【摘 要】
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树木是森林的重要组成,不仅能够减缓温室效应,而且能够维持生物多样性、改善生态环境。研究树木的生理生化参数,可以帮助人们深入理解辐射状况、光合作用、碳中和以及冠层与大气之间的碳水交换。利用遥感技术提取树木的叶面积指数、胸径、树高、冠幅等生理生化参数是理解树木生长健康状态有效手段。然而,树木复杂结构造成木叶数据无法准确分离,产生错误分离结果,因此,完成木叶数据的分离是准确提取参数的关键。本文利用高光谱
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树木是森林的重要组成,不仅能够减缓温室效应,而且能够维持生物多样性、改善生态环境。研究树木的生理生化参数,可以帮助人们深入理解辐射状况、光合作用、碳中和以及冠层与大气之间的碳水交换。利用遥感技术提取树木的叶面积指数、胸径、树高、冠幅等生理生化参数是理解树木生长健康状态有效手段。然而,树木复杂结构造成木叶数据无法准确分离,产生错误分离结果,因此,完成木叶数据的分离是准确提取参数的关键。本文利用高光谱激光雷达采集树木的空间-光谱数据,进行木叶分离的研究,提出基于光谱阈值与空间特征的木叶分离法和基于树木配准点云的木叶分离法,主要工作如下:（1）采集不同树种样本的木叶光谱,分析光谱差异性,选取特征波段,提出基于光谱阈值的初步木叶分离法,根据初步分离结果提出基于空间特征的二次木叶分离法。实验室环境下模拟真实的树木场景,研究三个带叶枝干和一棵发财树的木叶分离,实验结果表明,该方法的四个样本木叶整体分离精度均超过了85%以上,分别为86.08%,92.34%,91.7%和95.69%,平均分离精度为91.45%。（2）针对最近邻迭代算法（Iterative closest point,ICP）严格的初始点云条件要求,提出一种改进策略。首先利用随机抽样一致性算法（Random sample consensus,RANSAC）调整两个点云集的初始位姿完成粗配准,然而在粗配准的基础上利用ICP完成点云的精配准。为了研究视角差对配准精度的影响,本文分别选取15°和30°视角差进行实验。实验结果表明,与ICP相比,改进的点云配准方法有效提升了配准精度,15°角时的均方根误差（Root mean square error,RMSE）与豪斯多夫距离（Hausdorff distance,HD）分别提升了0.618 mm和20.89 mm,30°角则提升了1.312 mm和28.051 mm。（3）进一步基于配准点云的光谱信息研究木叶分离,比较了随机森林（Random forest,RF）和支持向量机（Support vector machines,SVM）在光谱特征通道和全通道的木叶分离性能,实验结果表明,RF的光谱特征通道在15°和30°角的木叶整体分离精度均最高,分别为98.17%和98.87%。
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