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文章 茂密森林覆盖区机载激光扫描 (ALS) 数据地表插值的精度
摘要：地表数字模型在林业中具有许多潜在应用。如今，光探测和测距 (LiDAR) 是收集形态数据的主要来源之一。通过激光扫描获得的点云用于通过插值对地表进行建模，这一过程受到各种误差的影响。使用 LiDAR 数据收集地表数据用于林业应用是一个具有挑战性的场景，因为森林植被的存在会阻碍激光脉冲到达地面的能力。因此，地面观测的密度将降低且不均匀（因为它受到冠层密度变化的影响）。此外，森林地区通常位于山区，在这种情况下，地表的插值更具挑战性。在本文中，我们对九种算法的插值精度进行了比较分析，这些算法用于在茂密的森林植被覆盖的山区地形中从机载激光扫描 (ALS) 数据生成数字地形模型。对于大多数算法，我们发现在总体精度方面性能相似，RMSE 值在 0.11 到 0.28 米之间（当模型分辨率设置为 0.5 米时）。其中五种算法（自然邻域、Delauney 三角剖分、多层 B 样条、薄板样条和基于 TIN 的薄板样条）对于超过 90% 的验证点具有小于 0.20 米的垂直误差。同时，对于大多数算法，主要垂直误差（超过 1 米）与不到 0.05% 的验证点相关。数字地形模型 (DTM) 分辨率、地面坡度和点云密度影响地面模型的质量，而对于冠层密度，我们发现与插值 DTM 的质量之间的联系不太显著。
提高移动激光扫描仪的定位精度...
在GPS正常工作条件下，MLS系统可以达到厘米级的定位精度。然而，在无GPS环境下，由于MLS的观测模式误差和视轴对准误差无法通过GPS信号进行标定或修正，定位精度可能降低到分米甚至米级。针对这一研究空白，本文提出一种新技术，适当结合稳健加权最小二乘（RWTLS）和全信息最大似然最优估计（FIMLOE），提高无GPS环境下MLS系统的定位精度。首先，建立MLS系统的坐标转换关系和观测参数向量。其次，利用RWTLS算法对三维点观测模型进行修正；然后利用FIMLOE标定激光扫描仪框架与IMU框架之间的不确定度传播参数向量和视轴对准误差。最后，在室内场景中进行实验研究，以评估所提方法的有效性。实验结果表明，所提方法能够显著提高 MLS 系统在 GPS 拒绝环境中的定位精度。
利用多时相多光谱机载激光扫描、Sentinel-2 和移动激光扫描进行地图更新
摘要。遥感技术的快速发展为进一步发展目前主要基于被动航空图像的全国测绘程序提供了有趣的可能性。特别是，我们假设多时相机载激光扫描 (ALS) 在地形测绘方面具有巨大的未被发现的潜力。在本研究中，首次测试了多时相多光谱 ALS 数据的自动变化检测。结果表明，直接比较不同日期的高度和强度数据可以揭示与郊区发展相关的微小变化。未来工作的主要挑战是将变化与地图制作中感兴趣的对象联系起来。为了在未来的测绘中有效利用多源遥感数据，我们还研究了卫星图像和地面数据补充多光谱 ALS 的潜力。开发并测试了一种从 Sentinel-2 卫星图像时间序列中进行连续变化监测的方法。最后，使用地面移动激光扫描获取高密度点云并自动将其分为四类。将结果与 ALS 数据进行比较，并讨论了不同数据源在未来地图更新过程中可能发挥的作用。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 4.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.13.4.044504]
通过机载激光扫描和 Landsat 时间序列绘制热带山地森林残余物的森林结构异质性
热带山地森林是重要的碳和生物多样性储存库，在水文循环中发挥着核心作用。然而，它们非常分散且退化，在整个景观中留下了孤立的残余森林。这些山地森林残余的森林结构存在很大差异，这取决于树种组成和森林退化程度等因素。我们的目标是 (1) 分析机载激光扫描 (ALS) 在模拟森林结构异质性方面的可靠性，如树木大小不平等的基尼系数 (GC) 所述；(2) 确定是否通过包括 Landsat 时间序列 (LTS) 中对树种敏感的光谱时间指标来改进模型；(3) 使用预测 GC 的结果图评估三个森林残余和不同森林类型之间的差异。研究区域位于肯尼亚的 Taita Hills，那里的原生山地森林已被部分单一物种人工林取代。数据包括来自 85 个样地的现场测量数据和两个脉冲密度不同的 ALS 数据集（9.6 和 3.1 个脉冲 m −2 ）。GC 使用 beta 回归建模。我们发现，与点密度较低的 ALS 数据集（rRMSE CV 15.1%）相比，点密度较高的 ALS 数据集（交叉验证相对均方根误差 (rRMSE CV ) 13.9%）对 GC 的预测更准确。此外，ALS 和 LTS 指标之间存在重要的协同作用。结合
使用机载激光扫描绘制城市树冠覆盖图
NINA 出版物 NINA 报告 (NINA Rapport) 这是 NINA 向客户报告已完成的研究、监测或审查工作的常用形式。此外，该系列还将包括研究所的许多其他报告，例如研讨会和会议报告、内部研究和审查工作结果以及文献研究等。在适当的情况下，NINA 报告也可以以第二语言发布。NINA 特别报告 (NINA Temahefte) 顾名思义，特别报告涉及特别主题。特别报告是根据需要制作的，该系列的范围很广：从系统识别关键到有关社会重要问题领域的信息。NINA 特别报告通常采用流行的科学形式，与 NINA 报告相比，其插图更重要。NINA 概况介绍 (NINA Fakta) 概况介绍的目的是让公众快速轻松地获取 NINA 的研究成果。概况介绍简要介绍了我们一些最重要的研究主题。其他出版物 除了在 NINA 自己的系列中报道外，该研究所的员工还在国际期刊、科普书籍和杂志上发表了大部分科学成果。
机载激光扫描的滑坡检测无监督分类
摘要：山体滑坡是一种自然灾害，在世界范围内造成广泛的环境、基础设施和社会经济损失。由于难以识别，因此必须评估创新方法来检测预警信号并评估其敏感性、危害和风险。机载激光扫描数据的日益普及为现代山体滑坡测绘技术提供了机会，可以分析大片地形上的山体滑坡、山体滑坡易发区和山体滑坡疤痕区的地形特征模式。在本研究中，在华盛顿州的卡利昂海滩半岛测试了一种基于多个特征提取器和无监督分类的方法，特别是 k 均值聚类和高斯混合模型 (GMM)，以绘制滑坡和非滑坡地形。与独立编制的详细滑坡清单图相比，无监督方法正确分类了研究区域内多达 87% 的地形。这些结果表明：(1) 可以使用数字高程模型 (DEM) 和无监督分类模型来识别与过去深层滑坡相关的滑坡痕迹；(2) 特征提取器允许对特定地形特征进行单独分析；(3) 可以使用多个聚类对每个地形特征进行无监督分类；(4) 将记录的滑坡多发区与算法绘制的区域进行比较，表明算法分类可以准确识别发生深层滑坡的区域。本研究的结论可以总结为：无监督分类制图方法和机载激光雷达 (LiDAR) 得出的 DEM 可以提供重要的表面信息，可用作数字地形分析的有效工具，以支持滑坡检测。
无人机激光扫描...
关键词：地形激光雷达、无人机、精度、变化检测、基于对象的分析、地貌学 摘要：本文评估了无人机 (UAV) 激光扫描在监测阿尔卑斯山草地浅层侵蚀方面的潜力。在多洛米蒂山脉（意大利南蒂罗尔）亚高山/高山海拔区的试验场，无人机激光扫描 (ULS) 获取了 3D 点云。为了评估其精度，将该点云与 (i) 差分全球导航卫星系统 (GNSS) 参考测量和 (ii) 地面激光扫描 (TLS) 点云进行了比较。 ULS 点云和机载激光扫描 (ALS) 点云被栅格化为数字表面模型 (DSM)，作为侵蚀量化的概念验证，我们计算了 2018 年的 ULS DSM 和 2010 年的 ALS DSM 之间的高程差异。对于连续的高程变化空间对象，计算体积差异，并为每个变化对象分配一个土地覆盖类别（裸地、草地、树木），该类别源自 ULS 反射率和 RGB 颜色。在此测试中，ALS 点云的准确性和密度主要限制了对地貌变化的检测。尽管如此，结果的合理性已通过现场地貌解释和记录得到证实。估计测试地点（48 公顷）的总侵蚀量为 672 立方米。这种侵蚀体积估计值
机载激光扫描用于亚马逊地形建模...
很少有研究致力于了解亚马逊森林的数字地形模型 (DTM) 的创建。当使用机载激光扫描估算植被生物量时，DTM 具有特殊而重要的作用。我们研究了脉冲密度、空间分辨率、滤波算法、植被密度和坡度对 DTM 质量的影响。使用机载激光扫描测量了三个亚马逊森林地区，并根据随机重采样过程将每个原始点云的目标减少到每平方米 20、15、10、8、6、4、2、1、0.75、0.5 和 0.25 个脉冲。通过逐像素计算偏差并通过均方根误差 (RMSE) 进行汇总，将重采样云的 DTM 与原始 LiDAR 数据生成的参考 DTM 进行比较。还评估了重采样云的 DTM，考虑了与参考 DTM 的一致性水平。我们的研究表明，回波密度和水平分辨率之间存在明显的权衡。森林冠层密度越高，要求回波密度越高或 DTM 分辨率越低。
利用机载激光扫描数据建立电力线三维模型并进行勘测
摘要 激光扫描是获取地形及其上物体的高精度最新空间数据的方法之一。激光雷达 (LIDAR) 是最现代、发展最快的技术之一，它揭示了迄今为止传统方式无法实现的测量新功能。本文旨在展示使用机载激光扫描数据进行能源网络测量和可视化的可能性，以及使用 TerraSolid 软件包识别现有网络对周围环境构成的危险。根据从机载激光扫描中获得的两种不同点云，对电力线的两个独立部分进行了测量。第一个点云的密度为 16 点/平方米，另一个点云的密度为 22 点/平方米。该项目是在 MicroStation V8i 软件环境中创建的，使用特殊叠加层——芬兰 TerraSolid 公司的 TerraScan 和 TerraModeler。使用不同密度的测试云旨在指示点云的最佳密度，从而允许基于机载激光扫描数据对能源网络进行调查和可视化。该出版物通过特定示例介绍了电力线矢量化和可视化的过程以及在危险距离内检测物体的过程。还证实了使用满足行业要求的应用激光雷达数据进行电力线调查的可能性。
机载 LiDAR 和地面激光扫描仪 (TLS) ...
热带雨林是主要的陆地生态系统之一，通过碳封存对缓解全球气候变化发挥着重要作用。近年来，机载 LiDAR（光检测和测距）和地面激光扫描仪（TLS）在测量和提取森林生物物理参数和特性以及估算地上生物量（AGB）和碳储量方面的应用日益广泛。到目前为止，关于在热带雨林生态系统中使用地面激光扫描仪（TLS）的研究很少。因此，本研究的主要目的是评估地面激光扫描仪和机载 LiDAR 在热带雨林中估算地上生物量和碳储量的表现。通过从数字表面模型（DSM）中减去数字地形模型（DTM），从机载 LiDAR 数据生成冠层高度模型（CHM）。使用多分辨率分割对机载 LiDAR 的 CHM 进行了分割。人工勾画上部树冠，并采用 D“拟合优度测量”方法评估分割精度，精度为 68.6%。使用地面激光扫描仪 (TLS) 通过多个扫描位置收集点云数据。在配准点云数据（误差为 0.016m）后，在 779 棵树中，提取了 627 棵树（80.5%），遗漏了 152 棵树（19.5%）。树木参数、胸高 (DBH) 和 He