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地面LiDAR与高光谱数据配准及在单木结构参数提取中应用-控制工程专业论文
摘要 摘要 I I 摘要 高速发展的遥感技术,使得传统光学遥感已经无法满足林木资源调查对空间 信息和光谱信息的精度要求。近年来,由于激光雷达(Light Detection and Ranging, LiDAR)高精度的三维空间信息以及高光谱数据丰富的光谱信息,使二者迅速在各 行各业得到了广泛应用。在 LiDAR 数据与高光谱数据空间信息与光谱信息互相补 偿的条件下,协同两种数据将更有利于提高林木参数反演精度。本文利用地面三 维激光扫描仪 Leica Scanstation C10 和成像光谱仪 SOC710 协同获取单木的三维空 间信息和光谱信息,进行了以下几个方面的工作: (1)总结了国内外针对 LiDAR 数据和高光谱数据的研究现状,重点介绍了 协同两种数据在林业方面的研究现状以及 LiDAR 与光学遥感数据配准方法的研究 现状; (2)针对地面 LiDAR 点云数据的离散性和巨大的数据量,本文建立了基于 四叉树的 LiDAR 点云数据索引机制; (3)针对地面 LiDAR 数据与高光谱数据成像方式的不同,LiDAR 点云数据 是离散的三维空间信息,高光谱数据是二维光谱图像,本文模拟相机成像方式, 将 LiDAR 点云数据二维图像化; (4)针对 LiDAR 自身强度信息和高光谱数据灰度信息的差异,本文研究了 基于控制点、基于特征以及基于互信息的配准方法,提出结合控制点和特征互信 息的配准方法,利用基于控制点的配准方法实现 LiDAR 图像与高光谱图像的粗配 准,然后将得到的粗配准参数作为 Powell 算法有哪些信誉好的足球投注网站的初始化参数,利用特征互信 息作为相似性度量,该方法实现了 LiDAR 图像与高光谱图像的精配准。 (5)针对利用地面 LiDAR 自身强度信息无法实现叶片与枝干分割,基于几 何信息实现 LiDAR 数据的叶片与枝干分割,计算量非常大,本文根据树的叶片和 枝干光谱曲线的区别,协同高光谱数据的光谱信息实现了单木 LiDAR 数据枝干与 树叶的分割,最后利用树叶 LiDAR 点云数据,实现了基于 VCP(Voxel-based Canopy) 算法的叶面积密度估计。 总之,本文针对地面 LiDAR 点云数据和高光谱数据的特点,充分利用基于控 制点的图像配准方法、基于特征点的图像配准方法和基于互信息的配准方法,实 现了基于控制点和特征互信息的地面 LiDAR 点云数据与高光谱图像的混合配准, 最后协同地面 LiDAR 与高光谱图像估计单棵树的叶面积密度。 关键字:LiDAR,高光谱,互信息,配准,叶面积密度 ABSTRACT ABSTRACT II II ABSTRACT With the rapid development of remote sensing, traditional optical remote sensing can no longer meet the spatial and spectral accuracy of forest resources survey. In recent years, as LiDAR (Light Detection and Ranging, LiDAR) can provide spatial information of high precision and hyperspectrum has rich spectral information, LiDAR and hyperspectrum have been widely used in various industries. With the mutual compensation of spatial information of LiDAR and spectral information of hyperspectrum, the synergy of those two kinds of data is beneficial for improving the inversion accuracy of forest parameters. This paper discusses the following work with the spatial information and spectral information obtained from ground-laser scanner Leica Scanstation C10 and imaging spectrometer SOC710: Summarize the research status of LiDAR data and hyperspectral data; introduce the synergy of two
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