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上传时间: 2021-11-11 14:12:26
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有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息,以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备,可以进行大量数据采集,从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径(DBH)是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力,这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林,人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度,这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理,以比较其对地上生物量(AGB)和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92,在天然林中为0.79,在人工林中为0.95,在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB,汇总数