基于离散回波机载激光雷达的森林遥感
计算机视觉与模式识别
2017-08-01 v1 计算工程、金融与科学
分布式、并行与集群计算
摘要
覆盖森林区域的机载离散回波激光雷达点云可被处理以分割单木并提取其形态属性。然而，在天然落叶林中分割单木仍是一项挑战，因其冠层结构复杂且多层。本章中，我们提出：(i) 一种避免对冠层结构进行先验假设的稳健分割方法，(ii) 一种改进林下树木分割的垂直冠层分层程序，(iii) 一个用于估计各冠层点密度的遮挡模型，以及 (iv) 一种用于在森林尺度上高效处理的分布式计算方法。应用于肯塔基大学罗宾逊森林时，该分割方法检测到约90%的上层林木和47%的林下树木，过分割率分别为14%和2%。冠层分层将林下树木的检测率提高至68%，但代价是其过分割率增至16%。根据我们的遮挡模型，要像分割上层林木一样准确地分割林下树木，需要约170点/平方米的点密度。最后，利用分布式方法，我们在2.5小时内使用192个处理器分割了这片7,440公顷森林中的约两百万棵树，速度比使用单个处理器快167倍。
引用
@article{arxiv.1707.09865,
title = {Remote sensing of forests using discrete return airborne LiDAR},
author = {Hamid Hamraz and Marco A. Contreras},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.09865},
year = {2017}
}
备注
This manuscript is a book chapter that has provisionally been accepted to be published in "Recent Advances and Applications in Remote Sensing", ISBN 978-953-51-5564-5. Ed.: Hung, Ming Cheh. InTechOpen. The chapter summarizes novel methods from four recently published journal ppapers by the authors in a concise and cohesive manner