评估实验性 ITD 算法以实现准确的混合体积估算

《Scientific Reports》：Evaluating experimental ITD algorithms for accurate hybrid volume estimation

　　

摘要

准确估算林分蓄积量仍是基于遥感的森林清查工作中的主要挑战之一。本研究评估了若干单木检测（ITD）算法在机载激光雷达数据结合森林经营计划（FMP）清查信息条件下的表现与稳定性。在不同密度的激光雷达点云中对比了各算法的性能，并将结果与经营计划预测值及实际采伐记录进行了比较。在所测试的方法中，自适应AutoLMF算法在树木检测和林分蓄积量估算方面与参考数据的吻合度最高。LMF和LMFx等较简单的算法在低密度激光雷达条件下能够提供可靠的平均冠层高度估计。一种将激光雷达衍生结构指标与经营数据相结合的混合估算框架提高了林分级蓄积量估算的一致性与准确性。研究结果表明，该方法可用于提高结构均质林分中清查的精确度，并强调了在将ITD技术应用于历史或低分辨率激光雷达数据集时算法校准的重要性。