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作 者:刘婷[1] 苏伟[1] 王成[2] 刘睿[1] 李治[3] 姜方方
机构地区:[1]中国农业大学信息与电气工程学院,北京100083 [2]中国科学院对地观测与数字地球科学中心,北京100094 [3]中国矿业大学(北京)地球科学与测绘工程学院,北京100083
出 处:《中国农业大学学报》2016年第3期104-111,共8页Journal of China Agricultural University
基 金:国家自然科学基金项目(41371327);国家重点基础研究发展计划项目(2010CB951701)
摘 要:以机载LiDAR离散点云数据为数据源,基于植被冠层孔隙率与叶面积指数的关系,提出一种反演大田玉米叶面积指数的方法。对反演LAI和实测LAI进行对比分析,结果表明:基于Axelsson改进的不规则三角格网加密方法可以将地面点和非地面点分开,结合高分辨率影像能够提取出玉米冠层点云;基于孔隙率反演LAI,尼尔逊参数的选择对结果影响很大,利用扫描天顶角模拟尼尔逊参数,LAI反演结果接近于真实情况。利用机载LiDAR点云数据能精确地反演大田玉米LAI,该研究方法适用于中等高度的农作物,可以扩展到甜菜、甘蔗等其他中等高度农作物。Based on the airborne LiDAR point cloud data and the correlation between canopy gap fraction and leaf area index of maize,a method of estimating field planting maize LAI(Leaf area index)is put forward.The results show that:Applying irregular triangular grid encryption method can classify the LiDAR point clouds and combining with high resolution imagery can extract the maize canopy point cloud data;Nilsson parameters have great influence on the results.The inversion result of LAI by Nilsson parameters simulated with scan zenith angle is close to the actual LAI;Estimating LAI with LiDAR data has high precision and the method in this paper is feasible.It can also be applied to medium height crops,e.g.beet and sugar cane.
分 类 号:TP751.1[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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