书名：无人机遥感森林信息提取与经营应用——以思茅松林为例
定价：198.0
ISBN：9787030828361
作者：欧光龙等
版次：1
出版时间：2025-11

内容提要：
本书以云南省南亚热带的典型森林思茅松林为研究对象，基于无人机遥感数据源，构建从单木分割、林木分级、单木及林分参数提取的技术体系；瞄准森林经营的现实需求，在计算分析林分空间结构参数的基础上，构建思茅松林分密度调整及空间结构优化的技术方法；系统构建基于无人机遥感的单木分割、信息提取、林分结构优化调整的森林经营技术体系。本书在一定程度上构建了基于无人机遥感数据的森林经营具体应用技术体系，为利用无人机遥感技术助力森林可持续经营提供关键技术支撑。



目录：
目录
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 研究综述 3
1.2.1 无人机遥感技术在林业中的应用 3
1.2.2 基于无人机遥感技术的单木分割 10
1.2.3 无人机遥感技术在森林信息提取中的应用 14
1.2.4 基于无人机遥感技术的生物量估测 19
1.2.5 无人机遥感技术在林木分级中的应用 23
1.2.6 无人机遥感技术在林分密度优化及森林经营管理中的应用 24
1.2.7 思茅松概述 27
1.3 本书研究内容 29
1.3.1 基于LiDAR点云数据的思茅松林单木分割 29
1.3.2 基于LiDAR点云数据的思茅松林单木信息提取 31
1.3.3 基于无人机激光雷达点云数据的思茅松林林分空间结构信息提取 33
1.3.4 考虑空间结构的思茅松单木生物量无人机遥感估测模型构建 35
1.3.5 基于无人机遥感数据的思茅松林林木分级 36
1.3.6 基于无人机遥感数据的思茅松林林分密度确定及经营优化 36
第2章 研究区概况与数据获取 39
2.1 研究区概况 39
2.1.1 地理位置 39
2.1.2 气候条件 40
2.1.3 森林资源状况 40
2.2 数据调查与获取 41
2.2.1 标准木调查 41
2.2.2 样品测定及生物量计算 42
2.2.3 样地数据获取 43
2.2.4 无人机数据获取 44
第3章 基于LiDAR点云数据的思茅松林单木分割 46
3.1 引入网络重整思想的思茅松林单木分割方法 46
3.1.1 数据获取及处理 46
3.1.2 基于LiDAR点云网络重整的高效单木分割算法构建 49
3.1.3 评价体系 58
3.2 单木分割结果分析 62
3.2.1 网络枢纽的识别与坐标匹配 62
3.2.2 枢纽聚类与单木分割 64
3.2.3 不同森林条件下的单木分割结果比较 66
3.2.4 公开数据集分割结果 70
3.3 本章讨论 74
3.3.1 枢纽聚类方式的单木分割 74
3.3.2 局部与全局枢纽聚类差异性 75
3.3.3 参数设置与改进方向 75
3.3.4 单木分割算法性能对比 77
3.3.5 基于LiDAR点云网络重整的单木分割方法局限性 78
3.4 本章小结 79
第4章 基于LiDAR点云数据的思茅松林单木信息提取 81
4.1 基于点云融合策略优化的单木信息提取方法 81
4.1.1 数据获取及处理 81
4.1.2 考虑地形的点云分段配准策略 90
4.1.3 点云单木分割及参数提取 95
4.1.4 区域单木地上生物量方程构建与模型验证 97
4.2 单木信息提取结果分析 98
4.2.1 区域单木生物量模型构建 98
4.2.2 考虑地形的点云配准融合结果 100
4.2.3 考虑地形和点云分段的配准融合结果 106
4.2.4 基于融合点云的单木参数提取与AGB估测结果 112
4.3 本章讨论 116
4.3.1 区域生物量模型构建的必要性 116
4.3.2 地形对点云配准的影响 117
4.3.3 点云分段配准融合对结果的影响 117
4.3.4 地形对单木分割精度及生物量估算的影响 118
4.3.5 局限性 120
4.4 本章小结 120
第5章 基于无人机激光雷达点云数据的思茅松林林分空间结构信息提取 122
5.1 林分空间结构信息提取方法 122
5.1.1 地面调查数据处理 122
5.1.2 机载LiDAR数据预处理 124
5.1.3 林分空间结构参数提取与计算 126
5.1.4 林分空间结构参数精度评价 129
5.1.5 林分空间结构评价 130
5.2 林分空间结构信息提取结果分析 131
5.2.1 机载LiDAR数据检验 131
5.2.2 不同坡向的林分空间结构 139
5.2.3 不同坡度的林分空间结构 146
5.2.4 不同密度的林分空间结构 153
5.3 本章讨论 161
5.3.1 基于机载LiDAR的林分空间结构提取 161
5.3.2 基于机载LiDAR的不同坡向的林分空间结构提取 162
5.3.3 基于机载LiDAR的不同坡度的林分空间结构 163
5.3.4 基于机载LiDAR的不同密度的林分空间结构 164
5.4 本章小结 165
5.4.1 基于机载LiDAR数据提取林分空间结构参数的精度与差异 165
5.4.2 基于机载LiDAR数据提取不同林分属性的林分空间结构 165
第6章 考虑空间结构的思茅松单木生物量无人机遥感估测模型构建 167
6.1 单木生物量无人机遥感估测模型构建方法 167
6.1.1 样地数据获取与处理 167
6.1.2 机载激光雷达数据预处理 168
6.1.3 基于机载激光雷达的单木参数提取 171
6.1.4 基于激光雷达的空间结构参数提取 172
6.1.5 模型构建 172
6.1.6 模型评价 174
6.2 单木生物量无人机遥感估测模型构建结果分析 175
6.2.1 单木参数及空间结构参数提取精度 175
6.2.2 生物量与激光雷达提取参数相关性 177
6.2.3 单木生物量基础模型构建 178
6.2.4 空间结构对生物量的影响 184
6.2.5 考虑空间结构指数的单木生物量模型 185
6.2.6 考虑不同空间结构指数模型精度比较 193
6.3 本章讨论 196
6.3.1 基于激光雷达的单木参数提取精度 196
6.3.2 基于树冠特征的基础生物量模型 197
6.3.3 考虑空间结构参数的单木生物量模型 197
6.4 本章小结 198
第7章 基于无人机遥感数据的思茅松林林木分级 200
7.1 基于无人机遥感数据的思茅松林林木分级方法 200
7.1.1 样地地面调查数据处理 200
7.1.2 基于无人机激光雷达的思茅松林林木参数提取 202
7.1.3 思茅松林林木分级指标确定 203
7.2 思茅松林林木分级结果分析 206
7.2.1 地面调查数据和机载激光雷达数据检验 206
7.2.2 林木分级综合指数构建 211
7.2.3 林木分级综合指数特征 213
7.2.4 林木分级综合指数的应用 218
7.2.5 不同林分属性林木分级结果 223
7.3 本章讨论 228
7.3.1 基于无人机遥感数据的思茅松林林木分级结果可靠性 228
7.3.2 基于无人机遥感数据的思茅松林林木分级的局限性与展望 229
7.4 本章小结 230
第8章 基于无人机遥感数据的思茅松林林分密度确定及经营优化 231
8.1 思茅松林林分密度确定及经营优化方法 231
8.1.1 样地调查数据 231
8.1.2 机载激光雷达数据处理 232
8.1.3 单木分割方法 234
8.1.4 单木胸径估算方法 237
8.1.5 思茅松林多目标经营优化方法 239
8.2 思茅松林林分密度确定及经营优化结果分析 244
8.2.1 单木分割参数提取 244
8.2.2 单木胸径估算结果 251
8.2.3 思茅松林多目标经营优化 253
8.3 本章讨论 260
8.4 本章小结 261
第9章 结论与展望 262
9.1 研究结论 262
9.2 研究展望 263
参考文献 265