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【24h】

An improved topographic mapping technique from airborne lidar: application in a forested hillside

机译：机载激光雷达的一种改进的地形制图技术：在森林山坡中的应用

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摘要

We developed a robust method to reconstruct a digital terrain model (DTM) by classifying raw light detection and ranging (lidar) points into ground and non-ground points with the help of the Progressive Terrain Fragmentation (PTF) method. PTF applies iterative steps for searching terrain points by approximating terrain surfaces using the triangulated irregular network (TIN) model constructed from ground return points. Instead of using absolute slope or offset distance, PTF uses orthogonal distance and relative angle between a triangular plane and a node. Due to this characteristic, PTF was able to classify raw lidar points into ground and non-ground points on a heterogeneous steep forested area with a small number of parameters. We tested this approach by using a lidar data set covering a part of the Angelo Coast Range Reserve on the South Fork of the Eel River in Mendocino County, California, USA. We used systematically positioned 16 reference plots to determine the optimal parameter that can be used to separate ground and non-ground points from raw lidar point clouds. We tested at different admissible hillslope angles (15° to 20°), and the minimum total error (1.6%) was acquired at the angle value of 18°. Because classifying raw lidar points into ground and non-ground points is the basis for other types of analyses, we expect that our study will provide more accurate terrain approximation and contribute to improving the extraction of other forest biophysical parameters.
机译：我们借助渐进地形碎片（PTF）方法，通过将原始光检测和测距（激光）点分类为地面点和非地面点，开发了一种强大的方法来重建数字地形模型（DTM）。 PTF使用迭代步骤，通过使用从地面返回点构造的不规则三角网（TIN）模型来近似地形表面，从而搜索地形点。 PTF使用三角形平面和节点之间的正交距离和相对角度，而不是使用绝对斜率或偏移距离。由于此特性，PTF能够使用少量参数将原始激光雷达点分类为非均质陡峭林区上的地面点和非地面点。我们使用覆盖美国加利福尼亚州门多西诺县鳗鱼河南叉上安杰洛海岸山脉保护区一部分的激光雷达数据集对这种方法进行了测试。我们使用系统定位的16个参考图来确定可用于从原始激光雷达点云中分离出地面和非地面点的最佳参数。我们在不同的允许坡度角度（15°至20°）下进行了测试，在18°的角度值下获得了最小的总误差（1.6％）。因为将原始激光雷达点分为地面点和非地面点是其他类型分析的基础，所以我们希望我们的研究将提供更准确的地形近似值，并有助于改善其他森林生物物理参数的提取。

著录项

  • 来源
    《International journal of remote sensing》 |2013年第20期|7293-7311|共19页
  • 作者

    Jun-Hak Lee; Gregory S. Biging; John D. Radke; Joshua B. Fisher;

  • 作者单位

    Department of Environmental Science, Policy and Management, University of California, Berkeley, CA, USA;

    Department of Environmental Science, Policy and Management, University of California, Berkeley, CA, USA;

    Department of Landscape Architecture and Environmental Planning, University of California, Berkeley, CA, USA;

    Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA, USA;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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