林业ArcGIS9.3.1中Lidar分析运用

导语：林业ArcGIS9.3.1中Lidar分析运用一文来源于网友上传，不代表本站观点，若需要原创文章可咨询客服老师，欢迎参考。

1背景介绍

lidar即激光雷达，是LightDetectionandRan-ging的缩写。通常是利用机载的光学遥感系统对目标进行测距。与雷达类似，一个物体的距离是通过测量一个脉冲信号与检测到回波信号之间的延迟来确定的，但不同于雷达的是，Lidar使用的不是无线电波，而是波长更短的电磁波，如紫外线、可见光、红外线等。在林业应用中，Lidar可以用来测量林段的三维结构并且产生一个下面地形的模型。森林的结构由林冠的最上部产生第一个回波，然后穿过林冠，到达地面，产生其余的回波。地面回波可以生成一个详细的地形，而林冠回波可以通过筛选来提供林冠处的结构和中间部分的结构。Lidar拥有同时对地面和林冠结构进行建模的能力，这为Lidar在林业中的应用提供了极大的优势。如今，越来越多的森林和土地经营管理机构开始使用Lidar来对森林进行测量。林业人员使用Lidar数据分析林冠覆盖和林地，来协助森林管理和经营活动。分析人员把Li-dar数据和EsriArcGIS结合起来，帮助评估森林健康、计算森林生物量、地形分类、区分水系形式以及规划森林经营管理活动，如施肥，采收，开发等。

2在ArcGIS中使用Lidar数据

ArcGIS可以用于分析处理Lidar数据，为终端用户提供有用的结果。首先检查支持的数据，之后把地形数据传给ArcGIS服务器影像扩展，就可以把数据以无缝可视曲面的形式传播给那些可以通过GIS技术接入的听众。在用Lidar数据进行分析之前，必须检查接收到的数据是否一致。Lidar数据可以以二进制的.las格式或ASCII的.xyz格式传送。我们使用Es-ri’sArcGISDesktop3D中的PointFileInformation工具来进行数据检查，以确保使用正确的数据进行分析。该工具的位置在:ArcToolbox\3DAnalystTools\Conversion\FromFile\PointFileInforma-tion，如图1所示:LAS文件包含区别回波类型的分类，可以区别地面回波，林冠回波，建筑回波或者未分类等。ArcGIS读入这些分类，把它用一个BLOB(binarylargeobject)存储在地理信息数据库中。这里使用LAStoMultipoint工具。该工具位于:ArcToolbox\3DAnalystTools\Conversion\FromFile\LAStoMultipoint。在LAS1.2规范中，列出了LAS文件包含的回波类别。如表1所示。

3使用Lidar数据计算植物特征

树高估计和生物量密度估计对森林经营管理中的生长分析、施肥机制和砍伐行为等有着指导作用。以此二者为例，介绍如何在ArcGIS中使用Li-dar数据进行分析植物特征。

3.1树高估计

树高估计用于生长分析和近似估计材积。利用树高估计，快速生长区和慢速生长区可以迅速地被区分出来，林业人员就可以根据这些生长情况的统计数据制定开发施肥机制。通过从Lidar数据生成的DEM和DSM，可以估计地面以上的林冠高度。要计算林冠高度，只需要使用ArcGIS空间分析工具箱(ArcGISSpatialAnalyst)中的相减工具(Minus)，将一个曲面从另一个曲面中减去。该工具的位置是ArcToolbox\SpatialAnalystTools\Math\Minus。该工具的输入分别是:林冠曲面(value1)，地面曲面(value2)，输出高度栅格图。如图2所示。结果中，用蓝色表示较低植物，红色表示较高植物，我们可以清楚地看到高低植物被区分开来，如图3所示。

3.2生物量密度计算

生物量密度可以给出树木的活力与生长状况的表征。当一片森林中为同一树种时，缺乏养分的贫瘠土地很容易通过生物量比例确定出来。较低生物量表示较差的土地条件，较高的生物量表示树木生长的理想土地条件。要计算生物量密度，需要把裸地的数据点放入一个特征类，所有地面以上的数据点放入另一个特征类。当从原始Lidar数据创建地面以上特征类时，有必要把所有的植物包含进去。尽管有些数据提供者会把植物放在第1类中，但是根据LAS1.2规范，植物类别为3、4、5。确定生物量密度的关键是用正确的单元格大小来计算使用的栅格文件。单元格大小应四倍于点之间的平均空间大小。如果使用更小的像素尺寸，空单元格的出现频率会增加，使结果产生混迭。例如，如果点之间的平均空间为0.6，四倍即是2.4，那么我们选择3m(2.4向上取整)来做为单元格的大小。

3.3计算生物量密度的步骤

3.3.1将多点特征类转化为栅格文件。当计算DEM和DSM时，我们感兴趣的是曲面的高度。但在这个过程中，我们关注的是密度，高度是不合适的。此时，我们使用单元格任务中的COUNT，来给出一个近似的密度。

3.3.2把所有含有NULL和NoDATA值的单元格取出，把它们赋0值。来表示植物密度为0，以便进行接下来的操作。首先使用IsNULL工具，位置ArcToolbox\SpatialAnalystTools\Math\Logical\IsNULL，该工具把所有栅格文件中的NULL值标记为0。事实上，该工具读入原始的网格文件，创建一个包含0和1的二进制文件，1被赋给那些不是NULL的值。如图4所示。

3.3.3把原始的栅格文件和上面生成的二进制文件进行混合，以获得有效的栅格文件。这样，经过前三步之后，转化成的栅格文件中的无效数据点都被赋为0值了。这里使用Con工具:ArcToolbox\SpatialAnalystTools\Math\Conditional\Con。如图5。对于地上部分网格和林冠网格，重复上面3步。

3.3.4把地上部分和地面部分融合起来。这里使用Plus工具:ArcToolbox\SpatialAnalystTools\Math\Plus，如图6所示。

3.3.5创建浮点栅格文件。为了下面的除法操作不损失精度，要把得到的整数型数据转换为浮点数据。这里使用Float工具:ArcToolbox\SpatialAna-lystTools\Math\Float，如图7所示。

3.3.6计算密度。我们使用Devide工具来计算密度，该工具的位置是:ArcToolbox\SpatialAnalystTools\Math\Devide，如图8所示。

3.3.7计算结果是一个值为0.0～1.0的栅格文件，1.0为高密度林冠，0.0为无林冠。这样，将数据赋予不同的颜色，就可以清晰得到。

4结语

ArcGIS是一款管理、存储、分析Lidar数据的优秀工具，把ArcGIS和ArcGIS服务器影像扩展结合起来，使人们可以快速有效地和使用大量的Lidar数据，而不需要产生额外的结果数据集。本文介绍了将Lidar数据转换为ArcGIS可处理格式的过程，阐述了解释Lidar数据的方法，并以树高估计和植物密度估计为例，介绍了如何在ArcGIS中使用Lidar数据进行分析植物特征。