機載激光雷達單木識別研究進展

隨著激光雷達的發展，基于機載激光雷達提取單木及林分參數是目前的研究熱點之一。準確的單木識別是后續林木參數提取的重要基礎。機載激光雷達單木識別方法可以分為基于冠層高度模型（CHM）的單木識別法和基于點云分布的單木識別法兩類。基于CHM的單木識別方法通過CHM分割確定樹冠邊界或通過局部最大值識別樹冠頂點并且進行區域生長或圖像分割。基于點云分布的單木識別法在三維空間上采用區域生長或聚類算法識別樹冠。分析不同方法在單木識別中的優缺點，對比不同單木識別法對單木識別精度、欠分割誤差、過分割誤差的影響。分析數據類型、點云密度、季節和林木生長狀況等多個影響識別精度的因素，分析可得全波形數據優于離散回波識別精度，點云數據密度10 pt/m2即可滿足單木識別要求，冬季識別精度優于夏季識別精度。探討機載激光雷達數據的局限性及其在單木識別中的缺陷，從數據獲取時間、獲取方式及類型、數據組織管理、多源數據融合、多種識別算法綜合應用、機器學習增加訓練集尋找最優模型等方面展望了未來單木識別的發展方向，拓寬我國森林資源調查及相關領域的研究思路。