研究目的
通过整合激光雷达和 hyperspectral 数据来提取几何与生理参数，从而检测并分析城市环境中单株树木的健康状况。
研究成果
该方法有效结合了激光雷达与高光谱数据，以高精度（关键参数误差低于2.08%）提取单木并计算几何参数。它能根据树木高度和倾斜度识别需关注个体。高光谱数据为生理健康分析提供了可能，但全面健康评估仍需进一步研究。
研究不足
缺乏用于几何参数精度验证的实际测量数据；依赖模拟树木进行误差计算。高光谱数据中生理参数的深入分析尚未充分展开，留待未来研究。
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于多传感器平台的城市环境中单木检测与健康分析
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[IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于多传感器平台的城市环境中单木检测与健康分析
DOI：10.1109/igarss.2018.8518369
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要：
随着技术进步，三维移动激光雷达（LiDAR）能够为物体生成更精确的三维信息。同时，高光谱遥感具有更多波段数量，能提供分辨率更高的物体光谱数据。本文提出一种多传感器平台，用于获取城市环境中单木健康检测所需的这两类数据。我们首先通过地面去除和欧氏距离聚类定位并分割疑似树木对象，随后利用光谱信息剔除建筑物、路灯等非树木对象，最后运用激光雷达数据计算每棵树的几何参数，并通过高光谱数据分析其健康状况。
作者：
Yunhe Feng，Chenglu Wen，Pengdi Huang，Cheng Wang，Jonathan Li
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