[发明专利]一种基于三维激光点云数据的森林地上碳汇量计算方法

说明书

本发明涉及林业碳汇统计领域，特别涉及一种基于三维激光点云数据的森林地上碳汇量计算方法，包括如下步骤：选取碳汇量计算的目标区域和预测区域，并获取所述目标区域和所述预测区域的两期三维激光点云数据；根据所述两期三维激光点云数据获取所述目标区域和所述预测区域的面积和两期单木分割数据；利用所述两期单木分割数据计算所述目标区域和所述预测区域的两期郁闭度；对所述预测区域进行实测获取两期实测数据，并结合相关数据计算高度和郁闭度的误差因子；根据所述目标区域的相关数据和所述误差因子计算所述目标区域的碳汇量。本发明同时考虑到了森林在水平和垂直方向上的特征，拓展了森林地上碳汇量计算方法，计算精度高，实用性强。

技术领域

本发明涉及林业碳汇统计领域，尤其是一种基于三维激光点云数据的森林地上碳汇量计算方法。

背景技术

目前，为健全以国家温室气体自愿减排交易机制为基础的碳排放权抵消机制，将具有生态、社会等多种效益的林业、可再生能源、甲烷利用等领域温室气体自愿减排项目纳入全国碳排放权交易市场。因此，如何精确的对碳汇进行统计成了生态评价及碳交易的重要内容。

其中，通过地上生物量法计算森林碳汇量操作简单，技术直接，在一定程度上能够很好的反应森林碳汇量大小，但是由于森林结构的复杂性，现有的地上生物量法在获取相关参数时较为困难，这使得测量森林碳汇量的时候往往存在较大的误差，而激光雷达作为一种主动遥感技术，通过发射激光能量和接收返回信号的方式，来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息，在空间结构测量方面具有显著优势，能够很好地描绘森林的三维结构特征，通过激光雷达获取森林的三位激光点云数据也十分有利于森林地上碳汇量的计算，但同样受限于森林结构的复杂性，现有技术中通过三位激光点云数据计算森林地上碳汇量的方法还有待拓展，精度也有待提高。

发明内容

针对现有技术中的不足，本发明提供一种基于三维激光点云数据的森林地上碳汇量计算方法。

为了实现上述目的，本发明提供的一种基于三维激光点云数据的森林地上碳汇量计算方法，包括如下步骤：选取碳汇量计算的目标区域和预测区域，并获取所述目标区域和所述预测区域的两期三维激光点云数据；根据所述两期三维激光点云数据获取所述目标区域和所述预测区域的面积和两期单木分割数据；利用所述两期单木分割数据计算所述目标区域和所述预测区域的两期郁闭度；对所述预测区域进行实测获取两期实测数据，并结合相关数据计算高度和郁闭度的误差因子；根据所述目标区域的相关数据和所述误差因子计算所述目标区域的碳汇量。与现有技术相比，本发明同时考虑到了森林在水平和垂直方向上的特征，具有较高的计算精度，且操作简单，实用性较强。

可选地，所述根据所述前期三维激光点云数据获取所述目标区域面积和所述预测区域面积，并对所述前期三维激光点云数据和所述后期三维激光点云数据进行单木分割得到前期单木分割数据和后期单木分割数据还包括：

使用CHM数据与Ncut算法相结合的方式对所述前期三维激光点云数据和所述后期三维激光点云数据进行单木分割。

可选地，所述前期单木分割数据包括前期单木数量、前期单木树高和前期单木冠幅，所述后期单木分割数据包括后期单木数量、后期单木树高和后期单木冠幅;

所述高度误差因子包括前期高度误差因子和后期高度误差因子，所述郁闭度误差因子包括前期郁闭度误差因子和后期郁闭度误差因子。

可选地，所述利用所述前期单木分割数据和所述后期单木分割数据，计算所述目标区域和所述预测区域的前期郁闭度和后期郁闭度，包括如下步骤：

根据所述目标区域的所述前期单木数量和所述前期单木冠幅计算所述目标区域的前期树木覆盖面积；

利用所述目标区域面积和所述目标区域的前期树木覆盖面积计算所述目标区域的前期郁闭度；

使用所述预测区域的所述前期单木数量和所述前期单木冠幅计算所述预测区域的前期树木覆盖面积；