结合无人机高分辨率可见光影像和激光雷达点云的城市植物群落树种组成和数量特征提取方法对比

　　摘要： 城市植被的群落组成及结构特征对评估其生长状况和生态功能至关重要

　　摘要： 城市植被的群落组成及结构特征对评估其生长状况和生态功能至关重要。群落内不同树种的数量特征是定量描述植物群落组成结构的基础。但传统的调查方法需要大量人力物力且难以大范围开展, 而单一遥感数据源和方法难以同时提供准确的株数、冠幅和树种信息。为此, 需要探讨多源数据结合的无人机遥感技术在精确获取城市植物群落树种组成和数量特征时的潜力。本研究以庐山风景名胜区的典型城市植被为对象, 分别基于高分辨率可见光影像、激光雷达点云以及两者的结合开展单木分割与树种分类, 对比不同遥感数据源和方法在提取植物群落树种数量特征时的表现。结果表明: (1)采用多源数据结合的方式可以得到最优的单木分割和树种分类精度, 相比于分别使用影像或点云, 单木分割的F值分别提升0.116和0.102, 分类总体精度分别提升12.1%和23.1%; (2)多源数据结合可以更准确地提取群落内树种数量特征的相对关系, 其对各类别树种相对密度和相对盖度的提取误差分别在2.3%和4.8%以内, 而基于单一数据源的方式则对特定树种有明显的高估或低估。本研究证明多源数据结合的方法可以通过同时优化单木探测和树种分类过程, 进而提高城市植物群落树种组成及数量特征提取的精度, 可为开展城市植物群落结构的无人机遥感监测提供理论支持和方法借鉴。