【目的】研究通过集成波形信号处理、空间解析和重构建模以及综合波形信息提取方法,探索基于小光斑全波形LIDAR特征变量高精度反演林分特征的新方法。【方法】以江苏南部丘陵地区的亚热带天然次生林为研究对象,在预处理和分析小光斑全波形LIDAR数据的基础上,首先基于体元空间框架分解和提取波形的振幅能量信息,并构建伪垂直波形模型;然后,从中提取空间位置信息(即点云)及几何辐射变量,计算Li DAR点云和波形特征变量,并通过相关性分析筛选特征变量;最后,结合地面实测林分特征参数构建反演模型并验证精度。【结果】1)各Li DAR特征变量对Lorey’s树高的敏感性最高,对蓄积量和地上生物量次之,对胸高断面积...

借助机载小光斑LiDAR点云和地面调查的73个样地数据,以亚热带天然次生林为研究对象,首先采用主成分分析法、逐步回归法和贝叶斯模型平均法,分别优化筛选LiDAR提取变量;在此基础上,拟合最优模型估算各森林参数并评价精度;最后基于最优模型进行蓄积量的升尺度制图。结果表明:通过主成分分析法筛选出的最优LiDAR提取变量为平均高度(hmean)、60%冠层返回密度变量(d6)和高度变异系数(hcv),且这3个变量在逐步回归法和贝叶斯模型平均法中多被选中;逐步回归法拟合模型效果最好(R2为0.39~0.84),而贝叶斯模型平均法(R2为0.32~0.77)和主成分分析法(R2为0.26~0.74)次之...

为降低小光斑机载激光雷达因光斑直径太小而导致的脉冲首次回波无法代表冠层高度的影响,以进一步提高小光斑机载激光雷达波形数据在森林结构参数估测中的应用潜能。以内蒙古依根地区为研究区,以机载激光雷达波形数据为基础数据,在波形数据高斯分解的基础上提出一种基于小光斑波形形成伪大光斑波形数据的方法。通过计算样地内各高斯分量脉冲能量占总脉冲能量的比例,将其视为各高斯分量特征参数对应权数,分别求特征参数振幅、位置和半波宽的加权平均数,即为样地伪大光斑波形数据对应高斯函数的特征值。基于小光斑波形数据和伪大光斑波形数据提取特征参数,分别结合野外样方实测平均树高建立回归模型,并进行比较分析。结果小光斑波形反演模型的决定系数R2为0.47,总体平均精度P为78.19%,伪大光斑反演模型的决定系数R2为0.61,估测林分平均高总体平均精度P为90.65%。结果表明,伪大光斑模型反演精度高于小光斑波形反演模型,降低了小光斑LiDAR因光斑直径过小带来的影响,挖掘了小光斑机载LiDAR波形数据的应用潜力。

随着激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)技术在近二十年的快速发展,LiDAR数据被广泛用于各个行业的3D测量、空间建模和参数反演。森林由于其地物垂直结构复杂,林木属性多变,是高分辨率遥感技术面临的一大难点。虽然林业上已使用LiDAR数据进行林区地形建模、森林树种分类、植被参数提取等研究,全波形LiDAR数据分类的基础工作仍存在若干系统性的技术问题:新型LiDAR系统的性能得到极大提升,但也引入新的数据处理模型问题;LiDAR系统光谱波段单一,目标刻画仍主要局限于点

林分空间结构对林下草本物种多样性有显著的影响。为明确其影响林下草本物种多样性的主导因子,以亚热带杉木纯林、杉木混交林和天然次生林为研究对象,在量化分析3种林分的空间结构指数和林下草本物种多样性指数差异特征的基础上,采用灰色关联度分析林分空间结构和林下草本物种多样性的关系。结果表明:1)天然次生林的树种隔离程度、林层多样性、竞争态势和林木空间分布格局整体上最优,杉木混交林次之,杉木纯林最差。2)天然次生林、杉木混交林和杉木纯林的林下草本物种丰富度、Simpson多样性指数、Shannon-Wiener多样性指数、Simpson均匀性指数和Pielou均匀度5个指数都表现出天然次生林>杉木混交林>杉木纯林的规律。3)影响杉木纯林、杉木混交林和天然次生林林下草本物种多样性的共同空间结构因子是混交度。因此,欲提高杉木纯林和混交林的林下草本物种多样性,可选择通过改善树种结构的人为干扰措施来实现。

【目的】探讨亚热带森林恢复过程中枯落物层和土壤层的Ｃ，Ｎ，Ｐ含量及其化学计量比的变化规律，为阐明亚热带次生林恢复对土壤养分的影响及森林恢复提供科学依据。【方法】采用空间代替时间的方法，以湘中丘陵区杉木人工纯林、马尾松＋石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林和石栎＋青冈常绿阔叶林作为１个恢复系列，分别在其１ ｈｍ～２的长期定位观测样地内，沿着坡面选择６块１０ ｍ×１０ ｍ小样地，每块小样地随机设置２个１．０ ｍ×１．０ ｍ样方，采集地表未分解层、半分解层、已分解层枯落物和０～１０，１０～２０和２０～３０ Ｃｍ土层土壤样品，测定Ｃ，Ｎ，Ｐ含量并计算Ｃ，Ｎ，Ｐ的化学计量比。【结果】随着森林恢复和阔叶树比例．．．

以机载ＬｉＤＡＲ离散点云数据为数据源，基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系，提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演ＬＡｉ和实测ＬＡｉ进行对比分析，结果表明：基于ＡｘｅＬｓｓｏｎ改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开，结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云；基于孔隙率反演ＬＡｉ，尼尔逊参数的选择对结果影响很大，利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数，ＬＡｉ反演结果接近于真实情况。利用机载ＬｉＤＡＲ点云数据能精确地反演大田玉米ＬＡｉ，该研究方法适用于中等高度的农作物，可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。

[目的]探究中亚热带不同演替森林群落土壤大孔隙及对结构分形特征的响应，为不同森林群落土壤大孔隙及生态功能予以数据支撑。[方法]选择滇中磨盘山演替初期的云南松林、演替中期的云南松阔叶树混交林和演替顶级的常绿阔叶林为对象，利用染色示踪法结合图像形态学分析，探讨土壤分形特征及其对大孔隙的影响。[结果]垂直剖面大孔隙数量和总孔隙度总体随土层加深而减小，水平方向孔隙半径越大，数量越少；不同林地间孔隙度大小依次为：云南松阔叶树混交林>常绿阔叶林>云南松林。孔隙面密度（Mz）随土层加深单调递减，孔隙复杂度（Dz）与其相反，常绿阔叶林Dz最大（2.006），云南松林最小（1.595），说明群落等级越高，结构越复杂，大孔隙扭曲变异度大。土壤分形特征表明，常绿阔叶林土壤结构较其余两种群落好，土层越深，土壤结构变差。相关分析显示，Mz与D_团（团聚体分形维数）有极显著正相关关系（P <0.05），不同径级团聚体含量和D团与土壤孔隙面密度的影响较显著。[结论]土壤大孔隙与结构随演替进程明显提高，演替顶级群落的土壤结构稳定性最佳，研究结果可为降低土壤水分、养分流失和提升森林群落的生态服务功能等森林多功能经营提供参考。

森林叶面积指数(Lai)作为森林的重要结构参数,对于研究森林物质能量交换相关的生理活动具有重要意义。为提高森林Lai的反演精度,本研究充分利用激光雷达点云数据多回波类型之间所含信息的差异,通过对机载激光雷达点云数据预处理后,基于点云数据的多回波类型,共提取了6个激光穿透指数(Lpi),分别与野外样方实测Lai建立线性回归模型用于估测森林Lai。结果发现:单变量估测模型中,基于首次回波强度Lpi(i LPIfirst)模型最好(R2=0.836,Mad=0.091)。多变量模型中,基于首次回波强度Lpi(i

【目的】基于机载激光雷达(LiDAR)数据提取单木树冠三维结构参数(树冠顶点位置、树高、冠幅和冠长),并在此基础上对林分有效冠进行提取,为进一步研究林分尺度上的有效冠结构及其动态提供依据,以更好掌握并改进林业经营措施。【方法】采用一定规则下的局部最大值窗口搜索树冠顶点,进行单木树冠顶点探测和单木树高提取;以树冠顶点为标记,利用标记控制分水岭分割算法提取单木冠幅;采用垂直方向点云高程检测方法获取枝下高位置,提取冠长;在标记控制分水岭分割出的树冠边界,提取树冠接触高,取平均值作为该样地的林分有效冠高。【结果】树冠分割正确率为88.5%;结合样地实测参数对提取值进行相关性分析,树高R~2=0.886 2,冠幅R~2=0.786 4,冠长R~2=0.800 0,树高、冠幅和冠长精度分别为90.34%、86.80%和89.90%;同一林分内单木接触高相对比较稳定,对提取的林分有效冠高进行单因素方差分析,无显著差异。【结论】基于机载LiDAR数据,采用可变大小的动态窗口搜索局部最大值点,能提高单木结构参数的提取精度;利用树冠顶点标记控制分水岭算法,将高空间分辨率航片作为辅助数据,可完成较高精度的单木冠幅提取;垂直方向点云高程检测方法可提取单木冠长;LiDAR点云数据可对林分有效冠进行提取,在同一林分中,不同样本数量对接触高提取的变异性影响不大,有效冠高大致相同。机载LiDAR数据具有良好的单木树冠三维结构参数提取能力,能够满足现代林业调查对单木结构参数提取的需要,实现对林分有效冠的提取。

本文基于低密度的机载激光雷达(L iDAR)数据生成林区树冠高度模型(CHM),结合高分辨率CCD数码相机影像勾绘林分多边形,由改进的树冠识别算法提取林分平均树高。结果表明:全部有效数据林分总体精度达74.86%,刺槐精度达75.62%,油松精度达74.74%,结果受点云密度影响,使得阔叶树种的精度稍高于针叶树种,因此,低密度激光雷达数据结合高分辨率CCD可以快速、准确地提取林分平均高。

【目的】探究亚热带地区不同林分类型土壤变化特征及真菌群落结构和功能差异，为该地区人工林和次生林的营林管理及土壤养分研究提供理论参考。【方法】利用高通量测序技术，对亚热带典型人工林杉木和马尾松，以及次生林甜槠和针阔混交林的土壤真菌群落结构、功能差异及其与土壤理化性质的相互关系进行分析。【结果】4种林分的土壤优势真菌门类群为担子菌门和子囊菌门，优势真菌科为红菇科与蜡伞科。土壤真菌群落的α多样性表现为杉木人工林>马尾松人工林>混交林>甜槠林；群落的β多样性在4种林分中存在显著差异。对于真菌功能群，杉木林与其他3种林分的土壤真菌的优势营养模式具有显著差异。杉木林以腐生营养型为主，其次为共生营养型，病理营养型比例最低；而马尾松林、甜槠林和混交林主要以共生营养型为主，其次是腐生营养型，病理营养型比例最低。在以共生营养型为主的林分中，马尾松林的真菌共生营养型相比阔叶林和混交林减少，而病理营养型增加。土壤pH、速效钾(AK)及铵态氮(NH~+_4)是影响土壤真菌群落结构和功能的主要因素。【结论】不同林分类型土壤真菌群落结构和功能特征差异明显，并与土壤因子密切相关。

【目的】点云密度是影响机载激光雷达数据获取和预处理成本的关键因素,探明点云密度对森林参数估测精度的影响,为机载激光雷达大区域森林调查监测应用技术方案的优化提供参考依据。【方法】基于我国广西一个亚热带山地丘陵区域获取的机载激光雷达和样地数据,通过系统稀疏方法,将全密度点云(4.35点·m~(-2))分别稀疏至4.0、3.5、3.0、2.5、2.0、1.5、1.0、0.5、0.2和0.1点m~(-2),得到11个样地尺度的点云数据集,包括1个全密度和10个稀疏密度点云数据集;应用配对样本t检验方法,分析4种森林类型(杉木林、松树林、桉树林和阔叶林)中稀疏密度点云和全密度点云之间12个激光雷达变量的差异;通过变量和结构固定的多元乘幂模型式,分别采用不同密度点云数据集对林分蓄积量(VOL)和断面积(BA)进行估测,比较模型优度统计指标决定系数(R~2)、相对均方根误差(rRMSE)和平均预估误差(MPE)的差异,并应用t检验方法分析稀疏密度点云VOL和BA估测值均值和全密度点云相应估测值均值的差异。【结果】1)点云密度较低时,稀疏密度点云分位数高度(ph25、ph50和ph75)的均值与全密度点云相应变量的均值存在显著性差异,但不同森林类型、不同变量出现显著性差异时的点云密度不同,各森林类型中稀疏密度点云平均高(H_(mean))和点云高变动系数(H_(cv))的均值与全密度点云相应变量的均值基本不存在显著性差异,但点云最大高(H_(max))的均值存在显著性差异;2)各森林类型中,稀疏密度点云冠层覆盖度(CC)和中下层分位数密度(dh25)的均值与全密度点云相应变量的均值差异不显著(阔叶林dh25除外),但中上层分位数密度(dh50和dh75)存在显著性差异;3)各森林类型中,稀疏密度点云平均叶面积密度(LAD_(mean))的均值与全密度点云LAD_(mean)的均值存在显著性差异,当点云密度较低时,稀疏密度点云叶面积密度变动系数(LAD_(cv))的均值与全密度点云LAD_(cv)的均值存在显著性差异;4)各森林类型中,不同密度点云VOL和BA估测值差异很小,且均不存在显著性差异,但随点云密度降低,杉木林、松树林和桉树林VOL和BA估测模型的R~2缓慢逐渐减小,rRMSE和MPE缓慢逐渐增大,森林参数估测精度逐渐降低,阔叶林VOL和BA估测模型的R~2、rRMSE和MPE受点云密度变化影响不大。【结论】点云密度降低导致激光雷达变量标准差增大是造成森林参数估测模型精度降低的主要原因,在实际机载激光雷达森林资源调查监测应用中,点云密度以大于0.5点·m~(-2)为宜。

该文分析了南亚热带针阔混交林各辐射分量:下行短波辐射(RSd)、上行短波辐射(RSu)、下行长波辐射(RLd)和上行长波辐射(RLu)在不同时间尺度上的分布特征和相互关系.结果表明:在日尺度上,各辐射分量日总量的大小顺序为:RLu(36.34 MJ/(m2.d))>RLd(32.43 MJ/(m2.d))>>RSd(12.46 MJ/(m2.d))>RSu(0.98 MJ/(m2.d)),长波辐射的变异系数(CV)远小于短波辐射,而波长相同时上行辐射的CV小于下行辐射.除RLd外,其余3种辐射的月均通量呈单峰形变化.RSd与RSu在不同季节的日变化均呈规则的单峰曲线,而RLd和RLu的日均变化...