用于预测森林变量的机载激光扫描点云空间分析

随着遥感技术的最近发展，可利用机载激光扫描（ALS）预测样地水平的森林资源。预测通常借助 ALS 点云的主要垂直汇总来辅助。我们通过研究在不同高度水平阈值化的冠层高度模型下脉冲回波的水平分布，提出对点云的空间分析。每一层上植被斑块和空隙的所得模式被汇总为空间 ALS 特征。我们基于欧拉数（即斑块数减去空隙数）和空域函数（空隙空间的时空汇总函数）提出新特征。空域函数也用于描述两层之间空隙结构的差异。我们说明了所提空间特征对于预测汇总森林空间结构或其胸高直径分布的多种森林变量的有用性。除了文献中常用特征外，我们在著名的 k-nn 估计方法中使用所提空间特征来预测森林变量。我们以芬兰中部一个研究区为例展示该方法。