不同飞行高度机载激光雷达森林结构特征提取比较
研究目的和意义
森林是以木本为主体的一种生物群集，密集的树木与其他植物、动物、微生物、土壤相互作用，是与环境相互作用的生态系统的整体系统。种类丰富，结构复杂，功能丰富。森林也被誉为“地球之肺”。随着社会的发展,人们的绿色环保意识在逐渐地加强。森林是陆地生态系统的主体，在维护区域生态环境、全球碳平衡和缓解全球气候变化等方面发挥着不可替代的作用[1]。森林空间结构及动态变化规律研究对于森林的经营管理、生态环境 建模及碳循环分析具有重要意义[2]。
森林生态功能主要体现在国家生态安全、生态环境改善、人与生物圈生态平衡、生物多样性维护上。森林的经济功能是提供森林的圆木、木材、纸浆等森林副产品。副产品中除了森林植物的叶子、头、皮、脂肪、牙龈等材料、人工板、水果等之外，还包括森林动物和微生物提供的各种各样的产品。这是优化土地利用结构，优化资源分配，改善比较优势。作为目标，森林的社会功能是最复杂的，它覆盖了整个社会和经济发展水平，具有广泛的影响力。总之，促进经济和社会发展的目标包括优化社会发展环境、改善生活环境、满足人们的精神喜悦、以及实现生态学文明。那是因为森林的社会机能非常复杂，光是现在的研究是不够的，没有定量的、定性的评价基准和制度，没有人们的理解和关注是不够的。在目前的林业生产中，将森林经理学与遥感、机器学习等技术结合起来，对于人们科学、高效的管理、利用森林资源有很大的帮助。基于LiDAR和深度学习的方法，可以定量地进行森林资源估测，可以高效、准确的分析森林参数，获得有用的信息，并对合理利用森林资源具有指导意义。
要实现森林质量精确提升，需要对森林生长、森林资源进行精确预测和精确
监测以及对森林进行精细化经营，而这些技术的实施可以通过先进的遥感技术来
帮助其实现[3]。LiDAR(Light Detection and Ranging)，也就是指激光探测及测距系统，是用激光器作为发射光源，采用光电探测技术手段的主动遥感设备。LiDAR是将激光技术和最新的光电检测技术相结合的高级检测方法。由发送系统、接收系统和信息处理构成。LiDAR快速获取高精度的数字标高数据或数字冲浪数据是许多领域飞机配备LiDAR技术广泛应用的前提条件，因此实施有关飞机搭载LiDAR飞行高度的研究具有很大的理论价值和有实用意义的。通过LiDAR获取的高精度数据可以提高参数提取的精度，可以提高数据质量，而且获取数据快速。雷达数据可以更好地反映森林结构信息，但是雷达传感器很重，需要搭载在小型飞机上，价格很高。高分辨率的卫星图像价格昂贵，根据再访时间和气象条件也有限制。无人机数据采集灵活、便捷、成本低，目前是林业调查及森林资源监测的研究热点。通过无人机高效获取的高重叠度影像数据，可以获得森林冠层上层的点云数据，从而获取冠层三维结构信息。机载激光雷达（ALS），也称为激光检测和测距（LiDAR ,Light Detection and Ranging），可实现垂直森林结构的精确三维显示。
但是在实际使用机载激光雷达获取数据时，会受到无人机飞行高度的影响。当无人机飞行高度较高时，会导致获取的数据的分辨率低，点密度低，扫描角大，点分布广，成本低。当无人机飞行高度较低时，会导致获取的数据的分辨率高，点密度高，扫描角小，点分布小，成本高。本次研究会对不同飞行高度时获取的数据进行比较、分析，得到准确的评价，为今后更有效的获取激光雷达特整量提供更好的参考依据。
2．国内外研究现状
2.1 国内研究现状
涂晔昕等人通过无人机机载成像光谱仪来获取茶树冠层金地高光遥感数据，并通过光谱信息对茶树虾的不同植株类型进行识别分类[4]。
李威等人将机器学习算法与多源数据相结合，使用多任务学习算法 (MTL) 及深度学习算法(DL)，获得了绘制森林的范围、描述森林物种组成的手段[5]。
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