| 中文摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-23页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状与进展 | 第9-16页 |
| 1.2.1 机载激光雷达(LIDAR)森林遥感研究现状 | 第9-13页 |
| 1.2.2 LIDAR数据与高分辨率影像估测森林参数 | 第13-14页 |
| 1.2.3 存在问题和研究趋势 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究目标与内容 | 第16页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.3 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4 研究区概况与数据 | 第19-23页 |
| 1.4.1 研究区概况 | 第19-20页 |
| 1.4.2 遥感数据获取 | 第20-21页 |
| 1.4.3 野外调查数据获取 | 第21-23页 |
| 第二章 机载LiDAR反演树高的原理与数据预处理 | 第23-38页 |
| 2.1 机载LiDAR工作原理与森林树高估测 | 第23-24页 |
| 2.2 LiDAR数据滤波与分类 | 第24-31页 |
| 2.2.1 LiDAR数据滤波原理与方法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 基于渐进三角网的LiDAR数据滤波方法 | 第25-29页 |
| 2.2.3 LiDAR数据滤波和分类过程 | 第29-31页 |
| 2.3 数字高程模型和数字表面模型的生成 | 第31-33页 |
| 2.3.1 DEM和DSM的获取 | 第31-32页 |
| 2.3.2 DEM精度验证 | 第32-33页 |
| 2.4 冠层高度模型(CHM)与林冠高度分布图生成 | 第33-35页 |
| 2.5 航空影像预处理 | 第35-37页 |
| 2.5.1 高斯滤波 | 第35-36页 |
| 2.5.2 中值滤波 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于随机森林的林分平均树高估测 | 第38-48页 |
| 3.1 数据预处理 | 第38-39页 |
| 3.1.1 点云滤波与分类 | 第38-39页 |
| 3.1.3 植被点云高程归一化 | 第39页 |
| 3.2 点云参数提取 | 第39-40页 |
| 3.3 随机森林模型构建 | 第40-43页 |
| 3.3.1 RF算法原理 | 第40-41页 |
| 3.3.2 模型构建与优化 | 第41-43页 |
| 3.4 实验分析 | 第43-47页 |
| 3.4.1 树高估测结果 | 第43-44页 |
| 3.4.2 模型估测结果解释 | 第44-47页 |
| 3.4.3 估测结果评价 | 第47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于三维树模型的单木树高估算 | 第48-78页 |
| 4.1 三维树高重建原理与方法 | 第48-53页 |
| 4.1.1 三维树模型 | 第48-50页 |
| 4.1.2 三维树高重建方法 | 第50-53页 |
| 4.2 面向树高估测的航空影像林冠分割 | 第53-63页 |
| 4.2.1 分水岭变换原理 | 第53-55页 |
| 4.2.2 单木树冠分割方法 | 第55-62页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第62-63页 |
| 4.3 面向树高估测的航空影像冠幅估测 | 第63-68页 |
| 4.3.1 改进的寻谷法估算单木冠幅 | 第63-64页 |
| 4.3.2 冠幅估测结果与分析 | 第64-68页 |
| 4.4 单木树高估算结果与分析 | 第68-76页 |
| 4.4.1 朱溪河实验区树高提取 | 第68-72页 |
| 4.4.2 将乐实验区树高提取 | 第72-76页 |
| 4.4.3 估算结果评价 | 第76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 总结与展望 | 第78-80页 |
| 参考文献 | 第80-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 个人简介、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第87页 |
