一种无人机LIDAR反演草地植被参数的精度改进方法技术

本发明专利技术提供一种无人机LIDAR反演草地植被参数的精度改进方法，包括：根据无人机定位定姿POS系统数据，对获取的激光雷达点云数据进行地理编码处理，以为所述激光雷达的点赋地理坐标；根据获取的激光雷达点云数据，将预设区域分为地面点、植被点、其他点；其中所述植被点为高于地表预设高度的点；计算植被点到由地面点拟合的数字地表模型的距离，以获取植被的冠层高度和盖度；构建地面实测数据与使用最佳激光雷达数据采样窗口Wd采样的冠层高度和盖度数据间的线性关系，以反演冠层高度、盖度和生物量。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无人机激光雷达(Lidar)数据处理
，具体涉及一种草地植被参数获取方法。
技术介绍
草原占据我国半壁江山，是广大边疆牧区最主要的农业生产资源，也是我国最大的生态屏障和陆地碳汇。但自建国以来，我国退化草原面积已达90％以上，严重退化草原占50％。草原退化加之非生长季过度利用(尤其秋季打草、翻耕和冬季放牧)，导致草地生产力下降，更造成春季沙尘灾害频繁发生，给人类的生产与生活带来了严重灾难，也严重影响了生态环境建设和国民经济发展。因此及时准确地掌握非生长季草原上枯草残留的时空分布状况，对合理开发和利用非生长季的草地资源(如放牧等)，以免过度利用引起生产力下降、春季沙尘等灾害，进而保障牧民生活、边疆稳定和国家生态安全等具有重要的经济和社会意义。草地冠层高度、盖度和生物量是反映非生长季草原状况最直接的三个指标，其动态反演是草地生态遥感相关领域研究的热点问题。现有的研究多集中于生长季的草地生物量反演，所用方法多为基于卫星植被指数的方法。而非生长季的草地植被大都干枯，使得以往基于植被指数的生长季草地遥感监测技术失效，地面调查也更加困难，因而迫切需要发展不依赖植被指数的新的遥感理论和方法以支撑非生长季的草地参数提取和生物量反演。近年来，无人机Lidar技术以其成本低、操作简单、不依赖植被指数等优势，在森林生物量精准反演、环境监测等领域获得广泛应用。然而由于草地特征点不明显，地面样方较小(通常1×1m)，无人机定位定姿系统(position and orientation system,POS)精度低，草地冠层高度较矮(通常仅10-50cm)，盖度高(草甸草原通常在60-80％以上)，基于无人机Lidar数据反演草地冠层高度、盖度和生物量的精度很难保证。其难点在于如何使地面样方数据与Lidar数据准确匹配，使地面样方与Lidar反演数据具有更高的相关性。现有的方法是根据全球定位系统(GPS)数据，直接将地面样方数据与Lidar数据对应。地面手持GPS数据的误差通常达5-10m，无人机POS数据误差也在1m左右，直接将地面样方与Lidar数据相对应，当草地异质性较大时会存在严重的误匹配现象。
技术实现思路
针对现有技术中存在直接使用带误差的GPS数据将地面样方数据与Lidar数据对应来反演草原植被参数容易反演精度低的现象，本专利技术要解决的技术问题是提供一种使用GPS均方根误差提高Lidar反演草地植被参数精度的方法，根据地面和无人机的GPS精度(均方根误差)数据适时调整无人机Lidar数据的窗口大小，以提高地面样方与Lidar数据间的相关性，从而显著提高了基于无人机Lidar数据反演草地参数的精度。为了解决上述问题，本专利技术实施例提出了一种草地植被参数获取方法，包括：步骤1、根据无人机定位定姿POS系统数据，对获取的激光雷达点云数据进行地理编码处理，以为所述激光雷达的点赋地理坐标；步骤2、根据获取的激光雷达点云数据，将预设区域分为地面点、植被点、其他点；其中所述植被点为高于地表预设高度的点；步骤3、计算植被点到由地面点拟合的数字地表模型的距离，以获取植被的冠层高度和盖度；步骤4、构建地面实测数据与使用最佳激光雷达数据采样窗口Wd采样的冠层高度和盖度数据间的线性关系，以反演冠层高度、盖度和生物量。进一步的，所述步骤2具体包括：根据公式(1)计算采样窗口Wd内平均冠层高度，所述平均冠层高度为采样窗口Wd内的植被高度的平均值；MeanCH(i,j)＝mean[h(u,v)],u∈Wd(i,j) (1)其中，h(u,v)代表位置(u,v)的初始冠层高度；Wd为以(i,j)为中心、以d为边长的采样窗口；根据公式(2)计算采样窗口Wd内的最大冠层高度；其中最大冠层高度为采样窗口Wd内的植被冠层高度的最大值：MaxCH(i,j)＝max[h(u,v)],u,v∈Wd(i,j) (2)根据公式(3)计算植被冠层覆盖度，所述植被冠层覆盖度为植被点个数占全部点的比例： F V C ( i , j ) = N h ( u , v ) ≥ 2 c m N a l l , u , v ∈ W d ( i , j ) - - - ( 3 ) ]]>其中Nh(u,v)≥2cm为高于地面2cm的植被点个数，Nall为全部点个数。进一步的，所述步骤2中的采样窗口Wd的边长d通过以下方法确定：确定预设的边长d取值范围，以及调整步长δd，然后通过以下公式(4)计算出地面样方值与Lidar提取值间的决定系数R2趋于稳定不变时的值作为边长d | R 2 ( d k + 1 ) - R 2 ( d k ) | → 0 , k = 1 , 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种草地植被参数获取方法，其特征在于，包括：步骤1、根据无人机定位定姿系统POS的数据，对获取的激光雷达点云数据进行地理编码处理，以为所述激光雷达的点赋地理坐标；步骤2、根据获取的激光雷达点云数据，将预设区域分为地面点、植被点、其他点；其中所述植被点为高于地表预设高度的点；步骤3、计算植被点到由地面点拟合的数字地表模型的距离，以获取植被的冠层高度和盖度；步骤4、构建地面实测数据与使用最佳激光雷达数据采样窗口Wd采样的冠层高度和盖度数据间的线性关系，以反演冠层高度、盖度和生物量。

【技术特征摘要】
1.一种草地植被参数获取方法，其特征在于，包括：步骤1、根据无人机定位定姿系统POS的数据，对获取的激光雷达点云数据进行地理编码处理，以为所述激光雷达的点赋地理坐标；步骤2、根据获取的激光雷达点云数据，将预设区域分为地面点、植被点、其他点；其中所述植被点为高于地表预设高度的点；步骤3、计算植被点到由地面点拟合的数字地表模型的距离，以获取植被的冠层高度和盖度；步骤4、构建地面实测数据与使用最佳激光雷达数据采样窗口Wd采样的冠层高度和盖度数据间的线性关系，以反演冠层高度、盖度和生物量。2.根据权利要求1所述的草地植被参数获取方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：根据公式(1)计算采样窗口Wd内平均冠层高度，所述平均冠层高度为采样窗口Wd内的植被高度的平均值；MeanCH(i,j)＝mean[h(u,v)],u∈Wd(i,j) (1)其中，h(u,v)代表位置(u,v)的初始冠层高度；Wd为以(i,j)为中心、以d为边长的采样窗口；根据公式(2)计算采样窗口Wd内的最大冠层高度；其中最大冠层高度为采样窗口Wd内的植被冠层高度的最大值：MaxCH(i,j)＝max[h(u,v)],u,v∈Wd(i,j) (2)根据公式(3)计算植被冠层覆盖度，所述植被冠层覆盖度为植被点个数占全部点的比例： F V C ( i , j ) = N h ( u , v ) ≥ 2 c m N a l l , u , v ∈ W d ( i , j ) - - - ( 3 ) ]]>其中Nh(u,v)≥2cm为高度高于地面2cm的植被点个数，Nall为全部点个数。3.根据权利要求1所述的草地植被参数获取方法，其特征在于，所述步骤4中的采样窗口Wd的边长d通过以下方法确定：确定预设的边长d取值范围，以及调整步长δd，然后通过以下公式(4)计算出地面样方值与Lidar提取值间的决定系数R2趋于稳定不变时的值作为边长d | R 2 ( d k + 1 ) - R 2 ( d k ) | → 0 , k = 1 , 2 , 4 , ... , 50 d k = k × δ d , δ d = 0.2 - - - ( 4 ) ]]>其中，d为第k个采样窗口边长取值。4.根据权利要求3所述的草地植被参数获取方法，其特征在于，所述步...

【专利技术属性】
技术研发人员：王东亮，辛晓平，罗巍，
申请(专利权)人：中国农业科学院农业资源与农业区划研究所，中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11