研究背景 

城市森林冠层高度（forest canopy height, FCH）的空间信息是城市森林监测和规划管理的基础。传统人工测量城市FCH费时费力，使得定期清查城市FCH成本高、难度大。机载激光雷达传感器（LiDAR）能够有效测量FCH，然而大范围采集LiDAR数据的成本也很高，阻碍了LiDAR数据的广泛应用。以往的研究表明，在某些情况下，无人机（UAV）数字航空摄影（DAP）方法在测量野外森林结构方面的性能与LiDAR相当，但很少有研究评估它们在更复杂的城市环境中测量FCH的性能。同时，多角度UAV-DAP方法和建筑物对城市森林FCH测量精度的影响也不明确。因此，本文比较了UAV-LiDAR和UAV-DAP方法在不同覆盖度和地形坡度下测量数千个FCH的精度，并为基于无人机的城市FCH测量提供了一套高效、精准、可行的技术方案，研究结果将有助于提升城市森林的智慧管理水平和城市景观规划效率。

图1.UAV-LiDAR和UAV-DAP方法测量城市FCH的示意图。(a)LiDAR；(b)观测角度为90°的DAP数据；(c)观测角度为45°的DAP数据。

 创新点 

（1）针对覆盖度和地形坡度对DAP方法测量城市FCH准确性的影响，提出使用多角度DAP方法测量城市FCH，一定程度上提高了城市FCH的空间测量精度。

（2）基于DAP方法测量DTM的不足，使用LiDAR-DTM代替DAP-DTM显著提高了UAV-DAP方法测量城市FCH的准确性，并为UAV-DAP方法测量城市FCH提供新的指导方法。

 文章内容 

论文标题：

 Comparison of UAV-based LiDAR and digital aerial photogrammetry for measuring crown-level canopy height in the urban environment

研究方法：

（1）基于无人机平台获取的LiDAR和DAP数据处理生成点云数据，并对生成的点云数据进行去噪、滤波和归一化处理得到FCH；

（2）利用LiDAR点云数据获取覆盖度、地形坡度、DTM以及单木分割结果，DAP点云数据获取DSM和森林冠层分类结果;

（3）根据以上结果，分析了不同覆盖度和地形坡度下UAV-LiDAR和UAV-DAP方法测量城市FCH的差异，并为城市环境中FCH测量提供指导方法。

图2.技术路线图

主要研究结果：

（1）覆盖度和地形坡度是影响DAP方法测量城市FCH的主要因素，使用多角度DAP方法可在一定程度上提高城市FCH的空间测量精度。

（2）在平地（即地形坡度<=2°）或覆盖度<0.95的区域，DAP方法能够准确测量城市FCH；坡地且覆盖度> 0.95区域，DAP方法测量城市FCH精度较差。

（3）在DAP方法准确性不足的情况下，使用LiDAR-DTM代替DAP-DTM可以显著提高UAV-DAP方法测量城市FCH的准确性，达到与LiDAR近似的精度。

图3. 不同覆盖度和地形坡度下UAV-DAP方法测量FCH的精度比较。

图4. 不同覆盖度和地形坡度影响下DAP-FCH的测量精度。(a)平地；(b)坡地；(c)坡地且覆盖度< 0.95；(d) 坡地且覆盖度> 0.95。

图5. 替换LiDAR-DTM后，不同覆盖度和地形坡度影响下DAP-FCH的测量精度。(a)平地；(b)坡地；(c)坡地且覆盖度< 0.95；(d) 坡地且覆盖度> 0.95。

图6. 基于无人机方法（即UAV-LiDAR和UAV-DAP）的城市FCH空间测量指导。

图7. 使用不同方法获得的城市FCH测量结果。(a)LiDAR-FCH；(b)DAP-FCH；(c)本文方法得到的FCH。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.ufug.2022.127489

论文引用

Longfei Zhou, Ran Meng, Yiyang Tan, Zhengang Lv, Yutao Zhao, Binyuan Xu, Feng Zhao*, Comparison of UAV-based LiDAR and digital aerial photogrammetry for measuring crown-level canopy height in the urban environment, Urban Forestry & Urban Greening, Volume 69, 2022, 127489 （*通讯作者）

编辑

供稿：周龙飞

排版：刘婷婷

审核：赵峰、孟冉

源自：植被动态变化遥感监测预警