基于ALS数据和哑变量技术森林蓄积量估测

金 京,岳彩荣,李春干,谷 雷,罗洪斌,朱泊东

(1.西南林业大学 林学院,昆明 650224；2.广西大学 林学院,南宁 530004)

森林蓄积量是森林固碳能力的重要标志[1],被认为是监测森林生长、评估人工林和天然林木材产量、估算森林生物量的最重要的森林属性之一,对于需要准确信息的林分采伐作业相当重要[2]。传统的森林资源清查主要依靠人工实地调查,费时费力,难以进行大范围的森林结构属性获取[3-4]。遥感技术的出现为森林资源清查提供了一种新的方法,通过数学关系模型提供与感兴趣的森林属性相关的数据以协助大面积调查[5]。林业资源调查用的数据源主要是光学遥感数据,获取的主要是地表二维结构信息,光学遥感受天气的影响较大,会造成数据质量下降。近二三十年的研究发现,机载激光雷达(Airborne laser scanning，ALS)是森林调查中一种很好的辅助数据来源,机载激光雷达作为主动遥感能够获取森林的垂直结构信息,对森林地上生物量或木材体积等森林属性具有很强的预测能力[6]。

目前,利用机载激光雷达提取森林结构属性的方法主要有两种,即基于单木(individual tree detection，ITD)和基于面积(area based approach，ABA)的方法。基于单木的方法,需要识别和分离点云中的单木,直接提取单木的树高、冠幅和形状等特征,利用提取的属性预测一些未知的树木属性,例如直径,然后将这些属性相加可以得到林分水平的估计值。基于ABA的方法通过构建一系列回归模型,将样地数据(如蓄积量)与代表同一地点的激光雷达点云相关联。……