Abstract-This brev har testat takhöjd profil (CHP) metod som ett sätt att effektivt bladyta index (LAI e ) och vertikal vegetation profil hämtning på ett enda träd nivå. Vågform och diskret luftburen LiDAR-data från sex stråk, samt från de kombinerade data från sex stråk, användes för att extrahera LAI e av en enda levande Callitris glaucophylla träd. LAI e extraherades från rå vågform som ett mellansteg i kraftvärmemetoden, med två olika återspeglingsförhållanden för vegetation och mark. Diskret punkt LAI e uppskattningarna härleddes från gapsannolikheten med hjälp av följande: 1) enkel mark avkastning och 2) alla mark avkastning. LiDAR LAI e hämtningar jämfördes senare med hemispherical fotografering uppskattningar, vilket ger medelvärden inom ±7% av den senare, beroende på vilken metod som används. Kraftvärme från ett enda dött Callitris glaucophylla träd, som representerar fördelningen av vegetationsmaterial, verifierades med en fältprofil manuellt rekonstruerad från konvergenta fotografier tagna med en fast-focal-längd kamera. En binwise jämförelse av de två profilerna visade mycket hög korrelation mellan de data som nådde R 2 på 0,86 för kraftvärmeverk från kombinerade stråk. Genom att använda ett studieområdesjusterat reflexförhållande förbättrades korrelationen mellan profilerna, men endast marginellt i jämförelse med att använda ett godtyckligt förhållande på 0,5 för laservåglängden på 1550 nm. Index Terms-Canopy höjdprofil (CHP), effektivt bladyta index (LAI e ), fullvågsform luftburen LiDAR, enda träd, Soil Moisture Active Passiv Experiment (SMAPEx), vegetationsprofil.
Valideringen av kraftvärmeförfarandet från små fotavtrycksdata utfördes också på en trädnivå REF som nådde R 2 av 0,86 för LiDAR-värmepannan med sex kombinerade stråk över ett dött Callitris glaucophylla-träd mot fältträdsprofil som genererats från konvergenta fotografier.
Effective LAI and CHP of a Single Tree From Small-Footprint Full-Waveform LiDAR
{'venue': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'journal': 'IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}