一种基于点云半球切片估算森林叶面积指数的方法【
技术领域：
】[0001]本发明涉及一种利用地面激光点云数据估算森林有效叶面积指数（EffectiveLeaf-areaIndex，LAIe)的方法，并且评估了非光合冠层部分对森林角度孔隙率（AngleGapFraction，AGF)和LAIe的贡献。二、【
背景技术：
】[0002]森林冠层通常划分为光合部分（如叶片）和非光合部分（如树干，枝和花）。叶片元素的空间分布影响冠层内和冠层下光的截取和辐射机制，进而进一步影响植物的生物物理过程和动植物栖息地分布。叶面积指数（Leaf-areaIndex，LAI)-般用来定量描述冠层叶片元素，通常定义为单位地表面积上绿叶总面积的一半。LAI可以通过直接或间接的方法测量得到，航空激光扫描系统和地面激光扫描系统都已经成功地应用于提取森林冠层LAI，经验统计模型和孔隙率理论模型是两种主要的提取方法。其中，利用孔隙率理论模型测量LAI的不足之处在于不能将非光合部分与光合组织区分开来，这就导致了像北方生态系统生产模拟模型（BorealEcosystemProductivitySimulator，BEPS)这样基于过程的模型利用孔隙率计算LAI时的不确定性。为了阐明基于孔隙率测量光合冠层部分与非光合冠层部分的方法，提出有效叶面积指数、植物面积指数和叶片面积指数这些专业俗语。定量计算非光合冠层部分对森林LAI估算有助于将有效叶面积指数估算转化为真实叶面积指数。F.Hosoi等人在JournalofExperimentalBotany第58卷的"Factorscontributingtoaccuracyintheestimationofthewoodycanopyleafareadensityprofileusing3Dportablelidarimaging"一文中证明LAI估算的主要误差来源于木质部分。[0003]激光雷达（lightdetectionandranging，LiDAR)有望代替劳动密集型、直接的LAI测量方法，然而仍然很难将LiDAR点云数据中的光合和非光合冠层部分区分开来。破坏性的测量方法是量化光合和非光合冠层部分最准确的方法，然而既费时又费力的特点限制了它们的实用性。为了取代这种破坏性的方法，人们发明了各种不同的非破坏性的方法来估算木质部分占森林冠层的比例，例如：2009年J.Zou等人在TreePhysiology第29卷的"Woody-to-totalarearatiodeterminationwithamultispectralcanopyimager'，一文中，利用多光谱成像仪发明一种计算木质部分占总冠层的面积比例的方法。然而，由于森林冠层叶片元素的复杂分布结构，二维光学工具很难捕获到它们的空间分布形式和垂直剖面。因此，三维信息对于定量描述木质部分占森林冠层的比例、评估对LAI的贡献很重要。[0004]除了LAI，冠层密闭度（canopyclosure，CCL)和冠层覆盖（canopycover，CC0)也是描述植被冠层的两个常用概念。然而，这两个概念却不适用于描述入射光为非天顶方向和不同覆盖类型的森林冠层结构。因此，在本发明中提出了两个新概念：方向孔隙率(Directionalgapfraction，DGF)和角度孔隙率（Angulargapfraction，AGF)。DGF定义为固定方向的太阳光穿过森林冠层的可能性；AGF定义为当从下往上观测时，森林冠层的光合和非光合叶片元素遮挡住的部分占整个天空半球的比例。DGF的优点在于它能够描述与入射平行太阳光垂直的投影平面的孔隙率，而CC0确不可以描述非天顶方向的太阳光下的冠层投影比例。相对于CCL来说，AGF能够覆盖森林冠层的部分或全部，且更加灵活地探测森林冠层辐射机制的空间分布，然而CCL只能应用于全范围的半球视角。AGF或DGF和CCL或CCO并不是两套完全无关的定义，它们可以通过以下关系相互计算：CCL与AGF的和为1;CCO与垂直DGF和为1。总之，DGF和AGF在探索森林冠层的光传输时更加通用和灵活，尤其是LiDAR系统的定向扫描。[0005]计算孔隙率有很多方法，例如：Andrieu等人在RemoteSensingofEnvironment第50卷"Adirectmethodtomeasurebidirectionalgapfractioninvegetationcanopies"一文中基于航空点云数据发明了一种估算双向孔隙率的方法。Chen等人在AgriculturalandForestMeteorology第65卷''Measurementofgapfractionoffractalgeneratedcanopiesusingdigitalizedimageanalysis'，一文中，基于分形的计算机图形模型并利用数字图像模拟了孔隙率，并发现指数模型和负二项式模型都可以定量描述孔隙率和LAI的关系。鱼眼相机和LAI-2000是从二维视角测量AGF常用的光学工具，而通过激光扫描系统获得的点云数据清楚地包含了森林冠层的三维几何信息，有利于提高我们特征化冠层三维空间和冠层孔隙率的能力；最新研究也表明：基于激光扫描系统获得的孔隙率比基于DHP方法获得的孔隙率更加稳定。孔隙率包括AGF和DGF，特定时间，给定森林样方平行方向太阳光束的透过率只能通过计算DGF得到，而AGF可以调查森林冠层内和冠层下辐射机制的空间分布。因此，进一步区分出AGF与DGF，有助于更加准确地提取整个森林冠层的孔隙率。计算出孔隙率与消光系数之后便可求出有效叶面积指数。然而，目前还没有人考虑过激光点云中非光合冠层部分对叶面积指数的影响，求出的叶面积指数也只是有效叶面积指数，而不是真实叶面积指数，利用激光点云提取森林冠层结构的研究理论和技术还需要进一步加强。三、【
发明内容】[0006]本发明的目的是：[0007]仅仅依据几何信息将激光点云数据分为三类：光合作用冠层部分（如叶和灌木）、非光合作用冠层部分（如干和枝）和裸地；提出一种算法来计算样方尺度激光雷达森林点云数据的AGF，检查三维空间森林冠层叶片元素的空间分布，计算有效叶面积指数；再根据分类结果，评估木质部分对有效叶面积指数估算的贡献值。[0008]本发明的原理如下：[0009]利用地面三维激光雷达扫描系统，基于局域几何特征算法将点云数据自动分为三类：光合作用冠层部分（如叶和灌木）、非光合作用冠层部分（如干和枝）和裸地；再结合径向半球点云数据切片算法研究光合与非光合叶片元素在三维空间的空间分布模式，求出角度孔隙率，提取有效叶面积指数；根据分类结果，评估非光合作用冠层部分对森林角度孔隙率和有效叶面积指数计算的贡献值。[0010]本发明的技术方案主要包括以下步骤：[0011](1)获取森林样方植被冠层的地面三维激光点云数据；[0012](2)对地面激光点云数据逐点分类。根据局域点集的几何空间分布模式，一个局域点集的协方差矩阵可以用以下公式表示：[0013]Ccov=E{(A-B)T(A-B)}(1)[0014]其中，A代表原始局域点集的NX3维矩阵；B代表中心矩阵；T是矩阵转换操作；E是数学期望值；通过支撑域内已知点协方差矩阵的有序特征值和特征向量得到该局域点集的显著性特征值；将特征向量升序排列，三类点云的特征值用以下表达式表示：①（λ。>>λλ2)代表具有线性特征的非光合冠层部分；②（λλλ2)代表具有随机分布特征的光合作用冠层部分；③（λ。~λi>>λ2)代表无关联特征的裸地部分；给定局域点集的显著性特征S用公式（2)表示：[0015]S=(λ2，λ。-λi，λ厂λ2)(2)[0016]对三类点集的每一类手动选取15-20个训练样本集并且计算它们相应的显著性特征值；然后利用期望最大化算法和高斯混合模型，基于地面激光点云中每个点的不同显著性特征值对其进行逐点分类；符合高斯密度函数的地面激光点云数据点Χ]的条件概率模型中的未知参数通过期望最大化算法得到；因此，将每个点的显著性特征值输入高斯混合模型中得到某类点的条件概率模型；地面激光点云中的每个点用其最高的条件概率来标记；由此产生的初始分类进一当前第1页1 2 3