叶面积指数(leaf area index,LAI)是森林生态系统重要参数,如何以较小成本提升区域尺度的山地森林LAI的遥感估测精度,对于精确掌握森林LAI的情况和进一步了解森林生态系统有重要意义.本研究以星载激光雷达ICESAT-2/ATLAS为主要信息源,以西南山地香格里拉市为研究区,基于随机森林回归(random forest,RF)遥感估测模型,结合地面51 块LAI实测样地数据,在前期进行RF超参数优化基础上,采用决定系数、均方根误差、绝对平均误差和中位数绝对误差作为模型精度评价指标,对估测效果进行分析.结果表明:使用随机表面查找算法进行RF回归模型的超参数优化,能明显提升模型估测LAI精度.提取出的地面光斑特征参数在山地森林LAI估测中有较高的贡献度和极佳的效果,可用于区域尺度的山地森林物理结构参数LAI的估测.同时,利用随机表面查找算法优化后的RF回归模型,估测精度更高,估测结果与研究区森林分布现状吻合,具有一定普适性.最后,研究确定了使用ICESat-2/ATLAS数据产品估测 LAI是可行的,能为星载激光雷达估测中大范围的 LAI 提供一定的参考.
为了提高目前主流卫星推扫成像过程中多列条带噪声的检测效率,提出了一种基于间隔采样的快速变分条带噪声检测方法.该方法以条带噪声成分变分建模和优化求解为基础,通过间隔采样和构建带间隔采样参数的条带噪声成分估计模型,完成条带噪声成分的快速求解,然后对条带噪声成分列均值进行一元离群点检测和后处理,完成条带噪声的定位.由于采用间隔采样的策略,该方法在不损失条带噪声检测精度的情况下显著提高了检测效率.
针对传统机载多光谱激光雷达(multispectral light detection and ranging,MS-LiDAR)土地覆盖分类方法空谱信息协同利用能力不足或多类型特征联合利用时特征维数过高的缺陷,提出一种基于多元高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的机载MS-LiDAR点云空谱联合分割算法.该算法首先对原始多波段独立点云进行辐射校正、异常剔除及融合,形成同时表达空间位置及其对应多波段光谱信息的多光谱点云;然后,提取各激光点的多光谱、高程等特征构建空谱特征矢量,并通过特征标准化及离散化消除不同类型特征间的单位和尺度差异;再次,构建多元GMM建模目标在空谱特征空间呈现的多峰分布,获取激光点属于各类目标的响应度并按照最大响应度原则确定类属;最后,设计3D多数投票法优化分割结果.实验基于实测的Optech Titan MS-LiDAR数据验证提出算法的有效性和可行性.实验结果表明:联合多波段强度特征及高程特征的多元 GMM 的分割总体精度可达93.57%,Kappa系数可达0.912,仅联合四维特征即可实现MS-LiDAR点云的高精度分割.该项研究可为综合利用MS-LiDAR数据的多光谱及空间信息提供新途径.
合理快速评价矿山重金属污染修复的效果对于矿山生态恢复与重建治理工作具有重要意义.以德兴铜矿为例,根据野外实测植被光谱,分析矿区内主要植被的典型光谱特征;根据实验室化验的植被叶片内重金属含量,分析其重金属含量与光谱特征参数红边位置的关系;利用 2003 年和2009 年2 景Hyperion高光谱卫星数据计算矿区植被的红边位置,推断矿区植被富集重金属的情况,进而评价矿山重金属污染修复的效果.研究结果表明,在典型复垦区1 号、2 号尾矿库四周重金属污染修复取得了较好的效果;与 2003 年相比,2009 年重金属污染修复整体上取得了一定的成效,大部分区域被修复,但仍有部分新增污染区,需采取修复措施.该方法可快速、合理、大范围地评价矿区重金属污染修复的效果.
针对消费级无人机相机单一、镜头畸变大,地形建模精度受航线设计和控制测量的影响等问题,设计了不同的数据采集方案和控制点蒙特卡罗检验,分析了相机倾角、航高和控制点数量对地形建模精度的影响.在黄土高原3 个典型小流域的实验结果表明:①在进行无人机摄影测量数据处理时,应先使用蒙特卡罗检验对控制点质量进行分析,排除控制点误差再进行数据处理.②相机倾角方面,在无地面控制点时,采用较大角度的倾斜摄影不仅有利于提高样区整体精度,还优化了误差的空间分布;这与相机畸变模型的优化有关.在有地面控制点时,相机倾角对高程精度的影响不大,但是影响控制点饱和数量;相对于垂直摄影,倾斜摄影需要略多的控制点才能达到最优精度.③航高方面,在有地面控制点时,使用倾斜摄影有利于降低高程精度对航高变化的敏感性.在有地面控制点时,航高在60～160 m范围内对高程精度的影响不明显,且航高变化不影响控制点饱和数量.
