GEDI数据结合半监督学习优化的森林冠层高度反演

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作者 罗凯璇 董春 +2 位作者 亢晓琛 符利勇 陈一铭 《遥感信息》 北大核心 2026年第1期86-96,共11页

针对传统森林冠层高度反演方法中星载激光雷达数据(GEDI)精度不足的问题,提出一种基于半监督学习的提升方法。利用少量高精度机载雷达数据作为标记数据,以星载激光雷达数据作为未标记数据,通过Self-Training、Mean Teacher两种半监督学... 针对传统森林冠层高度反演方法中星载激光雷达数据(GEDI)精度不足的问题,提出一种基于半监督学习的提升方法。利用少量高精度机载雷达数据作为标记数据,以星载激光雷达数据作为未标记数据,通过Self-Training、Mean Teacher两种半监督学习方法构造泛化能力更强的模型样本集。进而结合梯度提升树算法与光学遥感影像构建的特征空间,挖掘多源特征非线性关联,实现森林冠层高度高精度反演。结果表明,两种半监督学习方法优化后的GEDI数据在森林冠层高度反演精度上均显著提升,其中Self-Training方法表现最佳,均方根误差(RMSE)降至1.48 m,决定系数(R^(2))达到0.808。 展开更多

关键词 半监督学习 森林冠层高度 gedi SELF-TRAINING Mean Teacher 梯度提升树

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结合Sentinel-2和GEDI数据的森林地上生物量估测和空间格局分析

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作者 王璐 姬永杰 +1 位作者 董文全 张王菲 《自然资源遥感》 北大核心 2025年第5期224-232,共9页

森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)是森林生产力的重要衡量标准,快速准确地估测森林AGB对森林可持续管理和碳循环研究至关重要。该研究基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investiga-tion,GEDI)星载激光雷达... 森林地上生物量(above-ground biomass,AGB)是森林生产力的重要衡量标准,快速准确地估测森林AGB对森林可持续管理和碳循环研究至关重要。该研究基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investiga-tion,GEDI)星载激光雷达数据和Sentinel-2光学数据,提取GEDI L2B,Sentinel-2遥感特征及研究区地形因子(海拔、坡向、坡度),通过皮尔逊相关性筛选变量,构建偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型、梯度增强回归树(gradient boosting regression tree,GBRT)模型和随机森林(random forest,RF)模型反演森林AGB,探索其估测森林AGB的潜力,并分析森林AGB空间分布差异。结果表明:多数据源的估测效果始终优于单一数据源,基于GEDI和Sentinel-2数据的RF模型表现最佳(R2为0.76,均方根误差为23.02 t/hm2),GBRT次之,PLSR最差(R2仅为0.26);研究区海拔1200~1800 m范围内,森林AGB密度随海拔的升高而增大;坡度的变化对森林AGB密度不敏感,但在险坡处有明显减小;坡向分析显示半阴坡和阳坡的森林AGB密度较高,阴坡和半阳坡相近;坡度-坡向交互分析表明,缓坡和斜坡条件下,分别是半阳坡和阳坡森林AGB总量最高;平地和陡坡以上所有坡向的森林AGB均显著下降,阴坡和半阴坡的降幅更明显。该研究能为省级范围内制定森林保护和培育政策提供科学依据。 展开更多

关键词 Sentinel-2 gedi 森林AGB RF模型

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基于GEDI波形数据的不同季节森林冠层高度估测 被引量：2

3

作者 蔡龙涛 何家胜 +3 位作者 吴军 韩雪蓉 王玉 邢泽坤 《农业机械学报》 北大核心 2025年第4期325-334,共10页

为解决星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)发射波激光脉冲难以穿透密林区森林冠层从而精准获取林下地形信息,以及在高坡度地形会增加GEDI林分冠层回波与林下地形回波重叠度进... 为解决星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)发射波激光脉冲难以穿透密林区森林冠层从而精准获取林下地形信息,以及在高坡度地形会增加GEDI林分冠层回波与林下地形回波重叠度进而难以高精度估测森林冠层高度的问题,结合冬季阔叶林落叶特性及GEDI发射波激光脉冲有强穿透性的特点,对GEDI波形长度参数按照不同季节森林构建冠层高度估测模型,分析GEDI不同百分比波形长度参数rh_aN在夏季、冬季森林冠层高度估测精度;之后引入地形坡度因子DTM数据修正森林冠层高度估测模型,分坡度估测森林冠层高度,解决由高坡度地形引起的林分冠层回波与林下地形回波重叠导致森林冠层高度估测精度偏低问题。研究结果表明,夏季森林冠层高度估测决定系数R^(2)为0.573,均方根误差(RMSE)为3.695 m;冬季估测R^(2)为0.633,RMSE为3.671 m;冬季森林冠层高度估测模型经地形坡度校正后整体估测精度R^(2)为0.709,RMSE为3.271 m。冬季森林冠层高度估测精度明显优于夏季,且引入地形坡度因子后能有效提高不同地形坡度条件下森林冠层高度估测精度。 展开更多

关键词 森林冠层高度 季节 地形坡度 gedi

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基于GEDI和Sentinel-2的内蒙古退耕还林地块树高估测 被引量：2

4

作者 格根塔娜 月亮高可 +4 位作者 李晓松 姬翠翠 王建和 沈通 王天璨 《林业科学》 北大核心 2025年第3期16-26,共11页

【目的】构建适宜于退耕还林地块的树高样本集,协同遥感数据与机器学习方法估测退耕还林地块树高,为新一轮退耕还林成效监测提供参考依据。【方法】为实现对内蒙古新一轮退耕还林地块树高的准确估测,本研究提出了一种优化的GEDI样本筛... 【目的】构建适宜于退耕还林地块的树高样本集,协同遥感数据与机器学习方法估测退耕还林地块树高,为新一轮退耕还林成效监测提供参考依据。【方法】为实现对内蒙古新一轮退耕还林地块树高的准确估测,本研究提出了一种优化的GEDI样本筛选方法,构建成一套适宜于退耕还林地块的高质量树高样本集;借助Sentinel-2中高空间分辨率遥感数据和地形数据,利用梯度提升树算法对退耕还林地块树高进行估测,并对内蒙古退耕还林地块的树高状况进行分析。【结果】基于GEDI和Sentinel-2机器学习模型,可以实现退耕还林乔木地块树高的准确估测,决定系数R^(2)为0.73,估测精度EA为72%,均方根误差RMSE为1.82 m;GEDI样本的优化筛选能提升退耕还林地块树高估测精度,与未筛选的样本相比模型估测精度R^(2)提高了0.32,RMSE降低了0.83 m,EA提升了13%;红边归一化植被指数、差值植被指数、海拔、坡度与坡向变量重要性较高,累计贡献度超过50%,由此证明植被指数与地形信息是树高估算的关键重要性因子。内蒙古退耕还林地块乔木树高区间为2.5~20 m,平均为5.5 m,其中53.51%分布在5~10 m。【结论】本研究所提出的GEDI样本优化筛选方法显著提高了退耕还林地块树高估测的精度,证明了针对退耕还林地块特点优化筛选的有效性。基于遥感数据与机器学习,本研究实现了内蒙古退耕还林乔木地块树高的估测,为退耕还林地块树高估测提供了可行方法。 展开更多

关键词 gedi 内蒙古退耕还林 树高 梯度提升树 可持续森林管理

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基于GEDI弱波束回波波形的不同地形坡度森林冠层高度估测研究

5

作者 蔡龙涛 何家胜 +2 位作者 吴军 邢泽坤 田程硕 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期360-369,410,共11页

针对星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)弱波束条件下低能量发射波激光脉冲引起的低信噪比回波以及高坡度地形导致的林分冠层回波与林下地形回波高度重叠以致森林冠层高度估... 针对星载LiDAR(Light laser detection and ranging)GEDI(Global ecosystem dynamics investigation)弱波束条件下低能量发射波激光脉冲引起的低信噪比回波以及高坡度地形导致的林分冠层回波与林下地形回波高度重叠以致森林冠层高度估测精度偏低问题。本文通过GEDI L2A产品提供的质量筛选字段对弱波束高信噪比、非延时回波、非降轨回波以及林地回波进行数据筛选,之后对比分析不同百分比波形长度参数rh_aN条件下森林冠层高度估测结果以确定估测模型适用因子,并引入地形坡度参数DTM(Digital terrain model)修正0°~5°、0°~10°、0°~15°、0°~20°、0°~25°、0°~30°、0°~>30°以及0°~5°、5°~10°、10°~15°、15°~20°、20°~25°、25°~30°、>30°地形坡度条件下森林冠层高度估测模型以解决由高坡度地形引起的林分冠层回波与林下地形回波重叠问题。研究结果显示,单字段quality_flag参数与组合字段stale_return_flag、degrade_flag、quality_flag、sensitivity参数筛选结果相同,筛选后光斑点保有率为66.60%;选用波形长度字段参数r_(h_64)可实现研究区森林冠层高度估测整体精度达到最高,R^(2)、RMSE分别为0.5562和4.196 m;坡度校正后森林冠层高度整体估测精度R^(2)、RMSE分别为0.5665和4.150 m。研究结果表明森林冠层高度估测精度整体随地形坡度增大呈下降趋势,而引入地形坡度因子后能够在一定程度上提高森林冠层高度估测精度,且地形坡度在0°~20°之间GEDI弱波束回波能够有效估测森林冠层高度。 展开更多

关键词 森林冠层高度 gedi 弱波束 光斑点筛选 地形坡度

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融合ICESat⁃2和GEDI的多源遥感冠层高度估测 被引量：1

6

作者 梁华君 别强 +2 位作者 石莹 邓心茹 李欣璋 《遥感技术与应用》 北大核心 2025年第1期202-214,共13页

新一代星载激光雷达冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2)和全球生态系统动力学调查(GEDI)在森林冠层高度估算中具有独特的优势。融合两种激光雷达数据不仅能够增加冠层高度反演的样本量,还能实现不同数据之间的空间互补。首先采用随机... 新一代星载激光雷达冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2)和全球生态系统动力学调查(GEDI)在森林冠层高度估算中具有独特的优势。融合两种激光雷达数据不仅能够增加冠层高度反演的样本量,还能实现不同数据之间的空间互补。首先采用随机森林—递归特征消除法(RFRFE)筛选光子特征参数,结合逐步线性回归(SLR)、随机森林(RF)、轻量级梯度提升机(LightGBM)、随机森林逐步线性回归(RF-SLR)、粒子群优化随机森林(PSO-RF)5种融合模型进行适用性分析,选择最优模型构建点尺度冠层高度数据集,并联合多源遥感影像反演祁连山国家公园冠层高度图。最后使用GEDI脚点足迹和样地调查数据将反演结果与现有冠层高度产品进行对比。结果表明:①粒子群优化随机森林(PSO-RF)模型的融合效果最好(R^(2)=0.71;RMSE=3.15 m;MAE=2.66 m)。②基于PSO-RF融合的点尺度冠层高度集的反演模型精度最高(R^(2)=0.56;RMSE=3.02 m;MAE=2.38 m)。③与现有冠层高度产品相比,反演结果的精度较高(基于GEDI脚点足迹:R^(2)=0.43;RMSE=4.50 m;MAE=3.59 m),与样地调查数据相比,反演结果的误差较小(R^(2)=0.36;RMSE=3.15 m;MAE=2.56 m)。研究结果可反映祁连山国家公园植被空间分布格局,为森林资源管理、碳汇计算和生态资源保护提供科学依据。 展开更多

关键词 ICESat⁃2 gedi 数据融合 冠层高度反演 粒子群优化的随机森林

原文传递

基于GEDI、Sentinel-2和机载激光雷达的森林冠层高度反演方法

7

作者 姬翠翠 月亮高可 +1 位作者 李晓松 孙斌 《应用科学学报》 北大核心 2025年第4期694-708,共15页

大规模监测森林冠层高度对精准估算森林碳排放和分析森林长势至关重要。本文基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)获取的冠层高度指标、Sentinel-2影像光谱信息和ASTER GDEM地形数据,选择四川省西... 大规模监测森林冠层高度对精准估算森林碳排放和分析森林长势至关重要。本文基于全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)获取的冠层高度指标、Sentinel-2影像光谱信息和ASTER GDEM地形数据,选择四川省西昌市以乔木和灌木为主的森林区域为对象,分别采用随机森林(random forest,RF)、梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)和多元线性回归(multivariable linear regression,MLR)算法进行森林冠层高度反演。研究发现,选用“光谱信息+植被指数+地形信息”特征参量组合反演精度最佳,且RF算法在森林冠层高度反演上的精度最高,决定系数R^(2)为0.58,均方根误差RMSE为4.78 m,估算精度EA为56%。利用RF算法反演冠层高度,采用大疆无人机获取的激光点云数据进行精度验证,结果显示R^(2)为0.52,RMSE为2.71 m,EA为85%,表明GEDI星载全波形激光雷达数据的小光斑直径和高密度光斑优势可为空间连续森林冠层高度制图提供可能,为精准掌握森林退化及恢复的长势分析提供重要理论依据。 展开更多

关键词 全球生态系统动态调查(gedi) Sentinel-2 冠层高度 机载激光雷达

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GEDI与ICESat-2星载激光雷达数据反演树高研究 被引量：1

8

作者 孔得伦 邢艳秋 《南京林业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期175-184,共10页

【目的】全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达与冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2)光子云使用不同激光雷达技术,导致两个任务之间的树高提取值存在差异。比较两种星载激光雷达数据在不同情况下有效反演树高的能力,为空间连续... 【目的】全球生态系统动力学调查(GEDI)多波束激光雷达与冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2)光子云使用不同激光雷达技术,导致两个任务之间的树高提取值存在差异。比较两种星载激光雷达数据在不同情况下有效反演树高的能力,为空间连续大区域高分辨率森林树高制图提供理论基础。【方法】通过对GEDI L2A字段信息进行定位和筛选,并进行地形高程精度验证,对比6种算法组反演树高;对ICESat-2数据去噪并提出基于坡度变化的光子云分类算法,建立地面光子线和冠层顶线反演树高,利用实测数据和机载激光雷达数据,验证并比较GEDI和ICESat-2在研究区内反演树高的精度。最后,定量分析GEDI和ICESat-2数据在不同地形坡度、植被覆盖度和森林类型情况下反演树高的差异。【结果】针对GEDI L2A产品数据,通过比较6组GEDI L2A算法中最优算法的反演精度为:R^(2)=0.94,均方根误差(RMSE)为2.31 m,绝对平均误差(MAE)为1.27 m。针对ICESat-2数据,通过使用50 m窗口计算,基于坡度变化的光子云分类算法提取树高与机载树高的R2=0.81,RMSE为3.68 m,MAE为2.45 m。植被覆盖度相对于地形坡度和森林类型对两种星载激光雷达反演树高产生更大的影响。【结论】对于较为平缓且森林类型以针叶林为主的较密集区域,其GEDI数据相比于ICESat-2数据表现出更优的评价精度。 展开更多

关键词 全球生态系统动力学调查(gedi) 冰、云和陆地高程卫星二代(ICESat-2) 反演树高 地形坡度 植被覆盖度 森林类型 星载激光雷达

原文传递

基于EBKRP法优化GEDI数据的龙竹叶绿素含量估测

9

作者 夏翠芬 周文武 +4 位作者 舒清态 王明星 吴再昆 付连进 任承芳 《应用生态学报》 北大核心 2025年第5期1319-1329,共11页

叶绿素含量是评价森林健康状况和植被生长状况的重要参数,利用遥感技术以低成本准确估测区域尺度叶绿素含量是当前亟待解决的问题。本研究以云南省玉溪市新平县为研究区,以GEDI数据为主要信息源,基于经验贝叶斯克里金回归预测(EBKRP)法... 叶绿素含量是评价森林健康状况和植被生长状况的重要参数,利用遥感技术以低成本准确估测区域尺度叶绿素含量是当前亟待解决的问题。本研究以云南省玉溪市新平县为研究区,以GEDI数据为主要信息源,基于经验贝叶斯克里金回归预测(EBKRP)法准确获取研究区内光斑特征参数在未知空间的连续分布,结合52块样地实测数据,采用Pearson、随机森林(RF)、梯度提升回归树(GBRT)3种方法筛选最优组合参数,利用随机森林回归(RFR)模型和GBRT模型建立区域尺度龙竹叶绿素含量最佳估测模型。结果表明:EBKRP法预测精度高,结果可靠,R^(2)值在0.34~0.99,RMSE值在0.012~3134.005,rRMSE值在0.011~0.854,CRPS在965.492~1626.887。参数选优方法不同,选出的最佳组合参数略有差异。遥感建模方法不同,构建的模型精度存在差异,利用GBRT模型构建的遥感估测模型(R^(2)=0.94,RMSE=0.132,P=91.2%),其性能优于RFR模型(R^(2)=0.89,RMSE=0.192,P=89.3%);选用GBRT模型估测研究区龙竹叶绿素含量,其分布范围为0.22~2.32 g·m^(-2),平均叶绿素含量为1.36 g·m^(-2),此研究结果与研究区龙竹分布具有一致性,说明基于EBKRP法优化后的GEDI数据,选用GBRT模型进行森林生化参数估测具有可行性,结果可靠,可为森林健康监测提供有效支持与服务。 展开更多

关键词 gedi EBKRP 组合参数选优 机器学习 叶绿素含量 估测

原文传递

基于GF-7立体特征和GEDI波形数据的森林地上生物量制图

10

作者 王德军 邢艳秋 +5 位作者 张艾婷 侯逸飞 李苑鑫 唐杰 贾世卿 吕博 《森林工程》 北大核心 2025年第5期958-968,共11页

星载全波形激光雷达数据波形特征提取的复杂性和不准确性,影响森林地上生物量(aboveground biomass,AGB)的估算精度。为此,以云南思茅区为例,结合全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)激光雷达波形数据... 星载全波形激光雷达数据波形特征提取的复杂性和不准确性,影响森林地上生物量(aboveground biomass,AGB)的估算精度。为此,以云南思茅区为例,结合全球生态系统动态调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)激光雷达波形数据和高分七号(GF-7)立体影像数据,通过利用其多角度立体几何特征生成的数字表面模型(digital surface model,DSM),精确定位GEDI波形的起始点,优化波形特征。采用多元逐步回归法构建针叶林、阔叶林和混交林的光斑尺度生物量估计模型,并结合随机森林算法将其外推至区域尺度。研究结果表明,优化波形特征后的光斑尺度生物量估计精度显著提高,针叶林均方根误差(RMSE)为20.11 Mg/hm^(2),决定系数(R2)为0.89,精度(ACC)为82.87%;阔叶林RMSE为22.07 Mg/hm^(2),R2为0.89,ACC为81.77%;混交林RMSE为24.51 Mg/hm^(2),R^(2)为0.88,ACC为80.54%。最终,基于优化后的GEDI生物量光斑点,成功生成了25 m分辨率的区域森林AGB分布图。 展开更多

关键词 GF-7 gedi 立体几何特征 波形特征 森林地上生物量

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联合UAV-LiDAR和GEDI数据的区域森林地上生物量估算 被引量：2

11

作者 熊晓燕 李彩霞 +4 位作者 柴国奇 陈龙 贾翔 雷令婷 张晓丽 《林业科学》 北大核心 2025年第8期142-153,共12页

【目的】结合无人机激光雷达(UAV-LiDAR)和全球生态系统动态调查(GEDI)数据,构建“样地-局部-区域”估算框架估算高峰林场森林地上生物量(AGB),为森林碳储量监测提供新路径。【方法】以林场内样地实测数据为基础,评估多元线性回归(MLR)... 【目的】结合无人机激光雷达(UAV-LiDAR)和全球生态系统动态调查(GEDI)数据,构建“样地-局部-区域”估算框架估算高峰林场森林地上生物量(AGB),为森林碳储量监测提供新路径。【方法】以林场内样地实测数据为基础,评估多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)和支持向量回归(SVR)3种模型在估算UAV-LiDAR区域AGB中的性能。为扩增区域尺度样本数量,利用GEDI光斑处的UAV-LiDAR区域AGB,结合筛选的GEDI光斑关键特征,构建光斑尺度AGB估算模型,预测林场内的光斑AGB。联合UAV-LiDAR局部AGB与光斑AGB,采用经验贝叶斯克里金(EBK)法实现森林AGB空间插值;对关键光斑特征进行EBK插值,并结合UAV-LiDAR估算的AGB构建模型,实现AGB空间分布反演。【结果】与MLR和SVR模型相比,RF模型在估算UAV-LiDAR区域AGB中表现更优异,R^(2)高达0.95,RMSE为9.96 Mg∙hm^(-2),rRMSE为9.79%。利用RF估算的光斑AGB与UAV-LiDAR区域AGB的拟合较好,R^(2)为0.93,RMSE为5.93 Mg∙hm^(-2),rRMSE为5.84%。采用UAV-LiDAR局部AGB和光斑AGB协同插值的预测精度R^(2)为0.78,RMSE为22.30 Mg∙hm^(-2),MAE为16.99 Mg∙hm^(-2)。与基于插值关键特征(fhd、rh96、cover、pt4和pai)的AGB反演结果相比,获得的研究区AGB空间范围更合理(49.26~193.27 Mg∙hm^(-2))。【结论】以“样地-局部-区域”AGB估算框架为基础,并采用随机森林算法和空间插值法,有效结合UAV-LiDAR和GEDI数据,克服了实测样地数量有限和遥感数据空间不连续的问题,验证了光斑样本在森林区域AGB估算中的可行性,实现了高峰林场AGB估算,为森林碳储量评估和可持续管理提供了数据支撑。 展开更多

关键词 无人机激光雷达 全球生态系统动态调查 随机森林 森林地上生物量 经验贝叶斯克里金法

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GEDI与Tandem-X DEM估测密林林下地形性能评价 被引量：4

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作者 黄佳鹏 夏婷婷 宇洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期279-287,共9页

针对密林情况下,GEDI数据与现有的Tandem-X DEM数字地面模型估测林下地形精度没有进行整体评价问题,拟以密林情况作为主要分析场景,通过提取GEDI L2A数据产品对应光斑的经纬度、林下地形信息与数据质量筛选参数,开展数据质量筛选,用以... 针对密林情况下,GEDI数据与现有的Tandem-X DEM数字地面模型估测林下地形精度没有进行整体评价问题,拟以密林情况作为主要分析场景,通过提取GEDI L2A数据产品对应光斑的经纬度、林下地形信息与数据质量筛选参数,开展数据质量筛选,用以估测基于GEDI数据的林下地形数据,与Tandem-X DEM数据估测密林情况下研究区林下地形开展比较,并进一步探究冠层高度、森林覆盖度与植被类型对估测精度的影响。GEDI与Tandem-X DEM的R~2分别为0.99和0.98,GEDI估测林下地形结果的RMSE、Average与STD分别6.49、-1.92、4.42 m, Tandem-X DEM估测林下地形结果的RMSE、Average与STD分别为18.15、14.63、7.35 m。GEDI数据在混交林和稀疏草原情况下RMSE与Average分别变化8.05 m和6.04 m, Tandem-X DEM数据在常绿针叶林与农田/天然植被情况下,RMSE与Average变化幅度为21.63、26.43 m。实验结果表明,GEDI与Tandem-X DEM数据与机载验证数据存在强相关性,且GEDI相对Tandem-X DEM数据表现出更优的评价标准;地表植被类型相对冠层高度和植被覆盖度会对两数据估测林下地形精度产生更大的影响。 展开更多

关键词 林下地形 密林区域 精度评估 gedi Tandem-X DEM

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GEDI星载激光雷达数据估测森林冠层高度精度评估 被引量：2

13

作者 黄佳鹏 乔俊秋 王泳 《安徽农业科学》 CAS 2024年第19期97-102,共6页

为解决现有研究针对GEDI数据产品不同算法估测森林冠层高度不充分的问题,利用机载激光雷达数据探究GEDI提取的佩诺布斯科特森林冠层高度精度,计算两数据的R^(2)、RMSE并开展显著性检验分析,用以探究不同算法以及数据获取时间对估测精度... 为解决现有研究针对GEDI数据产品不同算法估测森林冠层高度不充分的问题,利用机载激光雷达数据探究GEDI提取的佩诺布斯科特森林冠层高度精度,计算两数据的R^(2)、RMSE并开展显著性检验分析,用以探究不同算法以及数据获取时间对估测精度的影响。结果表明:6种算法中,算法4的精度最高,R^(2)=0.61,RMSE=5.74 m。对于不同时间获取的GEDI数据,与机载数据获取时间接近的GEDI数据估测精度较高。 展开更多

关键词 全波形激光雷达 gedi 森林冠层高度 G-LiHT 精度评估

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PICCO监测中GEDI同CVP相关性研究

14

作者 杨小刚 张明生 +1 位作者 贺慧为 龙智生 《中国社区医师（医学专业）》 2010年第35期169-169,共1页

目的:研究危重病人中时中心静脉压(CVP)和全心舒张末容积指数(GE-DI)的相关性,评价CVP在评估危重病人血容量的意义。方法:对25例危重病人(APACHEⅡ评分18～23)脉波指示剂连续心排血量(PICCO)监测的结果进行分析。采集CVP和GEDI两个参数... 目的:研究危重病人中时中心静脉压(CVP)和全心舒张末容积指数(GE-DI)的相关性,评价CVP在评估危重病人血容量的意义。方法:对25例危重病人(APACHEⅡ评分18～23)脉波指示剂连续心排血量(PICCO)监测的结果进行分析。采集CVP和GEDI两个参数。再对这些参数进行回归性分析,研究其相关性。结果:Pearson相关系数r=0.193,P=0.099(P>0.05),没有统计学意义,CVP和GEDI无线性相关性。结论:不同的病人CVP和GEDI没有线性相关性。临床中用CVP的绝对值评估价容量负荷不值得推荐。 展开更多

关键词 PICCO gedi CVP 相关性

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GEDI L2A不同算法对地面高程和森林冠层高度精度的影响分析 被引量：10

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作者 刘丽娟 王成 +3 位作者 聂胜 朱笑笑 习晓环 王金亮 《中国科学院大学学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2022年第4期502-511,共10页

全球生态系统动力学调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)雷达是美国2018年12月发射的全波形激光雷达系统,可以为全球地面高程及森林冠层高度提供数据支持。为适应不同地表环境,GEDI L2A产品提供了6种不同算法来估算地... 全球生态系统动力学调查(global ecosystem dynamics investigation,GEDI)雷达是美国2018年12月发射的全波形激光雷达系统,可以为全球地面高程及森林冠层高度提供数据支持。为适应不同地表环境,GEDI L2A产品提供了6种不同算法来估算地面高程及森林冠层高度,这些算法的选择会影响地表参数的提取精度。以机载LiDAR得到的数字地形模型和冠层高度模型为参考数据,评估第2版GEDI L2A数据在不同植被覆盖度下不同算法的适应性以及对地面高程和森林冠层高度精度的影响。结果表明,在覆盖度小于0.2时,算法4的结果最优,在覆盖度大于等于0.8时算法2的结果最优,其余覆盖度下算法1的结果最优。将本文根据植被覆盖度选择的最优算法与GEDI L2A默认最优算法进行比较,整体看来本文的结果优于GEDI L2A默认最优算法的结果,特别是在覆盖度小于0.8,坡度大于等于10°时,本文选择的最优算法能有效提高GEDI L2A产品对地面高程和森林冠层高度估算的精度。 展开更多

关键词 gedi 全波形激光雷达 地面高程 森林冠层高度

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GEDI不同算法组数据反演森林最大冠层高度和生物量精度比较 被引量：17

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作者 韩明辉 邢艳秋 +2 位作者 李国元 黄佳鹏 蔡龙涛 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期72-82,共11页

【目的】利用星载激光雷达反演森林最大冠层高度和生物量会受到低能量的地面反射或较高的背景噪声等不利情况的影响。全球生态系统动力学调查(Global ecosystem dynamics investigation,GEDI)多波束激光雷达于2018年成功装备到国际空间... 【目的】利用星载激光雷达反演森林最大冠层高度和生物量会受到低能量的地面反射或较高的背景噪声等不利情况的影响。全球生态系统动力学调查(Global ecosystem dynamics investigation,GEDI)多波束激光雷达于2018年成功装备到国际空间站,旨在实现对森林冠层高度、生物量等参数的测量。为了减小不利情况的影响,针对不同的冠层和地面的场景,GEDI设定了不同的噪声阈值、信号阈值、起始阈值和结束阈值组合,共6种算法组数据。为了研究GEDI不同算法组数据反演森林最大冠层高度和生物量的精度,本研究对GEDI的L2A高程数据和L4A足印级生物量数据进行分析研究。【方法】针对L2A数据,本研究提取shot_number、lon_lowestmode、lat_lowestmode字段定位光斑经纬度,根据quality_flag、degrade_flag、sensitivity进行数据筛选,利用mean_sea_surface、elev_lowestmode、elev_highestreturn进行最大冠层高度反演。对于L4A数据,定位后利用l2_quality_flag、l4_quality_flag、algorithm_run_flag进行L4A数据筛选,然后根据agbd、agbd_pi_lower、agbd_pi_upper反演森林生物量,最后使用机载数据进行GEDI反演冠层高度和生物量精度验证。【结果】对L2A的6个算法组数据进行计算,结果显示a5的精度最低,精度最高的是a4组,R^(2)=0.97,RMSE=0.87 m,MAE=0.31 m。针对L2A中的相对高度指标进行研究,发现RH99是精度最高的,R^(2)=0.97,RMSE=0.85 m,MAE=0.25 m,而且研究表明随着RH的减小,精度逐渐降低。利用L4A反演森林生物量时,针对a5样本数量少,精度低的缺点,增加了信号阈值更高的a10组来替代a5组数据。最终结果显示,精度最高的是a2组,R^(2)=0.92,RMSE=10.80 t/hm^(2),MAE=4.99 t/hm^(2)。【结论】GEDI数据能够有效反演森林最大冠层高度和生物量,L2A反演冠层高度a4算法组的精度最高,L4A反演生物量a2算法组的精度最高。 展开更多

关键词 gedi 最大冠层高度 相对高度 生物量 精度比较

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结合ICESat-2和GEDI的中国东南丘陵地区ASTERGDEM高程精度评价与修正 被引量：10

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作者 焦怀瑾 陈崇成 黄洪宇 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期409-420,共12页

星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土... 星载激光雷达ICESat-2和GEDI可以为数字高程模型产品的精度评价与修正提供全球覆盖的、可靠的高精度参考数据源。然而,现有的DEM修正方法主要是针对DEM误差中的植被高信号且多采用线性回归模型。为此,本文分析了ASTER GDEM v3精度与土地覆盖类型、高程、坡度、起伏度及植被覆盖率的关系。在此基础上,提出了一种考虑上述多种精度影响因素并结合XGBoost和空间插值的DEM误差修正方法。结果分析表明:原始ASTER GDEM的误差整体呈正态分布,平均误差为-3.463 m,存在较大负偏差,高程精度随着高程、坡度、起伏度及植被覆盖率VCF的增大呈降低趋势;经过修正后,ASTER GDEM平均误差降低到了-0.233 m,负偏差得到有效改善,整体平均绝对误差降低了26.04%,整体均方差降低了23.56%,耕地、林地、草地、湿地、水域及人造地表的DEM平均绝对误差和均方差都有不同程度的降低;本文提出的方法对多种特征要素与地形误差间的非线性关系进行拟合建模,在研究区取得了较好的修正效果。 展开更多

关键词 ICESat-2 gedi ASTER 高程精度评价 XGBoost 空间插值 土地覆盖类型 DEM修正

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深度学习方法下GEDI数据的天然云杉林地上生物量反演 被引量：4

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作者 孙丹阳 魏建新 +3 位作者 杨辽 王杰 唐宇琪 巴比尔江·迪力夏提 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2023年第9期1472-1483,共12页

森林作为陆地最大碳库,对人类的生活与发展至关重要,精准掌握森林资源动态变化并对其进行现代化可持续发展已成为当下研究热点。本文以天山山脉的天然云杉林为研究对象,利用地面实测数据、直升机机载激光雷达点云数据以及全球生态系统... 森林作为陆地最大碳库,对人类的生活与发展至关重要,精准掌握森林资源动态变化并对其进行现代化可持续发展已成为当下研究热点。本文以天山山脉的天然云杉林为研究对象,利用地面实测数据、直升机机载激光雷达点云数据以及全球生态系统动态调查激光雷达(Global Ecosystem Dynamics Investigation,GEDI)数据,构建多源融合数据框架,通过使用AutoKeras框架下的深度学习算法,实现GEDI数据的多个相对高度百分位数(Relative Height Percentile,RH)与其光斑内地上生物量的回归模型预测,验证GEDI数据在较大范围的地上生物量反演方面的可行性,主要结论如下:(1)GEDI数据用于森林地上生物量估测研究具有较高可行性,通过自动化深度学习算法,训练集、验证集、整体数据的决定系数(Coefficient of Determination,R2)分别为0.69、0.63和0.67,平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分为3.73 mg·hm^(-2)、4.22 mg·hm^(-2)和3.89 mg·hm^(-2),具有较高的预测精度。(2)直升机激光雷达作为GEDI数据估算地上生物量的中间技术,整个研究区内的单木识别准确率高于0.75。最终本次研究通过多模态数据融合,定量化描述研究区单木基础结构参数的同时,验证GEDI数据在获取森林地上生物量方面的潜力,也为相近区域大面积的森林碳源汇、生物量、蓄积量估算、森林管理与经营、生物多样性保护等多个项目研究提供理论基础,具有一定的指导意义和基础数据支撑作用。 展开更多

关键词 天然云杉林 gedi LIDAR 地上生物量 深度学习

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融合星载LiDAR系统GEDI数据与Sentinel-2影像的长江中游洲滩典型禾本科植物高度动态研究 被引量：4

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作者 石希 夏军强 +1 位作者 周美蓉 辛沛 《湖泊科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期562-574,共13页

植物是大型河流生态系统的重要成分。但受气候变化和人类活动影响,洲滩禾本科植物高度不断发生调整,进而影响洲滩生境和河道防洪安全,故需长期监测。近年来,伴随着星载激光雷达(LiDAR)技术的发展,应用LiDAR卫星数据反演洲滩禾本科植物... 植物是大型河流生态系统的重要成分。但受气候变化和人类活动影响,洲滩禾本科植物高度不断发生调整,进而影响洲滩生境和河道防洪安全,故需长期监测。近年来,伴随着星载激光雷达(LiDAR)技术的发展,应用LiDAR卫星数据反演洲滩禾本科植物高度成为一种可能。本文融合新一代星载LiDAR系统GEDI数据与Sentinel-2影像,基于XGBoost算法构建了考虑物候、累积温度与光合有效辐射指标的洲滩典型禾本科植物高度外推模型,同时利用Attention-UNet算法搭建了洪淹区域识别模型。随后以长江中游洲滩为例,探明了星载LiDAR技术在获取洲滩植株高度方面的性能,分析了各指标对模型精度的影响,并初步得出了洲滩典型禾本科植物高度对不同淹没条件的响应模式。主要结论包括:(1)星载LiDAR系统GEDI具有准确探测洲滩植物高度的能力,与无人机航测数据相比RMSE=0.43 m;(2)运用GEDI数据构建禾本科植物高度外推模型时,考虑物候和累积温度等指标可有效提升模型精度,提升幅度为6.8%~10.7%;(3)利用无人机航测数据对模型外推植物高度进行评价,RMSE=0.80 m。同时从模型外推结果中可知,受2020年流域尺度洪水影响,中游各河段平均植物高度下降了0.03~0.24 m;(4)在2020年流域尺度洪水作用下,淹没历时≤10天的洲滩禾本科植物,其次年株高整体呈增长趋势;而淹没历时>10天时,其次年株高平均下降了2.3%~3.1%。此外,对于日均淹没水深与株高的比值>0.95的洲滩,随着比值增加,洪水对禾本科植株高度的负面作用逐步增强。 展开更多

关键词 星载激光雷达 gedi 植被高度 长江中游洲滩

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GEDI地面高程和森林冠层高度的精度评价与影响分析 被引量：6

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作者 袁鸷慧 聂胜 +3 位作者 张合兵 王成 王宏涛 习晓环 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第5期1056-1070,共15页

精确地提取地面高程和植被冠层高度,对于地形地貌、生态学等方面的研究具有重要意义。2018年12月发射的新一代全球生态系统动力学调查雷达(GEDI)为地面高程和植被冠层高度大范围精确提取提供了前所未有的机会。研究旨在利用机载激光雷... 精确地提取地面高程和植被冠层高度,对于地形地貌、生态学等方面的研究具有重要意义。2018年12月发射的新一代全球生态系统动力学调查雷达(GEDI)为地面高程和植被冠层高度大范围精确提取提供了前所未有的机会。研究旨在利用机载激光雷达数据验证GEDI提取的地面高程和冠层高度精度,并探讨地理定位误差、地形坡度、坡向、植被覆盖度、方位角、采集时间、光束类型和不同森林类型因素对其精度的影响。结果表明:通过校正GEDI数据地理定位误差,可以明显提高其提取的地面高程和冠层高度精度;影响冠层高度提取精度最主要的因素是植被覆盖度,其次是坡度;影响地面高程提取精度的主要因素为坡向、坡度。植被覆盖度大于25%时,数据精度更高;坡度为0°—5°的缓坡地区地面高程和冠层高度精度最高。该研究结果将为GEDI数据筛选与应用提供依据。 展开更多

关键词 星载激光雷达 gedi 地面高程 冠层高度 精度评估

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