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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(Differential regressive and gaussian adaptive nearest neighbor,DRAGANN)。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。
关键词
ICESat-2
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ATL03
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光子云去噪
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光子云分类
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树高
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密度聚类
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坡度自适应
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森林遥感
Key words
基于星载激光雷达数据的光子云去噪与树高提取[J].
森林工程, 2026, 42(1): 1-10 DOI: