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申请/专利权人：浙江农林大学

摘要：本发明公开了一种基于UAV‑LiDAR的杉木人工林地精细地位指数精准评价方法，属于森林立地条件的评价方法领域。本发明基于目标林分的UAV‑LiDAR点云数据，进行数字高程模型、数字表面模型与冠层高度模型构建，采用标记分水岭控制法与局部最大值法对构建的冠层高度模型进行单木分割及树高提取。采用AnselinLocalMoran'sI分析全林单木树高的空间集聚分布程度，划分林分的空间异质性等级，依据其空间异质性等级设置格网大小，并参考提取的微地形，进行林分网格化，对照地区杉木人工林地位指数表，精准评价网格尺度的地位指数，绘制精细地位指数空间分布图。本发明采用机载激光雷达技术和计算机辅助手段，是一种更为高效、细致、精准的杉木人工林地精细地位指数划分评价方法。

主权项：1.一种基于UAV-LiDAR的杉木人工林地精细地位指数精准评价方法，其特征在于，具体如下：S1、应用UAV-LiDAR技术对目标杉木人工林进行LiDAR点云数据采集，并对采集的LiDAR点云数据进行预处理；S2、对S1中预处理后的LiDAR点云数据进行分离地面点与非地面点操作；对分离的地面点进行模型构建，得到目标林分的数字高程模型；根据分离出的非地面点，构建出目标林分的数字表面模型；根据目标林分的所述数字高程模型与所述数字表面模型同一坐标点位的高程差值，获得冠层高度模型；根据S1中预处理后的LiDAR点云数据和所述数字高程模型获得归一化LiDAR点云数据；S3、对S2中所述数字高程模型进行正地形、负地形、反地形的分析和制作，提取目标林地的山脊与山谷并将其矢量化；S4、对S2中所述冠层高度模型进行基于标记分水岭控制法与局部最大值法的单木分割并提取单木树高，获得目标林分的单木空间经纬度投影坐标与树高；S5、对S4中所述单木空间经纬度投影坐标进行矢量化，建立目标林分的单木空间位置与树高数据库；采用局部莫兰指数法分析目标林分单木树高的空间集聚程度，对目标林分的空间异质性进行分级评价；S6、基于S5获得的空间异质性评级结果，根据目标林分的空间需求情况，兼顾微地形对林木的影响，分别设置目标林分不同精细程度的网格尺寸；S7、将S3中矢量化后的山谷与山脊作为微地形边界区，叠加S6中相应尺寸的精细化网格，参考S2中获得的归一化LiDAR点云数据，进行目标林分范围山谷与山脊的网格化，并根据山谷与山脊矢量化出山坡区，分别得到并标记目标林分的网格化山谷区、山脊区与山坡区，获得目标林分矢量化网格；S8、根据S5中所述单木空间位置与树高数据库以及S7中所述目标林分矢量化网格，建立各个网格内的单木树高和数量数据库，进一步统计筛选出各网格内的优势木平均高SHt；S9、根据S8中各网格优势木平均高SHt，对照所在省市地区的杉木人工林地位指数表，得到目标林分的网格尺度精细地位指数；再结合目标林分的遥感影像，进行网格尺度精细地位指数可视化制图。

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