利用多时相数字航空彩色红外影像改进中欧混交林基于激光雷达的树种制图

摘要： 数字彩色红外（CIR）航空影像在全球多地已实现常态化采集，是森林资源监测评估的宝贵数据源。然而这些数据用于自动化单木树种识别的潜力尚未充分挖掘。要最大化发挥数字CIR航空影像在单木树种识别中的作用，可将其与激光雷达（LiDAR）系统和三维分割算法等现代互补遥感技术相结合。本研究探讨了多时相数字CIR正射影像能否提升德国东部温带混交林基于机载LiDAR的单木树种识别精度。结果表明：不同视角-光照条件下获取的多时相数字CIR正射影像纹理特征具有树种特异性，将这些纹理特征与LiDAR指标结合后，识别总体精度达77.4%（Kappa系数0.68），显著优于单独使用LiDAR数据（总体精度69.3%，Kappa系数0.58）。其中近红外波段平均灰度值对分类贡献最大。研究表明，多时相数字航空影像与机载LiDAR数据的协同运用，有望实现中欧混交林单木树种的高精度分类。