通过激光雷达和结构模型推进细分枝生物质估计
Mathilde Millan1,2, Alexis Bonnet1,2, Jean Dauzat1,2
1CIRAD, UMR AMAP, F-34398 Montpellier, France.
Annals of botany
|May 28, 2024
概括
这项研究引入了一种新的结构模型,用于使用激光雷达点云来估计树木生物质. 该模型准确地量化了生物质,即使在细分支中,也远远超过了传统方法.
科学领域:
- 林业和远程传感 林业和远程传感
- 计算生物学 计算生物学
- 生物质估计生物质估计
背景情况:
- 激光雷达技术提供了快速而准确的树木测量.
- 由于点分散,现有的方法难以精确地估计细枝的体积.
- 准确的生物质估计对于森林管理和碳循环研究至关重要.
研究的目的:
- 从激光雷达点云开发和验证一种新型结构模型,用于准确地表木质生物质估计.
- 改进对通常被忽视的较细树枝生物质的估计.
- 将新型号的性能与传统的气配件和管道模型理论进行比较.
主要方法:
- 结合点基于云的骨架化与多线性统计建模.
- 开发一个"结构模型",用手动测量校准.
- 在细分,轴和分支层测试模型,并与现有算法进行比较.
主要成果:
- 结构模型在细分尺度上实现了1.6%的正常化根平均平方误差 (nRMSE).
- 与装 (92% nRMSE, 82% 偏差) 和管道模型理论 (31% nRMSE, -27% 偏差) 相比,在分支机构层面上,错误率 (13% nRMSE) 和偏差率 (-5%) 显著降低.
- 忽视细枝 (直径小于5厘米) 可能导致树木总生物质被大大低估,高达21%.
结论:
- 结构模型提供了一种多功能和有效的方法,用于从激光雷达数据中准确估计树结构体积,包括细分支部.
- 需要手动校准,但该模型可以进行公正的,大规模的生物质估计.
- 这种方法增强了3D树木重建和站立生物质评估.


