文献综述
激光雷达和传统遥感提取乔木叶面积指数对比分析
摘要: 叶面积指数是分析森林冠层结构的重要参数，它体现了整个植被的生长状况，被广泛应用于林业、农业、生物学等领域。幕府山是南京市政府规划建设大江风光带的组成之一，时隔幕府山矿区废弃地植被恢复已有数十年。本文主要运用地基雷达技术和传统神经网络技术对恢复治理后的矿山进行叶面积指数提取，将两种方法得到的叶面积指数进行对比分析。
关键词：叶面积指数；地基雷达；神经网络；幕府山
1、引言
植被是维持全球碳循环的重要成分，也是遥感监测的六大典型光谱特征之一。叶面积指数是用遥感手段监测森林植被生长状况的重要指标之一，近年来受到越来越多的关注。LAI通常是指植被叶片的单面总面积，通过提取叶面积指数可以获取相关森林资源信息，达到森林监测的目的。叶面积指数提取手段多样，如何采用合适的方式与合适的参数是目前研究的热点内容。
地基雷达技术与光学遥感的区别在于运用激光技术。激光可以直接穿透森林，得到森林垂直结构的相关参数，达到垂直监测的效果，在后期数据处理上也减少了很多误差。地基雷达通过建立几个与目标植被保持一定距离的固定站点，依靠激光扫描成像和后期着色的方法对林木进行观测。
神经网络是一种模仿人脑结构和信息处理机制的数学模型，近年在光学遥感数据分析处理中得到广泛应用。神经网络通过参数计算，不断进行稳定、快速地自我学习，达到逼近最优函数的效果，可以很好地解决很多非线性复杂模型。目前被大量运用在估算农作物叶面积指数估算中，其结果也有很高的可信度。
- 激光雷达技术及其在乔木叶面积提取中的应用现状
- 国外研究进展
国外激光雷达仪器研究比国内起步时间早。20世纪80-90年代是国外激光雷达仪器研究的热点开始时期，在此之后出现了很多成熟可用的激光雷达品种。现有的激光雷达可运用到多个领域，如：军事军用、大气监测、植被测量、导弹精投、生化探测、水下探测等。
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