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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

近年来，对地观测技术发展迅速，高空间分辨率遥感也很快应用于森林研究领域。现今，在遥感空间分辨率上，卫星影像已经达到0.3 m 级，而航空遥感数字影像高达0.1 m 以上。在高分辨率遥感影像上，可清晰的识别出森林中的单木树冠，但如何将每株树木的树冠提取出来仍然是一个难题。虽然通过目视解译的方法可以对单木树冠进行识别，但费时费力，并且解译结果的好坏取决于专业人员的技术水平。对比目视解译方法，运用计算机进行数字图像处理提取单木树冠，不仅效率高，而且节省了大量的时间，将有望代替人工目视解译，而图像分割是图像处理的关键步骤。

使用 lidar 数据提取森林参数已经得到广泛应用，但是 chm 的质量一直影响了后续参数的估测，因此，提高 chm 质量成为 lidar 林业应用需要解决的首要问题，也是本文解决的第一个问题。chm 质量的影像因素主要有 dem 的精度、点云的密度与chm 分辨率的关系和单个或若干像素的高程不正常突变。 dem 精度主要受到1.点云数据预处理的影响；2.点云密度与 chm 分辨率的关系主要根据目标区域的垂直结构情况变化；3.单个或若干像素的高程不正常突变则几乎在所有的 chm 上普遍存在，且不容易消除。

而 lidar 硬件设备地突飞猛进，仍然仅进行大尺度森林参数提取便造成了极大的数据冗余和浪费，如何更好地利用高密度 lidar 点云数据进行小尺度的森林单木参数的提取是本文要解决的第二个问题。树高信息作为森林垂直结构信息的一个重要内容，通过传统的光学遥感是无法获得的，只有通过主动雷达技术才能获取。树高，是指树冠最高处与树干在地面上的最底处之间的距离，根据机载 li dar 技术本身的特性，一个激光脚印往往能够得到多个回波，每一个回波反应的不同高度处的目标高度信息。因此通常认为一个脚印中的首次回波是树冠顶部回波，而最后一次回波是地面回波，首次回波和最后一次回波的高程差即可认为树高，但是有三个问题：首先并不是每一个最后一次回波都是地面回波，所以需要首先通过点云数据生成 dem，以 dem 的高程作为地面高程，这样首次回波与对应 dem的高程之差可得到较为准确的树高信息；第二个问题则是根据波形数据处理的原理，点云数据中的首次回波点绝大多数并不是绝对的树冠顶部，因此通过本方法获得的树高信息往往比真实树高低；第三个问题是如何从海量的点云中识别单木并得到其树高和冠层相关信息等单木参数，这里需要用到单木提取算法。

2. 研究的基本内容

第一章介绍了研究背景，对 li dar 数据林业应用，单木分离及单木树高与冠幅提取、国内外研究现状进行了总结和评述，同时介绍了研究目标、主要研究内容和技术路线。

第二章介绍了本文的研究数据情况，机载 li dar 数据获取情况和地面数据调查情况，以及 li dar 数据数据预处理。dsm 是表达目标表面形态的一种以数字表达的集合，它能够反映地面起伏情况 。在林业上，dsm 主要用来描述不同高程位置的冠层情况。lidar数据生成 dsm 一般采用点云数据中的首回波点插值生成，本文采用的插值方法是多项式插值。dem 是用数字表达地面地形起伏的一种模型，数学上，它是高程 z 关于平面坐标 x，y 两个自变量的连续函数（邬伦等，2001）。dem 能够反映地形地貌的真实起伏情况。lidar 数据生成 dem 一般采用分类后点云数据中的地面类点插值生成，插值方法与 dsm 类似。根据 chm 的定义，其一般是通过 dsm 与 dem 直接差值运算得到。

第三章介绍了技术路线的第一部分，即结合冠层控制的冠层高度模型优化。主要内容包括无效值与冠层间隙介绍，数学形态学图像处理简介，结合冠层控制的冠层高度模型优化算法与算法评价设计，结果与验证，最后对算法进行了讨论和结论。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案： 在阅读相关指定参考文献的基础上，运用所学遥感知识，对进行lidar数据预处理,初步获得chm；对chm模型进行优化，填补孔洞；利用基于标记控制的分水岭算法对处理后chm进行单木分割并提取单木参数；通过导出的参数对生物量、胸径进行反演

进度安排：2018年11月15日前，完成选题；

2018年11月15日前，了解课题，填写毕业论文任务书；

4. 参考文献

［1］ anderson h., reutebuch s.e., schreuder g.f.. automated individual tree measurement through morphological analysis of a li dar-based canopy surface model. in: proceeding of the first international precision forestry cooperative symposium, seattle, washington, 2001: 11~22

［2］ allen, r. (2005), the asce standardized reference evapotranspiration equation, am. soc. of civil eng., reston, va.

［3］ amanatides, j., and a. woo (1987), a fast voxel traversal algorithm for ray tracing, in eurographics ’87: proceedings of the european computer graphics conference and exhibition, amsterdam, the netherlands, 24–28 august 1987, edited by g. marchal, pp. 9–14, eur. assoc. for comp. graphics, amsterdam.