±åƒï¼Œæž„å»ºåŸºäºŽé¢çŠ¶åŒºåŸŸçš„æœ€ä¼˜å­é›†å’Œéšæœºæ£®æž—ä¼°ç®—æ¨¡åž‹ï¼Œå¹¶å¯¹ä¼°ç®—ç»“æžœè¿›è¡Œè¯„ä»·ï¼›æœ€åŽï¼Œç»˜åˆ¶ç ”ç©¶åŒºçš„CBD和CBHç©ºé—´åˆ†å¸ƒå›¾ã€‚ç ”ç©¶ç»“æžœè¡¨æ˜Žï¼šé‡‡ç”¨ç›¸åŒæ•°æ®æºå’Œæ¨¡åž‹æ—¶ï¼Œä¼°ç®—CBH的R2总是高于CBD。CBD最优估算方法为融合LiDARå’Œå¤šå ‰è°±æ•°æ®çš„éšæœºæ£®æž—æ¨¡åž‹ï¼ŒR2为0.5142，RMSE为0.0773 kg/m3，rRMSE为40.73%。CBHçš„æœ€ä¼˜ä¼°ç®—æ–¹æ³•ä¸ºä» ä½¿ç”¨LiDAR数据的随机森林模型，R2为0.6477，RMSE为1.6245 m，rRMSE为31.17%。使用单一数据源时，LiDARä¼°ç®—ç²¾åº¦æ˜Žæ˜¾é«˜äºŽå¤šå ‰è°±æ•°æ®ã€‚èžåˆä¸¤ç§æ•°æ®æºä¸ä¸€å®šæå‡CBD和CBHçš„ä¼°ç®—ç²¾åº¦ã€‚æœ¬ç ”ç©¶ä¸­æž„å»ºçš„æœ€ä¼˜å­é›†æ¨¡åž‹éœ€è¦3-6ä¸ªç‰¹å¾å˜é‡ï¼Œéšæœºæ£®æž—æ¨¡åž‹åˆ™éœ€è¦è¾“å ¥10-52ä¸ªç‰¹å¾å˜é‡ã€‚ä» ä½¿ç”¨å¤šå ‰è°±å½±åƒä¼°ç®—CBD和CBHæ—¶ï¼Œæœ€ä¼˜å­é›†å›žå½’ä¼°ç®—ç²¾åº¦æ›´å¥½ï¼Œä½†æ˜¯ç©ºé—´é¢„æµ‹ç»“æžœæ˜“å—åœ°è¡¨è¦†ç›–ç±»åž‹çš„å½±å“ã€‚æœ¬ç ”ç©¶èƒ½å¤Ÿä¸ºæ£®æž—å† å±‚å¯ç‡ƒç‰©å‚æ•°ä¼°ç®—æä¾›æ–¹æ³•å‚è€ƒï¼ŒåŒæ—¶ä¹Ÿå¯ä»¥ä¸ºæž—ç«è¡Œä¸ºé¢„æµ‹æ¨¡åž‹æä¾›ç²¾ç»†å°ºåº¦çš„è¾“å ¥æ•°æ®ã€‚
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遥感学报
遥感学报 Social Sciences-Geography, Planning and Development
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期刊介绍：
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Combining solar-induced chlorophyll fluorescence and optical vegetation indices to better understand plant phenological responses to global change Simulating potential tree height for beech-maple-birch forests in northeastern United States on Google Earth Engine Globe230k: A benchmark dense-pixel annotation dataset for global land cover mapping Urban renewal mapping: A case study in Beijing from 2000 to 2020 Improved fine-scale tropical forest cover mapping for Southeast Asia using Planet-NICFI and Sentinel-1 imagery
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