基于星载激光雷达数据的光子云去噪与树高提取

2025-07-09 00 1.51M 0

  摘要:树高是评估森林碳储量的关键参数,星载激光雷达技术为其大范围监测提供了有效手段。搭载先进地形激光测高系统(advanced topographic laser altimeter system ,ATLAS)的新一代冰、云和陆地高程卫星(cloud and land elevation satellite-2,ICESat-2)——ICESat-2/ATLAS在接收信号的过程中会产生大量噪声,且地形是影响去噪结果的关键因素,针对这一问题,提出一种地面坡度自适应密度聚类去噪算法完成光子云数据精去噪,运用迭代式中值滤波与动态残差阈值法进行光子云分类,进而提取树高。以机载激光雷达数据获取的冠层高度模型(canopy height model ,CHM)作为验证数据,从强弱波束、坡度、植被覆盖度3个方面对ICESat-2/ATLAS全球地理定位光子数据(global geolocated photon data,ATL03)提取树高的可靠性进行分析评价。研究结果表明,1)提出的去噪算法的召回率(R)、准确率(P)以及调和平均值(F)均优于差分渐进高斯自适应去噪算法DRAGAN。2)夜间强波束数据提取树高的精度最佳,平均绝对误差(mean absolute error ,MAE)为2.49 m,均方根误差(root mean square error ,RMSE)为3.03 m)。3)随着坡度增加,树高的提取精度逐渐降低,RMSE由2.25 m增大到6.52 m。4)随着植被覆盖度的增加,树高提取精度逐渐降低,RMSE由3.06 m增大到4.53 m。结果表明运用ATL03光子云数据提取树高具有可行性,能够为研究林区的森林生长状况提供有效数据支撑。

  文章目录

  0引言

  1研究区与研究数据

  1.1 研究区概况

  1.2 研究数据

  1.2.1 ICESat-2/ATLAS数据

  1.2.2 机载激光雷达数据

  1.2.3 Sentinel-2A

  2研究方法

  2.1 光子云粗去噪

  2.2 光子云精去噪

  2.3 光子云去噪精度评价

  2.4 光子云分类

  2.5 树高提取及精度验证

  3 结果与分析

  3.1 光子云去噪结果

  3.2 光子云分类结果

  3.3 强弱波束对于树高提取结果的影响

  3.4 坡度对于树高提取结果的影响

  3.5 植被覆盖度对于树高提取结果的影响

  4讨论与结论

  4.1 讨论

  4.2 结论



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