激光与红外

作者：于海洋

单位：1.河南理工大学 自然资源部矿山时空信息与生态修复重点实验室,河南 焦作 454003；2.河南理工大学测绘与国土信息工程学院,河南 焦作 454003；

关键词：无人机载激光雷达;人工林单木分割;栅格分辨率;点云密度

基金：国家自然科学基金项目(No.U1304402)； 河南理工大学青年骨干教师项目(No.672105/216)；2019年度河南省自然资源科研项目(No.豫财招标购201937816)资助。

为充分发挥单木分割算法的应用潜力,实现单木位置的精准定位和树冠的精确划分,利用无人机载激光雷达点云数据,根据优势树种和林分密度差异选取四块人工林样地,使用单木探测率P、探测准确率R和总体精度F评价分水岭分割算法、特征点决策树算法和邻域增长算法以及点云聚类分割算法的分割精度,通过改变栅格分辨率及点云密度,进行单木分割效果的敏感性分析。结果表明:1)四种算法分割结果较好,总体F值达到089,R值总体为085,P值总体为094。林分稀疏的样地比林分密集样地分割精度更高,分水岭算法分割单木精确性和适应性最好；2)选择合适的CHM分辨率有助于提高单木分割精度,栅格分辨率为03m×03m时基于CHM分割算法分割结果均为最好；3)随着点云密度的降低,点云聚类分割算法分割精度降低。当点云密度为 100(65 pts·m-2),F值为 077,点云密度为 10(65 pts·m-2),F值为 058,F值降低019。

来源：2022年第5期

《激光与红外》期刊编辑部

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