本技術(shù)涉及森林生態(tài)學和測繪遙感學交叉，特別涉及一種基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法及裝置。

背景技術(shù)：

1、“藍碳”是指海洋和沿海生態(tài)系統(tǒng)吸收和儲存的碳，鹽沼和紅樹林等濱海濕地是藍碳生態(tài)系統(tǒng)的主要組成部分。濱海濕地的面積僅占海床的不到0.5％，植物生物量占陸地植物的0.05％，但其碳儲量卻貢獻了全球陸地碳儲量的15％和海洋碳儲量的50％以上。紅樹林作為典型代表，對全球碳循環(huán)的影響尤為顯著。

2、然而，現(xiàn)有的紅森林碳儲量估算的可靠性較差，難以實現(xiàn)大范圍紅樹林碳匯的高分辨率、高時效監(jiān)測，亟待解決。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本技術(shù)提供一種基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法及裝置，以解決目前紅森林碳儲量估算精度難以評價、結(jié)果缺乏理論解釋等問題。

2、本技術(shù)第一方面實施例提供一種基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法，包括以下步驟：獲取目標紅森林區(qū)域的激光雷達點云數(shù)據(jù)，并通過所述激光雷達點云數(shù)據(jù)采集多個目標單木點云，且提取所述多個目標單木點云中每個目標單木點云對應(yīng)的單木樹高和冠幅參數(shù)，以基于所述單木樹高、所述冠幅參數(shù)和預(yù)設(shè)的樹種異速生長方程，計算所述每個目標單木點云對應(yīng)的單木碳密度；建立所述單木樹高與所述單木碳密度之間的函數(shù)關(guān)系，并確定所述函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，且對所述多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到所述多類目標待擬合函數(shù)中每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)建立所述目標紅森林區(qū)域?qū)?yīng)的紅樹林碳密度方程；獲取所述激光雷達點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的地面點數(shù)據(jù)和非地面點數(shù)據(jù)，并分別根據(jù)所述地面點數(shù)據(jù)和所述非地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型，以通過所述數(shù)字高程模型、所述數(shù)字表面模型和所述紅樹林碳密度方程計算所述目標紅森林區(qū)域的碳儲量。

3、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述提取所述多個目標單木點云中每個目標單木點云對應(yīng)的單木樹高和冠幅參數(shù)，以基于所述單木樹高、所述冠幅參數(shù)和預(yù)設(shè)的樹種異速生長方程，計算所述每個目標單木點云對應(yīng)的單木碳密度，包括：統(tǒng)計所述每個目標單木點云對應(yīng)的目標單木的多個特征值，其中，所述多個特征值包括單木最低點、單木最高點、單木最長冠幅和單木最短冠幅；通過所述單木最低點和所述單木最高點計算所述單木樹高，并利用所述單木最長冠幅和所述單木最短冠幅計算所述冠幅參數(shù)；將所述單木樹高和所述冠幅參數(shù)代入所述樹種異速生長方程中，以計算單木生物量，并根據(jù)所述單木生物量和預(yù)設(shè)的紅森林含碳系數(shù)計算所述目標單木對應(yīng)的單木碳儲量；基于所述冠幅參數(shù)，計算所述目標單木對應(yīng)的單木冠幅面積，并根據(jù)所述單木冠幅面積和所述單木碳儲量計算所述單木碳密度。

4、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述確定所述函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，且對所述多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到所述多類目標待擬合函數(shù)中每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)建立所述目標紅森林區(qū)域?qū)?yīng)的紅樹林碳密度方程，包括：獲取所述單木碳密度和所述單木樹高之間的散點圖，并根據(jù)所述散點圖確定所述函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，其中，所述多類目標待擬合函數(shù)包括線性函數(shù)、多項式函數(shù)、冪函數(shù)和指數(shù)函數(shù)；對所述多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到所述每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并對所述多類目標待擬合函數(shù)的相關(guān)系數(shù)進行對比，以得到最大相關(guān)系數(shù)；獲取所述最大相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的目標待擬合函數(shù)，并根據(jù)所述最大相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的目標待擬合函數(shù)確定所述紅樹林碳密度方程。

5、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述獲取所述激光雷達點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的地面點數(shù)據(jù)和非地面點數(shù)據(jù)，并分別根據(jù)所述地面點數(shù)據(jù)和所述非地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型，以通過所述數(shù)字高程模型、所述數(shù)字表面模型和所述紅樹林碳密度方程計算所述目標紅森林區(qū)域的碳儲量，包括：對所述激光雷達點云數(shù)據(jù)進行濾波，以得到所述地面點數(shù)據(jù)和所述非地面點數(shù)據(jù)，并通過所述地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建所述數(shù)字高程模型，且利用所述非地面點數(shù)據(jù)建立所述數(shù)字表面模型；根據(jù)所述數(shù)字高程模型和所述數(shù)字表面模型確定冠層高度模型，并將所述冠層高度模型代入至所述紅樹林碳密度方程，以計算所述目標紅森林區(qū)域的碳儲量。

6、本技術(shù)第二方面實施例提供一種基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算裝置，包括：提取模塊，用于獲取目標紅森林區(qū)域的激光雷達點云數(shù)據(jù)，并通過所述激光雷達點云數(shù)據(jù)采集多個目標單木點云，且提取所述多個目標單木點云中每個目標單木點云對應(yīng)的單木樹高和冠幅參數(shù)，以基于所述單木樹高、所述冠幅參數(shù)和預(yù)設(shè)的樹種異速生長方程，計算所述每個目標單木點云對應(yīng)的單木碳密度；擬合模塊，用于建立所述單木樹高與所述單木碳密度之間的函數(shù)關(guān)系，并確定所述函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，且對所述多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到所述多類目標待擬合函數(shù)中每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)所述相關(guān)系數(shù)建立所述目標紅森林區(qū)域?qū)?yīng)的紅樹林碳密度方程；構(gòu)建模塊，用于獲取所述激光雷達點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的地面點數(shù)據(jù)和非地面點數(shù)據(jù)，并分別根據(jù)所述地面點數(shù)據(jù)和所述非地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型，以通過所述數(shù)字高程模型、所述數(shù)字表面模型和所述紅樹林碳密度方程計算所述目標紅森林區(qū)域的碳儲量。

7、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述提取模塊包括：統(tǒng)計單元，用于統(tǒng)計所述每個目標單木點云對應(yīng)的目標單木的多個特征值，其中，所述多個特征值包括單木最低點、單木最高點、單木最長冠幅和單木最短冠幅；第一計算單元，用于通過所述單木最低點和所述單木最高點計算所述單木樹高，并利用所述單木最長冠幅和所述單木最短冠幅計算所述冠幅參數(shù)；代入單元，用于將所述單木樹高和所述冠幅參數(shù)代入所述樹種異速生長方程中，以計算單木生物量，并根據(jù)所述單木生物量和預(yù)設(shè)的紅森林含碳系數(shù)計算所述目標單木對應(yīng)的單木碳儲量；第二計算單元，用于基于所述冠幅參數(shù)，計算所述目標單木對應(yīng)的單木冠幅面積，并根據(jù)所述單木冠幅面積和所述單木碳儲量計算所述單木碳密度。

8、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述擬合模塊包括：獲取單元，用于獲取所述單木碳密度和所述單木樹高之間的散點圖，并根據(jù)所述散點圖確定所述函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，其中，所述多類目標待擬合函數(shù)包括線性函數(shù)、多項式函數(shù)、冪函數(shù)和指數(shù)函數(shù)；對比單元，用于對所述多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到所述每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并對所述多類目標待擬合函數(shù)的相關(guān)系數(shù)進行對比，以得到最大相關(guān)系數(shù)；確定單元，用于獲取所述最大相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的目標待擬合函數(shù)，并根據(jù)所述最大相關(guān)系數(shù)對應(yīng)的目標待擬合函數(shù)確定所述紅樹林碳密度方程。

9、可選地，在本技術(shù)的一個實施例中，所述構(gòu)建模塊包括：濾波單元，用于對所述激光雷達點云數(shù)據(jù)進行濾波，以得到所述地面點數(shù)據(jù)和所述非地面點數(shù)據(jù)，并通過所述地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建所述數(shù)字高程模型，且利用所述非地面點數(shù)據(jù)建立所述數(shù)字表面模型；第三計算單元，用于根據(jù)所述數(shù)字高程模型和所述數(shù)字表面模型確定冠層高度模型，并將所述冠層高度模型代入至所述紅樹林碳密度方程，以計算所述目標紅森林區(qū)域的碳儲量。

10、本技術(shù)第三方面實施例提供一種電子設(shè)備，包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述程序，以實現(xiàn)如上述實施例所述的基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法。

11、本技術(shù)第四方面實施例提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲計算機程序，該程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上的基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法。

12、本技術(shù)第五方面實施例提供一種計算機程序產(chǎn)品，包括計算機程序，所述計算機程序被執(zhí)行，以用于實現(xiàn)上述的基于機載激光雷達點云的紅樹林碳儲量計算方法。

13、由此，本技術(shù)的實施例具有以下有益效果：

14、本技術(shù)的實施例可通過獲取目標紅森林區(qū)域的激光雷達點云數(shù)據(jù)，并通過激光雷達點云數(shù)據(jù)采集多個目標單木點云，且提取多個目標單木點云中每個目標單木點云對應(yīng)的單木樹高和冠幅參數(shù)，以基于單木樹高、冠幅參數(shù)和預(yù)設(shè)的樹種異速生長方程，計算每個目標單木點云對應(yīng)的單木碳密度；建立單木樹高與單木碳密度之間的函數(shù)關(guān)系，并確定函數(shù)關(guān)系對應(yīng)的多類目標待擬合函數(shù)，且對多類目標待擬合函數(shù)進行模型擬合，以得到多類目標待擬合函數(shù)中每類目標待擬合函數(shù)對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，并根據(jù)相關(guān)系數(shù)建立目標紅森林區(qū)域?qū)?yīng)的紅樹林碳密度方程；獲取激光雷達點云數(shù)據(jù)對應(yīng)的地面點數(shù)據(jù)和非地面點數(shù)據(jù)，并分別根據(jù)地面點數(shù)據(jù)和非地面點數(shù)據(jù)構(gòu)建數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型，以通過數(shù)字高程模型、數(shù)字表面模型和紅樹林碳密度方程計算目標紅森林區(qū)域的碳儲量。本技術(shù)通過無人機遙感技術(shù)，有助于實現(xiàn)大范圍紅樹林碳匯的高分辨率、高時效監(jiān)測，從而為全國的碳中和目標提供技術(shù)支撐。由此，解決了目前紅森林碳儲量估算精度難以評價、結(jié)果缺乏理論解釋等問題。

15、本技術(shù)附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本技術(shù)的實踐了解到。