基于无人机影像的天山云杉林冠幅提取及蓄积量反演

作者：朱思名; 王振锡^*; 裴媛; 吕金城; 葛瑶

来源：干旱区资源与环境, 2020, 34(10): 160-165.

DOI：10.13448/j.cnki.jalre.2020.283

• 无人机影像
• 天山云杉
• 冠幅
• 面向对象
• 蓄积量

以无人机影像为源数据,天山云杉(Picea Schrenkiana var tianshanica)为研究对象,根据样方实测数据,提取冠幅信息与胸径树高参数进行拟合并反演蓄积量,为天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供技术手段。基于新疆农业大学实习林场的无人机影像数据和60个样方的每木检尺数据,通过多尺度分割技术对天山云杉林冠幅进行分割提取,根据实测数据建立冠幅-胸径模型和冠幅-胸径-树高模型,反演天山云杉林蓄积量。结果表明:无人机影像分割效果较好,根据多尺度分割技术得到的最合优尺度参数为60,形状因子为0.5,紧密度因子为0.5。通过构建天山云杉冠幅-胸径模型,得幂函数模型拟合度最高,R2为0.718,而冠幅-胸径-树高二元一次模型R2为0.817。将提取参数代入模型反演蓄积量与样方蓄积量对比后完成T检验,检验结果sig=0.051,说明模型拟合度较好。研究得出采用面向对象方法对天山云杉林冠幅信息的提取效果较好,基于模拟数据和实测数据构建模型得到胸径参数进而反演林分蓄积量的方法可降低人力调查成本并满足天山云杉林经营管理的需要。

• 单位
  新疆教育厅; 新疆农业大学