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人工碳匯林在我國西北高寒區(qū)廣泛種植。準確估算人工碳匯林生物量是實現(xiàn)碳交易的基礎。隨著無人機技術(shù)的發(fā)展,無人機激光雷達被廣泛地用于樹木三維信息獲取,但這一單一數(shù)據(jù)在幼齡針葉林中難以準確提取樹木冠幅信息。同時,如何實現(xiàn)對幼齡針葉人工林生物量動態(tài)觀測尚無準確流程。
中國科學院新疆生態(tài)與地理研究所研究員包安明團隊在西部高寒區(qū)的青海省大通縣,開展云杉幼齡林生物量反演研究?;谝巴鈽拥貙崪y數(shù)據(jù)、無人機激光雷達+多光譜數(shù)據(jù)、吉林一號高分影像和哨兵-2多光譜影像等,研究驗證了無人機融合數(shù)據(jù)替代傳統(tǒng)人工樣地測量的可行性,基于深度學習模型和機器學習模型在高分衛(wèi)星影像中提取了人工林邊界,并基于衛(wèi)星影像估算了大范圍幼齡針葉人工林生物量。
結(jié)果表明,融合無人機激光雷達和多光譜數(shù)據(jù)獲得的單木分割和單木參數(shù)提取結(jié)果具有較好表現(xiàn),無人機數(shù)據(jù)計算的研究區(qū)人工林生物量為752.83t;RepLKNet模型在人工林提取方面表現(xiàn)最好且精度為0.83;隨機森林和XGBoost模型估算的人工林生物量結(jié)果近似,50m分辨率的多光譜影像估算人工林生物量時精度最高。
相關研究成果以UAV or satellites?How to find the balance between efficiency and accuracy in above ground biomass estimation of artificial young coniferous forest?為題,發(fā)表在《國際應用地球觀測和地理信息雜志》(International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation)上。研究工作得到青海省等的支持。
無人機融合數(shù)據(jù)提取流程示意圖
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