地面LiDAR與高光譜數(shù)據(jù)配準(zhǔn)及在單木結(jié)構(gòu)參數(shù)提取中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、高速發(fā)展的遙感技術(shù),使得傳統(tǒng)光學(xué)遙感已經(jīng)無法滿足林木資源調(diào)查對(duì)空間信息和光譜信息的精度要求。近年來,由于激光雷達(dá)(Light Detection and Ranging, LiDAR)高精度的三維空間信息以及高光譜數(shù)據(jù)豐富的光譜信息,使二者迅速在各行各業(yè)得到了廣泛應(yīng)用。在LiDAR數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)空間信息與光譜信息互相補(bǔ)償?shù)臈l件下,協(xié)同兩種數(shù)據(jù)將更有利于提高林木參數(shù)反演精度。本文利用地面三維激光掃描儀Leica Scanstation

2、C10和成像光譜儀SOC710協(xié)同獲取單木的三維空間信息和光譜信息,進(jìn)行了以下幾個(gè)方面的工作:
  (1)總結(jié)了國內(nèi)外針對(duì) LiDAR數(shù)據(jù)和高光譜數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀,重點(diǎn)介紹了協(xié)同兩種數(shù)據(jù)在林業(yè)方面的研究現(xiàn)狀以及LiDAR與光學(xué)遙感數(shù)據(jù)配準(zhǔn)方法的研究現(xiàn)狀;
 ?。?)針對(duì)地面 LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的離散性和巨大的數(shù)據(jù)量,本文建立了基于四叉樹的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)索引機(jī)制;
 ?。?)針對(duì)地面LiDAR數(shù)據(jù)與高光譜數(shù)據(jù)成像方式的

3、不同,LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)是離散的三維空間信息,高光譜數(shù)據(jù)是二維光譜圖像,本文模擬相機(jī)成像方式,將LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)二維圖像化;
 ?。?)針對(duì) LiDAR自身強(qiáng)度信息和高光譜數(shù)據(jù)灰度信息的差異,本文研究了基于控制點(diǎn)、基于特征以及基于互信息的配準(zhǔn)方法,提出結(jié)合控制點(diǎn)和特征互信息的配準(zhǔn)方法,利用基于控制點(diǎn)的配準(zhǔn)方法實(shí)現(xiàn)LiDAR圖像與高光譜圖像的粗配準(zhǔn),然后將得到的粗配準(zhǔn)參數(shù)作為Powell算法搜索的初始化參數(shù),利用特征互信息作為相似

4、性度量,該方法實(shí)現(xiàn)了LiDAR圖像與高光譜圖像的精配準(zhǔn)。
  (5)針對(duì)利用地面 LiDAR自身強(qiáng)度信息無法實(shí)現(xiàn)葉片與枝干分割,基于幾何信息實(shí)現(xiàn)LiDAR數(shù)據(jù)的葉片與枝干分割,計(jì)算量非常大,本文根據(jù)樹的葉片和枝干光譜曲線的區(qū)別,協(xié)同高光譜數(shù)據(jù)的光譜信息實(shí)現(xiàn)了單木LiDAR數(shù)據(jù)枝干與樹葉的分割,最后利用樹葉LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了基于VCP(Voxel-based Canopy)算法的葉面積密度估計(jì)。
  總之,本文針對(duì)地面

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