В данной статье мы предлагаем метод выявления поверхности земли и поверхности растительного покрова в горной местности с использованием адаптивной по направлению точечной сортировки для выявления структуры кластеризации (OPTICS), где используются кривые алгоритмов RANSAC для устранения влияния рельефа на поверхностный сигнал. Сначала используются кривые RANSAC для представления исходной поверхности, которая используется для построения адаптивной области поиска в направлении вместо традиционной OPTICS, и объединение метода Оцу (OTSU) для извлечения поверхностных сигналов. Затем устраняется влияние рельефа на облако точек, после чего на основе адаптивной области поиска в направлении извлекаются сигналы растительности и обнаруживается поверхность растительного покрова. Эксперименты проводились на лесном массиве Мэнцзяган в Хэйлунцзян и лесном массиве Фушун в Ляоннин с использованием программы ATLAS и проверкой точности с использованием тестовых образцов и беспилотных летательных аппаратов. Результаты показали, что предложенный метод в данной статье даже с точностью (значение F) для извлечения поверхностных и растительных сигналов составляет 0,97% по сравнению с базовым OPTICS, увеличивая точность примерно на 0,07%. Кроме того, предложенный в данной статье метод существенно улучшает точность по сравнению с ATL08 для извлечения поверхностного и растительного сигнала средне квадратное отклонение корня (RMSE) составляет от 1.08 м до 2.33 м по сравнению с 1.92 м и 3.29 м для ATL08, соответственно. Таким образом, метод, предложенный в данной статье, точнее извлекает сигнал растительности и выявляет поверхность земли и растительного покрова, он более подходит для местности с большими изменениями наклона и может служить надежной основой данных для последующего определения пространственной структуры леса.

ICESat-2;ATLAS;Направленный адаптивный OPTICS;итеративное уточнение;сглаживание рельефа;фотоносчёт;горная местность