激光雷達森林參數反演技術與方法 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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李增元，龐勇，劉清旺 等 著

圖書標籤:

• 激光雷達
• 森林參數
• 反演技術
• 遙感
• 林業
• 生態學
• 數據處理
• 建模
• 算法
• 森林資源

齣版社： 科學齣版社有限責任公司

ISBN：9787030458711

版次：1

商品編碼：11840897

包裝：平裝

叢書名： 地球觀測與導航技術叢書

開本：16

齣版時間：2015-11-01

用紙：膠版紙

頁數：219

字數：350000

正文語種：中文

內容簡介

針對激光雷達探測植被垂直結構的特點，結閤森林參數反演研究與業務應用的現狀，《激光雷達森林參數反演技術與方法》較為全麵地介紹激光雷達技術基礎、點雲與波形數據處理的流程與方法，闡述機載激光雷達單木與林分因子提取、星載激光雷達區域尺度森林應用和地基激光雷達森林參數提取的技術與方法。《激光雷達森林參數反演技術與方法》綜述該方嚮國際上主流、前沿的研究方法，並結閤具體的應用，給齣作者團隊近年來的研究成果。

內頁插圖

目錄

《地球觀測與導航技術叢書》齣版說明
序
前言
第1章激光雷達技術基礎1
1.1激光雷達概述1
1.2激光雷達基本原理4
1.3激光雷達數據采集18
1.4國內外典型係統25
參考文獻37
第2章激光雷達點雲數據處理40
2.1點雲數據特徵40
2.2噪聲點去除算法44
2.3地麵點分類算法44
2.4植被點分類算法51
2.5點雲數據柵格化52
參考文獻57
第3章激光雷達波形數據處理58
3.1波形數據介紹58
3.2波形數據預處理64
3.3波形高斯分解64
3.4波形反捲積69
3.5點雲和波形數據特徵定量對比73
參考文獻79
第4章機載激光雷達單木因子提取81
4.1國內外研究現狀81
4.2冠層高度模型生成84
4.3冠層高度模型優化85
4.4冠層高度模型平滑97
4.5基於樹冠幾何特徵的單木因子提取算法99
4.6基於形態學冠層控製和分水嶺的單木因子提取算法114
參考文獻126
第5章機載激光雷達林分因子提取130
5.1國內外研究現狀130
5.2變量計算133
5.3林分因子反演算法136
5.4小興安嶺林分因子反演138
參考文獻149
第6章星載激光雷達數據處理及林業應用151
6.1星載激光雷達林業應用研究現狀151
6.2大光斑激光雷達森林迴波模型156
6.3星載LiDAR波形處理及關鍵參數計算174
6.4基於GLAS波形數據的樹高反演179
6.5基於GLAS的雲南省森林地上生物量反演183
參考文獻187
第7章地基激光雷達森林參數提取191
7.1地基激光雷達林業研究與應用現狀191
7.2森林樣地地基激光雷達數據采集193
7.3地基激光雷達點雲數據預處理195
7.4森林結構參數提取201
參考文獻213
本書縮略詞215
索引218

精彩書摘

第1章激光雷達技術基礎
激光雷達技術是一門涉及光電、機械、導航、測繪、計算機、軟件等技術領域的新型測量技術，無論其硬件體製、軟件設計、數據處理方法，還是行業應用均涵蓋瞭大量的技術方法。激光雷達包含一套復雜的技術體係，屬於從技術理論到工程應用都較為復雜的係統工程。本章主要介紹激光雷達的發展曆史、技術特點、基本原理，以及國內外典型的激光雷達係統，針對激光雷達森林應用的技術特點，重點說明離散迴波和連續迴波激光雷達的數據采集與處理相關的核心內容。
1.1激光雷達概述[*2]1.1.1激光雷達簡介激光（light amplification by stimulated emission of radiation， LASER）是20世紀人類最重要的發明之一，是一種通過原子受激輻射躍遷而形成主動光源的技術，具有很好的單色性、方嚮性和相乾性，同時，具備很高的單光子輻射能量。激光雷達技術是20世紀中後期以來發展迅速的一種主動遙感傳感器，最初的名稱為LASER RADAR （radio detection and ranging）。激光雷達是一種與雷達類似的主動探測手段，不同之處是它使用激光作為發射源。激光雷達常被稱為LiDAR（light detection and ranging），即激光探測與測距，能夠充分發揮激光單色性好、發散角小、功率高的特點，具有很高的測量精度。
1.1.2激光雷達發展曆史
激光雷達測量技術作為遙感手段的曆史可以追溯到40多年以前。20世紀60~70年代，人們進行瞭多項實驗，結果都錶明利用激光進行遙感的巨大潛力，其中包括激光測月和衛星激光測距。激光雷達在地球科學和行星科學領域同樣有著廣泛應用。美國早在70年代阿波羅登月計劃中就應用瞭激光雷達測高技術（Kaula et al.， 1974）。80年代中期，美國國傢航空航天局（National Aeronautics and Space Administration， NASA）研製瞭海洋激光雷達係統（airborne oceanographic LiDAR， AOL）以及機載地形測量係統（airborne topographic mapper， ATM）等機載激光雷達係統，但機載激光雷達直到90年代纔取得瞭重大進展，齣現瞭一些精確可靠的係統，包括航天飛機激光測高計（shuttle LASER altimeter， SLA）（Garvin et al.， 1998）、火星觀測激光測高計（Mars observer LASER altimeter， MOLA）（Smith et al.， 1998）以及月球觀測激光測高計（Lunar observer LASER altimeter， LOLA）（Garvin et al.， 1988）等。利用這些激光雷達係統可以獲取地球錶麵、火星錶麵以及月球錶麵的高分辨率地形信息，對於研究地球和火星等星體的真實幾何形態有著重要的科學意義。航天飛機激光雷達測高計由NASA戈達德空間飛行中心（Goddard Space Flight Center， GSFC）研製，是一種安置在航天飛機上的空間飛行儀器，用於從地球低軌道高度對地進行地形測量，可為星載激光雷達測高進行科學試驗。1984年，研究人員開始利用機載激光雷達進行地形測量研究並給齣瞭測量結果（Krabill et al.， 1984）。1988年，德國斯圖加特大學攝影測量學院在Ackermann教授的領導下，開始研製機載激光掃描地形斷麵測量係統。荷蘭測量部門自1988年開始利用激光雷達測量技術提取地形信息的可行性研究。加拿大卡爾加裏大學於1998年進行瞭機載激光雷達係統的集成試驗，通過對激光掃描儀與全球導航衛星係統（global navigation satellite system， GNSS）、慣性導航係統（inertial navigation system， INS）和數據通信設備進行集成，實現瞭一個機載激光雷達三維數據獲取係統，並進行瞭一定規模的實驗。1999年日本東京大學進行瞭地麵固定激光掃描係統的集成與實驗（Zhao and Shibasaki， 1997， 1999）。隨後幾年中，由於硬件技術的進步，歐美的一些發達國傢先後研製齣多種小型化、商業化的機載激光雷達係統，其中，包括TopScan、Optech、TopEye、TopSys、HawkEye等（Baltsavias， 1999）。商業化係統，尤其是機載激光雷達係統的發展和推廣在此後十年間極大地促進瞭激光雷達在測繪、三維城市、林業等領域的應用。目前全球最活躍的激光雷達廠商包括Leica、Riegl和Optech等，其主流産品代錶瞭機載激光雷達、地基激光雷達和移動激光測量技術的國際先進水平（Mallet and Bretar， 2009）。國際市場上齣現的一些典型係統，如Riegl 激光測量係統LMS�睶560、Leica機載激光掃描儀ALS 40、Optech機載激光地形測量儀ALTM 3100等，為激光雷達數據處理方法和應用的研究提供瞭大量的數據基礎，也促進瞭激光雷達後處理軟件的發展。到2010年前後，主流的商業化激光雷達係統在脈衝重頻脈衝重頻、工作距離等硬件性能上已經數倍於第一代産品。學術界對激光雷達的另一重要研究方嚮是將激光雷達與其他多源遙感數據融閤，NASA的戈達德激光雷達、高光譜和熱成像儀（Goddard’s LiDAR， hyperspectral and thermal imager， G�睱iHT）項目就是一種將機載激光雷達和高光譜掃描儀、熱紅外成像儀等遙感技術相結閤的嘗試（Cook et al.， 2013）。而在另一方麵，以美國為中心研製的星載激光雷達技術也得到瞭極大的發展，NASA於2003年發射瞭第一代星載激光測高衛星（ice， cloud and land elevation satellite， ICESat），在兩極冰蓋、大氣、全球地形和植被等研究領域作齣瞭很大的貢獻。
相比於國際工業界和學術界，國內在激光雷達技術領域起步稍晚，但在最近十多年中取得瞭很快的發展。21世紀初，我國的一些高校、研究院所和商業公司從國外引入瞭機載激光雷達係統，是國內最早的一批實用化、業務化的激光雷達用戶。事實上，我國十分重視激光雷達技術係統的研製，科技部、電子工業部、中國科學院、航天係統等多傢部門和單位已投入瞭相當多的科研資源研製機載或星載激光雷達係統。目前，也有一些商業公司具備瞭地麵、機載激光雷達係統的研發能力，産品基本具有瞭與國際同類産品競爭的實力。值得指齣的是，激光雷達技術已經在國內一些科學技術領域起到瞭重要作用。2013年“嫦娥三號”月球探測器著陸過程中，國産的激光測距器件和激光三維成像器件成功實現瞭月球車安全避障。2013年，中國林業科學研究院資源信息研究所引進瞭國內第一套集成瞭全波形激光雷達、高光譜掃描儀和電荷耦閤器件（charge�瞔oupled device， CCD）相機三種傳感器的機載遙感觀測平颱CAF�睱iCHy（Chinese Academy of Forestry， LiDAR， CCD， hyperspectral）係統（Pang et al.， 2013），在我國東北、西南和中部多個森林資源豐富的省（區、市）開展瞭航空地麵聯閤實驗，為森林植被研究積纍瞭大量數據，其設計理念和設備性能可與NASA的G�睱iHT等機載係統相當。
1.1.3激光雷達主要特徵
相比於傳統的攝影測量和光學遙感手段，目前激光雷達技術的發展和應用具有以下一些特徵。
1） 三維信息特徵
由於激光雷達對目標進行主動探測，故能直接獲取地物的三維信息，不需要通過立體像對或多角度觀測進行三維場景的建立，這是傳統攝影測量和光學遙感手段所不具備的技術優勢。這一特徵對於地形測量、建築物三維建模、植被垂直結構等三維信息的提取具有重要意義，也是目前激光雷達在這些領域得到廣泛推廣的主要原因之一。同時，激光的測距精度極高、發散角極小，加上可靠的慣性測量單元和差分GNSS技術，使得激光雷達獲取的反射體坐標精度非常高，這也是傳統的被動成像手段所不具備的重要技術優勢。
2） 空間采樣特徵
目前最常見的激光雷達係統均為脈衝式離散點測量，而非麵成像。對空間采樣的精細程度由單位麵積的點密度或脈衝密度進行刻畫。提高采樣密度可以減小采樣間隔，從而得到更為精細的空間結構錶達能力。但總的來說，目前主流激光雷達係統的空間采樣率無法與攝影測量和光學遙感相提並論，不能得到連續的麵狀空間數據。近年來，一方麵，隨著硬件技術的發展，激光雷達脈衝重頻不斷提高，空間采樣率可以在飛行高度不變甚至更高的情況下達到較高的指標；另一方麵，麵陣的成像激光雷達係統研製也在不斷地取得進展，有望彌補空間采樣率的不足。
3） 數據海量特徵
激光雷達能以極高的脈衝重頻對測區場景進行大範圍的三維數據采集，導緻激光雷達原始數據具有極大的信息量。相應地，激光雷達數據組織、管理、處理等業務流程也麵臨著新的挑戰。激光雷達數據處理方法隨著數據應用的推廣而受到越來越多的重視，以點雲濾波、目標識彆、三維重建、特徵參數提取等為目標的自動方法顯得尤為突齣。但由於激光雷達數據所包含的空間信息和物理信息較為復雜，目前，真正能全自動完成這些業務流程的方法很少，仍然需要大量的人工交互。同時，海量空間數據對計算能力也提齣瞭更高的要求。
4） 輻射信息特徵
激光雷達由於單色性較好，單一的激光器隻能提供地物在一個狹窄的特定波譜範圍的反射信號，使激光雷達不能像攝影測量和光學遙感手段一樣進行多光譜甚至高光譜的成像。目前，一方麵，國際上齣現瞭一些利用兩個或多個獨立激光源實現的多光譜激光雷達係統，可以在不同的通道上獲取地物的反射信息，從而增強激光雷達數據的目標識彆和分類能力。但另一方麵，由於激光雷達在較小的空間尺度上與地物發生交互，所以其輻射傳輸過程變得極為復雜，難以進行歸一化的數據輻射標定，成為瞭利用激光雷達輻射信息的一大技術難點。
5） 技術成本特徵
受限於硬件體製本身，激光雷達設備價格一般較為昂貴，作業時需要進行精確的航綫設計和估算，耗費較大的人力成本。盡管是一種主動傳感器，激光雷達仍然在一定程度上受客觀天氣因素的影響，這一點在機載激光雷達的數據采集中顯得尤其突齣，時間成本往往超齣預期。同時，為瞭保證激光能量的有效探測，機載激光雷達的作業高度受到限製，使得航綫覆蓋幅寬一般小於傳統攝影測量技術，增加瞭作業成本。但隨著軟硬件技術的發展，這些缺陷正在不斷被彌補。
1.2激光雷達基本原理
激光雷達作為一種集激光掃描儀、GNSS、慣性測量單元（IMU）、高速率存儲設備及控製計算機等多種新技術組閤構成的測量技術，相較於其他被動遙感手段，具有其獨特的工作機製和原理。激光雷達目前已被成功安置到多種衛星平颱、航空器、地麵移動平颱、地麵固定基站、手持式設備和可穿戴式套件中，形成瞭星載、機載、移動測量、地基、手持和穿戴式等多種平颱和作業形式的係統。
激光雷達工作體製受不同平颱的影響，如機載激光雷達、移動測量激光雷達和室外可穿戴式激光雷達工作在位置姿態時刻發生變化的平颱上，故一般采用定位定姿係統（position and orientation system， POS）進行直接地理定位；地基激光雷達常采用一站或多站式的固定安置掃描方式，不需要集成IMU，僅通過地麵標靶或靶球進行數據配準；工作在室內的手持式激光雷達係統由於僅對小範圍目標進行三維數據采集，一般僅依靠IMU測量運動參數即可替代更為普遍的POS技術，在局部坐標係統內進行三維目標定位。
激光雷達的測距體製一般有兩種：一種是脈衝式測距，即激光器發射一束持續時間很短（約幾個納秒）的高能量脈衝，而後，探測脈衝擊中目標後反射的信號計算目標距離；另一種是連續波連續波（continuous wave， CW）激光測距，它通過量測激光器所發射的波和所接收的被目標反射的波

前言/序言

《遙感地物信息提取與應用研究》 一、本書內容概要 本書係統深入地探討瞭遙感技術在各類地物信息提取及其應用方麵的理論、方法與實踐。全書共分為三個主要部分，旨在構建一個從基礎理論到高級應用，再到多領域交叉融閤的完整知識體係。 第一部分：遙感地物信息提取基礎理論與技術 本部分將從遙感的基本原理齣發，詳細闡述地物光譜特性、大氣輻射傳輸、影像幾何校正與輻射定標等核心概念。在此基礎上，重點介紹各類地物（包括植被、土壤、水體、裸地、建築等）的遙感響應特徵，分析影響這些特徵的關鍵因素，如物質組分、結構、紋理、溫度等。 第一章：遙感原理與地物響應 電磁波與遙感成像原理。 地物光譜反射率、透射率和吸收率的物理基礎。 不同地物類型的典型光譜麯綫分析（如植被的“紅邊效應”、水體的吸收特徵、土壤的礦物吸收特徵等）。 影響地物光譜響應的內在與外在因素（如葉片結構、色素含量、土壤濕度、粗糙度、大氣能見度、太陽高度角等）。 地物宏觀與微觀尺度上的遙感響應差異。 第二章：遙感影像獲取與預處理 不同類型遙感器（如光學相機、多光譜/高光譜成像儀、熱紅外傳感器、雷達等）的工作原理與數據特點。 影像幾何畸變類型及校正方法（如傳感器模型、地形校正、正射糾正）。 大氣對遙感信號的影響及大氣校正技術（如基於物理模型、基於水汽柱含量、基於查錶法等）。 輻射定標的原理與方法，將遙感信號轉化為地錶反射率或輻射亮度。 影像融閤技術，提高空間或光譜分辨率。 第三章：地物信息提取的經典方法 光譜特徵提取： 光譜指數（如NDVI, EVI, NDWI, NDBI等）的計算原理、適用性與局限性。 主成分分析（PCA）、獨立成分分析（ICA）等降維技術在光譜特徵提取中的應用。 光譜角度映射（SAM）等相似性度量方法。 光譜解混（Spectral Unmixing）的基本模型（綫性、非綫性）與算法。 紋理分析： 紋理的定義與度量方法（如灰度共生矩陣GS、局部二值模式LBP、不變量矩等）。 紋理在區分相似光譜但不同紋理的地物（如森林與灌叢、不同類型的農田、城市建成區中的不同建築類型）中的作用。 麵嚮對象影像分析（OBIA）： OBIA與像元基礎分析的區彆與優勢。 影像分割（Segmentation）的常用算法（如多尺度分割、閤並算法）與參數選擇。 基於對象的地物分類方法。 第二部分：麵嚮特定地物的遙感信息提取與建模 本部分將聚焦於幾個重要的地物類型，深入探討針對這些地物的特異性信息提取技術和定量反演模型。 第四章：植被參數遙感反演 植被覆蓋度、葉麵積指數（LAI）、葉綠素含量、水分含量等關鍵參數的光譜響應機製。 基於經驗模型（如迴歸模型、指數模型）的反演方法。 基於半物理模型（如PROSAIL, SLAVIR等）的反演方法，考慮瞭冠層結構、葉片和土壤的光譜特性。 高光譜數據在精細化植被參數反演中的優勢。 植被健康狀況與脅迫（病蟲害、乾旱）的遙感監測。 森林生物量、碳儲量等生態參數的估算。 第五章：水體信息提取與水質遙感 水體反射率的特點與影響因素（如懸浮物、溶解有機質、葉綠素a濃度）。 水體邊界提取方法。 葉綠素a、懸浮物濃度、可溶性有機碳（CDOM）等水質參數的遙感反演模型。 富營養化監測、水體富氧（富氧）狀況評估。 內陸水體與海洋水體遙感監測的差異。 第六章：土壤特性遙感監測 土壤的光譜特性及其與土壤組分（如粘土、砂土、有機質、鐵氧化物、水分）的關係。 土壤有機質含量、土壤水分、土壤鹽分、土壤侵蝕狀況的遙感估算模型。 利用多時相影像監測土壤裸露與覆蓋變化。 土壤類型分類與製圖。 第七章：城市與建築信息提取 城市地物的多樣性及其遙感響應特徵（如屋頂材料、道路類型、植被、水體）。 建築物提取的影像分割與分類技術。 城市建成區範圍、城市擴張監測。 城市熱島效應的遙感監測與分析。 城市綠地、不透水麵等要素的提取與分析。 第三部分：遙感信息提取的高級應用與前沿技術 本部分將進一步拓展遙感信息提取的應用領域，並介紹當前研究中的一些前沿技術。 第八章：時序遙感數據分析與應用 時序遙感數據（如MODIS, Landsat ARD, Sentinel-2 L2A）的處理與管理。 地物變化檢測的技術（如圖像差值法、變化嚮量分析、碎裂度分析）。 植被物候監測（物候期、物候事件的識彆）。 土地利用/土地覆蓋變化（LULC）的動態監測與模擬。 災害（如火災、洪水、乾旱）的動態監測與影響評估。 第九章：機器學習與深度學習在地物信息提取中的應用 機器學習方法： 支持嚮量機（SVM）、隨機森林（RF）、決策樹（DT）等分類器在地物分類中的原理與實踐。 麵嚮對象分析與機器學習結閤的優勢。 特徵工程在機器學習模型構建中的重要性。 深度學習方法： 捲積神經網絡（CNN）的基本架構（如AlexNet, VGG, ResNet, U-Net）及其在遙感影像分類、分割、目標檢測中的應用。 遙感影像的語義分割與實例分割。 深度學習模型的訓練數據準備、模型選擇與參數優化。 遙感領域深度學習模型的遷移學習與聯邦學習。 第十章：多源、多尺度遙感數據融閤與協同應用 不同類型遙感數據（光學、熱紅外、雷達、LiDAR）的特點與互補性。 數據融閤的原理與技術（如基於像元、基於特徵、基於對象、基於決策）。 多尺度數據（如高分辨率與低分辨率影像）的融閤策略。 多源、多尺度數據融閤在提高地物信息提取精度與可靠性方麵的作用。 遙感數據與地理信息係統（GIS）、全球導航衛星係統（GNSS）等其他地理空間技術的集成應用。 第十一章：遙感信息提取的案例研究與未來展望 本書所介紹的技術在生態環境監測、農業生産、城市規劃、資源管理、減災防災等領域的實際應用案例。 結閤具體案例，討論不同方法的優劣勢與適用性。 遙感地物信息提取領域麵臨的挑戰（如數據處理復雜性、模型泛化能力、計算資源需求）。 未來發展趨勢，包括高光譜與高分辨率數據的融閤應用、空天地一體化遙感監測網絡、實時或近實時信息産品生成、AI與GIS的深度融閤等。 二、本書的特色與價值 本書力求做到理論性、實踐性、前沿性與綜閤性並重。 理論紮實： 詳細闡述遙感地物信息提取背後的物理原理和數學模型，幫助讀者建立堅實的理論基礎。 方法全麵： 涵蓋瞭從傳統的光譜、紋理分析到麵嚮對象，再到先進的機器學習和深度學習方法，為解決不同問題提供多樣化的技術選擇。 應用導嚮： 聚焦於植被、水體、土壤、城市等重要地物類型的參數反演與信息提取，並結閤大量實際應用案例，使讀者能夠學以緻用。 前沿性： 重點介紹機器學習和深度學習在地物信息提取領域的最新進展，以及多源、多尺度數據融閤等前沿技術。 條理清晰： 全書結構嚴謹，邏輯遞進，從基礎到高級，從單一地物到綜閤應用，便於讀者循序漸進地學習和掌握。 麵嚮讀者： 本書適閤遙感、地理信息科學、測繪工程、環境科學、林業、農業、城市規劃等相關專業的本科生、研究生、科研人員以及從事遙感數據處理和應用工作的專業技術人員閱讀。 通過本書的學習，讀者將能夠深入理解遙感技術在地物信息提取方麵的強大能力，掌握一套完整的知識體係和分析工具，並能將其應用於解決實際的地理空間分析與監測問題。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名《激光雷達森林參數反演技術與方法》聽起來就充滿瞭科技感和應用價值。作為一名對遙感技術在生態係統研究中應用感興趣的博士生，我一直關注著激光雷達技術在森林參數提取方麵的最新進展。我尤其希望書中能夠深入探討不同激光雷達技術（例如，車載、機載、無人機載）在采集數據時的優勢和劣勢，以及它們對不同森林結構（例如，平坦林地、山地林地）的適應性。在反演方法方麵，我期待書中能夠介紹包括機器學習、深度學習在內的多種算法，以及它們在反演森林生物量、葉麵積指數、樹種分類等參數時的錶現。書中是否會對不同算法的數學原理和實現細節進行詳細的闡述？更重要的是，我希望書中能夠提供一些關於如何處理激光雷達數據中的噪聲、陰影以及不同植被類型混閤等復雜情況的有效策略。同時，對於反演結果的質量控製和不確定性分析，我希望能有詳細的論述，包括如何利用多源數據（如光學遙感、地麵調查）進行融閤和驗證，從而提升反演的可靠性。

評分☆☆☆☆☆

《激光雷達森林參數反演技術與方法》這個書名，立刻吸引瞭我這個對地理信息科學和環境監測領域充滿好奇心的普通讀者。雖然我不是專業人士，但我深知森林在維持生態平衡和應對氣候變化中的重要作用，而獲取準確的森林信息是保護和管理的基礎。我特彆想瞭解，激光雷達這項技術究竟是怎麼工作的？它和我們平時接觸到的相機拍照有什麼本質區彆？書中是否會用通俗易懂的語言來解釋點雲數據到底是什麼，又是如何反映齣森林的“形狀”和“高度”的？我希望能通過這本書，大概瞭解一下，如何從這些“點”中“還原”齣森林的各種參數，比如樹木有多高，樹冠有多大，甚至森林的密度如何。這本書是否會介紹一些實際的案例，展示激光雷達是如何被用來監測森林火災的潛在風險，或者估算森林吸收瞭多少二氧化碳？我期待書中能夠像一位耐心的老師，一步一步地引導我，即使沒有專業背景，也能對這項技術及其在森林保護中的應用有一個初步而清晰的認識，能夠理解它為何如此重要，又為何能帶來如此大的改變。

評分☆☆☆☆☆

初見《激光雷達森林參數反演技術與方法》這個書名，我腦海中立即浮現齣無數關於森林智慧管理的場景。作為一名在林業部門工作多年的基層技術人員，我們一直在尋找更高效、更精準的方法來掌握我們管轄區域的森林資源情況。傳統的森林調查方法耗時耗力，且精度難以保證。激光雷達技術聽起來就像是為我們量身定製的解決方案，它能夠“看透”層層疊疊的樹冠，獲取精確的三維信息。我最關心的是，這本書是否會提供一些“接地氣”的實操性指導？比如，在選擇激光雷達設備時，有哪些關鍵的技術參數需要我們關注？數據采集的飛行高度、掃描角度、點密度等等，這些都會直接影響到最終的反演結果。而且，對於我們這些可能沒有深厚編程背景的技術人員來說，書中是否有介紹一些易於上手的處理流程或軟件工具？比如，如何利用這些點雲數據來快速生成森林的三維模型，或者直接提取齣關鍵的森林參數，如平均樹高、蓄積量等，並能夠生成直觀的地圖産品。我希望書中能包含一些成功的應用案例，最好是來自我們國傢不同區域的實際項目，這樣我們纔能更好地藉鑒和推廣。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，這本書的書名《激光雷達森林參數反演技術與方法》讓我對其內容充滿瞭好奇，尤其是在當前全球氣候變化和可持續發展的大背景下，精準的森林監測變得前所未有的重要。作為一名生態學研究者，我一直緻力於探索如何利用現代科技手段來更有效地評估森林的健康狀況和生態功能。激光雷達技術以其獨特的穿透性，能夠獲取傳統遙感手段難以企及的三維結構信息，這對於理解森林內部的復雜性至關重要。我非常想知道，書中是否會涉及多種激光雷達數據處理軟件的使用指南？比如，是如何從原始點雲數據中提取齣樹木的單木信息，如樹冠分割、樹高測量等？以及在模型構建方麵，是側重於經驗模型、半物理模型還是機理模型？我對書中是否有關於如何結閤不同類型的激光雷達數據（例如，密度脈衝和波形數據）來提高反演精度的內容特彆感興趣，以及書中對不同林型（如針葉林、闊葉林、熱帶雨林）的適用性研究如何？我很希望書中能夠提供豐富的實例，展示這些技術在實際林業調查、碳匯估算、病蟲害監測等方麵的應用成效，並且能夠對反演結果的潛在誤差來源和不確定性進行深入分析。

評分☆☆☆☆☆

這本書的書名就足夠吸引人瞭——《激光雷達森林參數反演技術與方法》。作為一名長久以來對森林資源監測和管理充滿興趣的讀者，我一直關注著各種先進技術的發展。激光雷達（LiDAR）技術在近年來的飛速進步，尤其是在遙感領域，已經展現齣其在精確獲取地錶三維信息方麵的巨大潛力。這本書的齣現，無疑是為我打開瞭一扇瞭解如何將這項強大技術應用於森林參數反演的大門。我尤其期待書中能夠詳細闡述不同類型的激光雷達數據（例如，地麵激光雷達、機載激光雷達、甚至衛星激光雷達）是如何被采集和預處理的，以及針對這些數據，有哪些成熟或前沿的反演算法。更重要的是，書中對於“森林參數”的界定和反演目標是否清晰？是針對單木的胸徑、樹高、冠幅，還是針對整個林分的蓄積量、葉麵積指數、生物量等等？不同參數的反演，其技術難點和數據要求想必差異巨大，書中是否能夠分門彆類地進行深入探討？此外，模型的驗證和精度評估也是衡量技術應用價值的關鍵，我希望書中能提供具體的案例分析和詳細的精度評價方法，讓我能夠真正理解這些技術在實際應用中的可靠性和局限性。