| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第16-28页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-18页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第18-25页 |
| 1.2.1 基于机载LiDAR数据的森林冠层参数提取 | 第19-20页 |
| 1.2.2 基于ICESat/GLAS的森林冠层参数估测 | 第20-22页 |
| 1.2.3 基于光子计数LiDAR数据的森林冠层参数反演 | 第22-25页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第25-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第25-26页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第26页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第26-27页 |
| 1.5 创新点 | 第27-28页 |
| 第2章 研究区域概况与数据获取 | 第28-40页 |
| 2.1 大野口研究区及数据获取 | 第28-30页 |
| 2.1.1 大野口研究区 | 第28-29页 |
| 2.1.2 大野口研究区域数据获取 | 第29-30页 |
| 2.2 根河研究区及数据获取 | 第30-36页 |
| 2.2.1 根河研究区 | 第30-31页 |
| 2.2.2 根河研究区域数据获取 | 第31-36页 |
| 2.3 美国弗吉尼亚南部研究区及数据获取 | 第36-38页 |
| 2.3.1 美国弗吉尼亚南部研究区 | 第36页 |
| 2.3.2 美国弗吉尼亚南部研究区数据获取 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-40页 |
| 第3章 机载LiDAR数据处理及森林生物量估测 | 第40-64页 |
| 3.1 机载LiDAR数据处理 | 第40-53页 |
| 3.1.1 机载离散点云滤波 | 第40-52页 |
| 3.1.2 伪波形生成 | 第52-53页 |
| 3.2 LiDAR特征参数 | 第53-56页 |
| 3.2.1 离散点云特征参数 | 第53-55页 |
| 3.2.2 全波形LiDAR特征参数 | 第55-56页 |
| 3.3 机载LiDAR森林生物量反演 | 第56-63页 |
| 3.3.1 森林生物量估测 | 第56-61页 |
| 3.3.2 精度验证 | 第61页 |
| 3.3.3 结果分析 | 第61-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第4章 基于GLAS数据的地面高程与森林冠层高度提取方法研究 | 第64-88页 |
| 4.1 GLAS数据处理 | 第64-70页 |
| 4.1.1 数据预处理 | 第64-68页 |
| 4.1.2 高斯分解 | 第68-69页 |
| 4.1.3 连续小波变换 | 第69-70页 |
| 4.2 基于GLAS的地面高程提取 | 第70-79页 |
| 4.2.1 基于连续小波变换的地面高程提取方法 | 第70-74页 |
| 4.2.2 其他地面高程提取方法 | 第74页 |
| 4.2.3 结果与分析 | 第74-79页 |
| 4.3 基于GLAS的森林冠层高度反演 | 第79-86页 |
| 4.3.1 森林冠层高度的地形改正模型 | 第79-81页 |
| 4.3.2 结果与分析 | 第81-86页 |
| 4.4 本章小结 | 第86-88页 |
| 第5章 光子计数LiDAR森林参数反演可行性分析 | 第88-116页 |
| 5.1 光子噪声去除算法研究 | 第88-100页 |
| 5.1.1 基于局部统计的光子点云去噪算法 | 第89-93页 |
| 5.1.2 精度评估 | 第93-100页 |
| 5.2 光子点云分类算法研究 | 第100-107页 |
| 5.2.1 渐进迭代光子点云分类算法 | 第100-102页 |
| 5.2.2 精度评估 | 第102-107页 |
| 5.3 光子计数LiDAR森林冠层参数提取可行性研究 | 第107-114页 |
| 5.3.1 光子点云特征参数计算 | 第107页 |
| 5.3.2 光子点云特征参数与常规LiDAR点云特征参数比较 | 第107-114页 |
| 5.4 本章小结 | 第114-116页 |
| 第6章 结论与展望 | 第116-120页 |
| 6.1 结论 | 第116-117页 |
| 6.2 讨论与展望 | 第117-120页 |
| 参考文献 | 第120-131页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第131-135页 |
| 致谢 | 第135-136页 |
