融合LiDAR点云与高分影像的单木检测方法研究

刘 欢，王 玥，艾明耀

（1.武汉大学遥感信息工程学院，湖北 武汉 430079）

随着各种遥感技术的飞速发展，高分辨率光学遥感与三维激光雷达遥感在林业资源调查和监测中应用越来越广泛，单木检测更是林业资源管理和监测的关键。高分辨率遥感影像具有高空间分辨率和纹理信息，但无法探测单木的垂直结构信息，而激光雷达能够穿透树冠，获取树木从地面到树冠的三维坐标点云，但其辐射纹理信息缺乏[1]。将这两种数据结合起来，提高基于遥感技术的单木分割提取和检测的准确性和效率，是当前林业遥感发展的趋势。

1 单木检测方法

当前基于高分影像的针对不同地理对象的分割分类方法已经颇多，单木作为一种对象也是各种高分影像面向对象分割方法提取的研究热点，但受制于高分影像数据特点，各种基于高分影像的单木检测只能提取勾勒出单木树冠，难以实现单木定位及单木结构信息的进一步提取。

机载激光雷达可以获取具有垂直分布结构信息的树木三维激光点云，使得单木检测、定位及精确结构参数提取成为可能。机载LiDAR点云滤波分类可快速构建数字表面模型DSM和数字高程模型DEM，将 二者作差得到树冠高度模型CHM，即可进行单木提取分割[2]。王平等[3]利用在黑龙江省伊春市凉水自然保护区的LiDAR点云数据进行了单木检测与树木参数提取研究，计算出单木冠幅大小，通过与实地测量数据对比，平均精度在85%以上。Chen等[4]提出过一种基于冠层极值模型CMM的树顶探测方法对树木冠层进行分割提取，该方法所使用的空间插值方法和格网间距选择会引入误差导致单木分割不确定性。……