Mangrovenwälder sind wichtige Kohlenstoffspeicher-Ökosysteme. Die LiDAR (Light Detection And Ranging)-Technologie mit Laser-Radar ist ein wichtiges technisches Mittel zur Schätzung der Biomasseparameter von Waldpflanzen. Zur Lösung des Problems, dass nur mit Luft-LiDAR die dreidimensionale Struktur der Mangrovenwälder schwer zu beschreiben ist, haben wir in diesem Artikel den Yiluo-Hafen in Zhanjiang, Guangdong und das Maowei-Hainaturreservat in der autonomen Region Guangxi als Untersuchungsgebiete ausgewählt. Wir haben Punktwolken aus Drohnen- und Hand-LiDAR-Daten verwendet, um eine Methode zur Segmentierung von Mangrovenkronenschichten im unteren Bereich vorzuschlagen. Wir haben die Segmentierung von einzelnen Bäumen unterschiedlicher Mangrovenarten wie Avicennia marina, Rhizophora stylosa und Bruguiera gymnorrhiza sowie die Extraktion von Baumhöhe und Kronenbreite durchgeführt und mit herkömmlichen Methoden zur Segmentierung von einzelnen Bäumen verglichen und analysiert. Die Ergebnisse zeigen, dass unser vorgeschlagener Algorithmus zur Segmentierung einzelner Bäume unter Verwendung von Boden-LiDAR-Daten in der Segmentierung einzelner Bäume verschiedener Mangrovenarten eine hohe Erkennungsrate für einzelne Bäume aufweist. Im Vergleich zur traditionellen Methode zur Segmentierung von Kronenhöhenmodellen wurde eine Erhöhung der Erkennungsrate um 13,4%—26,7% erzielt. Zweitens wurde die Genauigkeit der Extraktion der Höhe von Mangrovenbäumen effektiv verbessert. Die Extraktionswerte für die Höhenparameter von drei Arten von Mangrovenbäumen stiegen um 1,8%—42,2% im Vergleich zu den gemessenen Werten für das Quadrat des R und sanken um 3,4%—55,3% bei der Messung von RMSE. Darüber hinaus, da die Extraktionswerte der Mangrovenkronenbreiten ein Muster von zu niedrigen Werten aufweisen, haben wir in dieser Studie die Punktdichtegrößenvariable, die die Überlappungsdichte der Mangrovenkronenschichten darstellen kann, als Korrekturfaktor verwendet. Der RMSE, der nach der Korrektur erzielt wurde, sank um 45,25%—53,33%. Daher kann die von uns vorgeschlagene Methode zur Extraktion von Mangrovenbaumwachstumsparametern unter Verwendung von Boden-LiDAR eine genaue Segmentierung von einzelnen Mangrovenbäumen ermöglichen und die Genauigkeit der Extraktion von Mangrovenbaumwachstumsparametern effektiv verbessern, was technische und datenbezogene Unterstützung für die Schätzung der Biomasse in Mangrovenwäldern und die Bewertung ihrer Fähigkeit zur Kohlenstoffspeicherung bietet.

Fernerkundung; Mangrovenwald; Laser-Radar; Hough-Transformation; Punktwolken-Clustering-Algorithmus; Einzelbaum-Segmentierung; Dreidimensionale Strukturparameter; Kronenverlagerung