大兴安岭森林树种分类：LiDAR+高光谱的复杂环境挑战

该汇报PPT聚焦于复杂的森林环境中的树种分类，利用了先进的机载激光雷达（LiDAR）和高光谱数据技术。森林树种的精确分类对于生态环境保护和资源管理具有重要意义，但当前的研究往往集中在平原和城市地区，而山地和茂密森林的树种识别则相对较少。报告以大兴安岭根河实验区为例，这是一个地形复杂的区域，主要涉及落叶松和白桦两种树种。 研究过程中，研究团队获取了2016年的机载LiDAR点云数据，如高性能LMS-Q680i，提供高密度的9.26点/平方米，以及航空数码CCD相机的0.5米分辨率图像和AISAEagleII高光谱扫描仪的3.3纳米光谱分辨率。这些数据集包含了地形因子校正后的点云，通过TerraScan软件处理，以便更好地分离地面、空中和植被点，以及单木分割。 数据特征提取是关键步骤，从机载LiDAR数据中选择了诸如单木平均强度、高度、回波比、冠幅比例等指标，还利用了植被多重回波现象进行区分。同时，高光谱数据特征也得到深入分析，如光谱反射率、NDVI（归一化差值植被指数）、纹理特征（如PCA变换和GLCM分析，即灰度共生矩阵），以及通过支持向量机（SVM）进行分类，选取合适的核函数和参数，如径向基函数（RBF）和正则化参数C，以优化分类性能。 此外，研究团队还在实地进行了地面观测，测量了森林单木和林分结构参数，共布设了96个30米×30米样方，对落叶松、白桦和针阔混交林进行了区分。这些数据和方法的应用旨在提高在复杂环境下的树种识别精度，从而为森林管理和生态保护提供科学依据。 总结来说，这份PPT演示了一种结合现代遥感技术和机器学习方法的森林树种分类策略，展示了如何通过高精度的机载数据获取和细致的特征工程，解决复杂环境下树种分类的挑战。这项工作的成功实施将有助于提升我们对森林生态系统健康状况的理解，并为可持续林业管理决策提供强有力的数据支持。