基于ICESat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备

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基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备
技术领域
1.本发明属于定量遥感领域，具体涉及基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备。

背景技术：

2.森林冠层高度，是指从树的顶端到地面或者根茎之间的高度。森林作为最重要的陆地生态系统之一，森林冠层高度在生物量估算、生物多样性、森林生产力、碳储存方面发挥着至关重要的作用。大范围森林冠层高度的多时相监测对于评估森林扰动状况、以及相关的森林砍伐和退化至关重要，为决策者提供重要参考。
3.遥感技术以其大面积同步观测、长时间连续观测、信息丰富等特性，已广泛应用于森林参数获取中。获取树高的遥感手段主要有野外实地测量、光学遥感影像及激光雷达lidar（light detection and ranging）。其中，野外实地测量只能获取小范围的树高数据，且费时费力；光学遥感影像只能获取水平方向的光谱信息，穿透能力较差，在获取森林垂直结构参数方面有较大不足，且受天气影响较大。激光雷达具有独特的穿透能力、能够很好的获得树木的垂直结构信息、受天气影响较小、精度高等优势，已成为目前主流的获取树高的手段，但其数据是一系列不连续的光斑点，无法获取区域性、密集覆盖的树高数据。
4.激光雷达主要分为地基、机载和星载三种，前两种只能获取小范围的树高数据，且作业成本较高，不适合用于获取大范围树高数据；相比之下星载激光雷达更适合应用于大范围树高制图，而现有方法很少针对icesat-2星载激光雷达数据设计数据处理方法并实现高分辨率的森林树高制图。

技术实现要素：

5.根据现有技术的不足，本发明的目的是提供基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备，协同多源遥感数据进行森林树高建模并实现20米分辨率森林树高制图。
6.为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，包括以下步骤：步骤1、获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据；步骤2、对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；步骤3、对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；步骤4、对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；步骤5、以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；步骤6、利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。
7.进一步地，所述步骤2具体包括：步骤2.1、对sentinel-2影像进行大气校正；步骤2.2、以icesat-2激光雷达数据尺度为标准，将sentinel-2影像重采样到20米；步骤2.3、若同一地区有多幅不同时期的sentinel-2影像，则进行影像进行中值合成，最后将影像进行拼接并提取光谱特征参数。
8.进一步地，在步骤2.1中，大气校正的具体方法是：利用libradtran大气辐射传输模型生成的包含大气条件、太阳几何信息、传感器几何信息、地形条件、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、大气痕量气体含量、地表反射率光谱的大气校正查表，将原始sentinel-2影像输入到查表中得到sentinel-2地表反射率影像。
9.进一步地，在步骤2.3中，影像中值合成的方法为：将目标区域的所有sentinel-2影像进行叠加，逐个统计目标区域同一位置的不同时期的sentinel-2影像像元值，设第m个位置有n幅影像，则这n幅影像中的第i幅的第2~12波段像元值记为x
m_i_band1~
x
m_i_band12
，其中2≤i≤n，将这n幅影像的中位数，作为第m个位置的像元值，若n=1，则这n幅影像的中位数等于原值，以此得到中值合成后的sentinel-2影像。
10.进一步地，所述步骤3中，对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正的具体方法为：设置光子质量控制参数进行筛选，将不符合要求、存在误差的树高数据剔除，光子质量控制参数设置为：20米格网内光子总数大于140，20米格网内被标记为“冠层顶”的光子占总光子百分比大于5%，20米格网内光子能量标记为“strong”，20米格网内光子时间标记为“night”，20米格网内光子总误差小于7米，20米格网中心光子地理定位误差小于6.5米。
11.进一步地，所述步骤3中，结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数的具体方法为：将筛选后的数据叠加到机载激光雷达数据上，提取icesat-2激光雷达数据对应位置的机载激光雷达数据，对这两种数据在20米空间尺度下进行拟合，根据二者之间的拟合关系对icesat-2激光雷达数据进行修正，得到高可靠度树高特征参数 h_canopy_20m。
12.进一步地，步骤4具体包括：步骤4.1、利用 3dep dem数据计算目标区域内的坡度、坡向数据，并将这些数据重采样成20米，提取地形特征参数；步骤4.2、统计icesat-2激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围，在该时间内对气候数据进行时序合成，并将数据投映到20米格网，提取气候特征参数。
13.进一步地，在步骤4.2中，气候数据时序合成具体方法是：假设 icesat-2 version 5激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围为2021年i月~2021年j月，则选取2021年i月~2021年j月的月平均气温，记为ti~tj、以及月度降水量数据，记为prei~prej，则按照以下公式进行时序合成：（1）
（2）。
14.一种基于icesat-2高分辨率数据的树高制图装置，应用于所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，包括：数据获取模块，用于获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据；sentinel-2影像预处理模块，用于对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；光子尺度校正和空间尺度校正模块，用于对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；辅助数据预处理模块，用于对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；森林树高反演模型建立模块，用于以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；森林树高图获取模块，用于利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。
15.一种设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的步骤。
16.与现有技术相比，本发明具有以下优点和有益效果：（1）本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备，设计了一种在光子和空间尺度上的处理方法，对存在质量问题的激光点数据进行剔除并对树高数据进行修正，提高了提取的icesat-2激光雷达树高数据的表达能力和精度。
17.（2）本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备，结合多源具体指光学遥感影像、星载激光雷达数据、机载激光雷达数据、dem数据、气象数据、地表覆盖数据，实现多源遥感数据与激光雷达数据间的协同反演，减小因数据源之间的差异引起的误差。
18.（3）本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备综合利用icesat-2激光雷达高分辨率高精度垂直信息、光学遥感数据水平密集覆盖的优势，实现了大范围、密集覆盖、20米高分辨率森林冠层高度制图。
附图说明
19.图1是基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的整体流程图。
20.图2是基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的示意图。
21.图3是icesat-2 version 5数据经过光子尺度和空间尺度校正后的树高数据与机载激光雷达树高的散点图。
22.图4是本发明基于icesat-2高分辨率数据的树高制图装置的示意图。
具体实施方式
23.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
24.本发明提出基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，如图1和图2所示，包括以下步骤：步骤1、获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据。
25.通过步骤1，确保多源遥感数据获取的范围与时间尽可能统一。
26.步骤2、对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；通过步骤2，对光学遥感影像进行预处理，消除因几何、大气影响引起的误差。
27.步骤3、对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数。
28.通过步骤3，对星载激光雷达数据进行筛选和校正，去除误差较大的数据，并修正激光雷达树高的整体误差。
29.步骤4、对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数。
30.通过步骤4，将辅助数据统一到上述的光学和激光雷达数据的坐标系与分辨率中，消除因数据源不同造成的误差。
31.步骤5、以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型。
32.通过步骤5，综合利用光学遥感数据的连续覆盖、激光雷达数据的高精度垂直结构信息的优势，进行联合反演，建立树高模型。
33.步骤6、利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。
34.通过步骤6，实现目标区域内高分辨率、连续密集覆盖的森林树高制图。
35.本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，设计了一种在光子和空间尺度上的处理方法，对存在质量问题的激光点数据进行剔除并对树高数据进行修正，提高了提取的icesat-2激光雷达树高数据的表达能力和精度。
36.本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，结合多源具体指光学遥感影像、星载激光雷达数据、机载激光雷达数据、dem数据、气象数据、地表覆盖数据，实现多源遥感数据与激光雷达数据间的协同反演，减小因数据源之间的差异引起的误差。
37.本发明中提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，综合利用icesat-2激光雷达高分辨率高精度垂直信息、光学遥感数据水平密集覆盖的优势，实现了大范围、密集覆盖、20米高分辨率森林冠层高度制图。
38.美国国家宇航局于2018年9月发射的icesat-2卫星上搭载的是小光斑激光雷达设备先进地形激光测高系统 atlas（advanced topographic laser altimeter system），其最新数据产品 version 5 于2021年1月发布，分辨率约为20 m，可以与高分辨率的光学遥感数据sentinel-2相结合，实现20 m分辨率森林高度反演和树高制图。
39.因此本发明实施例中，获取目标区域、指定时间内的icesat-2 version 5激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据。
40.所述步骤1具体包括：
步骤1.1、获取目标区域经纬度范围；步骤1.2、获取目标区域的机载激光雷达数据；步骤1.3、获取覆盖目标区域的sentinel-2影像及影像成像时间；步骤1.4、获取目标区域经纬度范围的、数据发布时间与sentinel-2成像时间需在同一年内的icesat-2激光雷达数据；步骤1.5、获取目标区域内的辅助数据，包括3depdem、坡度、坡向、降水、均温和地表覆盖产品。
41.在本发明实施例中，数据来源于icesat-2 version 5，因此覆盖目标区域的sentinel-2影像及影像成像时间需在2021年1月之后；目标区域经纬度范围的、数据发布时间（icesat-2 version 5数据于2021年1月开始发布）与sentinel-2成像时间需在同一年内的icesat-2 version 5激光雷达数据。
42.所述步骤2具体包括：步骤2.1、对sentinel-2影像进行大气校正；步骤2.2、以icesat-2激光雷达数据尺度为标准，将sentinel-2影像重采样到20米；步骤2.3、若同一地区有多幅不同时期的sentinel-2影像，则进行影像进行中值合成，最后将影像进行拼接并提取光谱特征参数。
43.本发明实施例中，数据来源于icesat-2 version 5，因此步骤2.2以icesat-2 version 5激光雷达数据尺度为标准，将sentinel-2影像重采样到20米。
44.在步骤2.1中，大气校正的方法为：利用libradtran大气辐射传输模型生成的包含大气条件、太阳几何信息、传感器几何信息、地形条件、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、大气痕量气体含量、地表反射率光谱的大气校正查表，将原始sentinel-2影像输入到查表中得到sentinel-2地表反射率影像。
45.在步骤2.3中，影像中值合成的方法为：将目标区域的所有sentinel-2影像进行叠加，逐个统计目标区域同一位置的不同时期的sentinel-2影像像元值，设第m个位置有n幅影像，则这n幅影像中的第i幅的第2~12波段像元值记为x
m_i_band1~
x
m_i_band12
，其中2≤i≤n，将这n幅影像的中位数，作为第m个位置的像元值，若n=1，则这n幅影像的中位数等于原值，以此得到中值合成后的sentinel-2影像。
46.造步骤2.3中，计算光谱特征参数，具体见表1光谱特征参数汇总。
47.表1 光谱特征参数汇总
所述步骤3具体包括：步骤3.1、在光子尺度上对icesat-2激光雷达数据进行处理，将存在误差的树高数据剔除，具体方式是设置光子质量控制参数进行筛选；步骤3.2、结合机载激光雷达数据在空间尺度上对icesat-2 version 5激光雷达数据进行修正，并提取树高特征参数。
48.在步骤3.1中，对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正的具体方法为：3.11、设置光子质量控制参数进行筛选，将不符合要求、存在误差的树高数据剔除：3.12、20米格网内光子总数大于140；3.13、20米格网内被标记为“冠层顶”的光子占总光子百分比大于5%；
3.14、20米格网内光子能量标记为“strong”；3.15、20米格网内光子时间标记为“night”；3.16、20米格网内光子总误差小于7米；3.17、20米格网中心光子地理定位误差小于6.5米。
49.在步骤3.2中，结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数的具体方法为：步骤3.21、将筛选后的数据叠加到机载激光雷达数据上；步骤3.22、提取icesat-2激光雷达数据对应位置的机载激光雷达数据，对这两种数据在20米空间尺度下进行拟合；步骤3.23、根据二者之间的拟合关系对icesat-2激光雷达数据进行修正，得到高可靠度树高特征参数 h_canopy_20m。
50.如图3所示，为本发明实施例中icesat-2 version 5数据经过光子尺度和空间尺度校正后的树高数据与机载激光雷达树高的散点图，通过步骤3，首先在光子尺度对质量存在问题的激光雷达数据进行剔除，之后结合实地机载树高数据在空间尺度对icesat-2激光雷达数据进行修正，提高了icesat-2激光雷达树高数据的精度以及在特定地区的表达能力。
51.步骤4具体包括：步骤4.1、利用 3dep dem数据计算目标区域内的坡度、坡向数据，并将这些数据重采样成20米，提取地形特征参数；步骤4.2、统计icesat-2激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围，在该时间内对气候数据进行时序合成，并将数据投映到20米格网，提取气候特征参数。
52.在步骤4.2中，气候数据时序合成具体方法是：假设 icesat-2 version 5激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围为2021年i月~2021年j月，则选取2021年i月~2021年j月的月平均气温（记为ti~tj）和月度降水量数据（prei~prej），则按照以下公式进行时序合成：（1）（2）提取地形气候特征参数和气候特征参数具体见表2地形气候特征参数和气候特征参数汇总。
53.表2 地形气候特征参数和气候特征参数汇总
步骤5的具体实现方式是：将icesat-2激光雷达数据、sentinel-2影像及计算的光谱特征参数、辅助数据及计算的地形特征参数和气候特征参数在同一坐标系下进行叠加，提取icesat-2激光雷达数据光斑点位置的树高样本，以每个树高样本以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，将树高样本随机的分成80%和20%两部分，80%部分作为训练数据，20%部分作为验证数据，将树高样本输入随机森林回归模型，对随机森林回归模型模型进行训练、参数优化和验证，得到森林树高反演模型。
54.在本发明实施例中，将icesat-2 version 5激光雷达数据、sentinel-2影像及步骤2计算的光谱特征参数、辅助数据及步骤4计算的地形特征参数和气候特征参数在同一坐标系下进行叠加，提取icesat-2 version 5激光雷达数据光斑点位置的树高样本。
55.步骤6的具体实现方式是：将目标区域内没有激光点覆盖的区域的选中的光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数输入到森林树高反演模型中，输出目标区域内没有激光点覆盖区域的树高，得到目标区域20米分辨率、密集覆盖树高分布图。
56.现有方法所采用的数据及生产的树高图分辨率均≥30米，本发明提供基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备，首次联合分辨率高于20米的多源遥感数据生产20米分辨率的森林树高图，能够提高了森林树高图的空间分辨率；首次提出一种针对新型icesat-2激光雷达高分辨率树高数据的处理方法与多源遥感数据联合反演的方法；综合利用多源遥感数据的信息与优势，在一定程度上提高了生产的树高图的精度和表达能力。
57.本发明还提供基于icesat-2高分辨率数据的树高制图装置，如图4所示，应用于所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，包括：数据获取模块，用于获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据；sentinel-2影像预处理模块，用于对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；光子尺度校正和空间尺度校正模块，用于对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；
辅助数据预处理模块，用于对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；森林树高反演模型建立模块，用于以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；森林树高图获取模块，用于利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。
58.本发明还提供一种设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的步骤。
59.本发明实施例中的存储器用于存储各种类型的数据以支持本发明所提供的设备的操作。这些数据的示例包括：用于在本发明所提供的设备上操作的任何计算机程序。
60.本发明实施例揭示的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法可以应用于处理器中，或者由处理器实现。处理器可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，基基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的各步骤可以通过处理器中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器可以是通用处理器、数字信号处理器(dsp，digital signalprocessor)，或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。处理器可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤，可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储介质中，该存储介质位于存储器，处理器读取存储器中的信息，结合其硬件完成本发明实施例提供的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的步骤。
61.在示例性实施例中，本发明所提供的设备可以被一个或多个应用专用集成电路(asic，application specific integrated circuit)、dsp、可编程逻辑器件(pld，programmable logic device)、复杂可编程逻辑器件(cpld，complex programmable logicdevice)、fpga、通用处理器、控制器、微控制器(mcu，micro controller unit)、微处理器(microprocessor)、或者其他电子元件实现，用于执行前述方法。
62.在一应用示例中，本发明所提供的设备包括笔记本电脑，笔记本电脑用于运行计算机程序时，实现前述任一实施例所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法。
63.可以理解，存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，也可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(rom，read only memory)、可编程只读存储器(prom，programmable read-only memory)、可擦除可编程只读存储器(eprom，erasable programmable read-only memory)、电可擦除可编程只读存储器(eeprom，electrically erasable programmable read-only memory)、磁性随机存取存储器(fram，ferromagnetic random access memory)、快闪存储器(flash memory)、磁表面存储器、光盘、或只读光盘(cd-rom，compact disc read-only memory)；磁表面存储器可以是磁盘存储器或磁带存储器。易失性存储器可以是随机存取存储器(ram，random accessmemory)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可
用，例如静态随机存取存储器(sram，static random access memory)、同步静态随机存取存储器(ssram，synchronous static random access memory)、动态随机存取存储器(dram，dynamic random access memory)、同步动态随机存取存储器(sdram，synchronousdynamic random access memory)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(ddrsdram，double data rate synchronous dynamic random access memory)、增强型同步动态随机存取存储器(esdram，enhanced synchronous dynamic random access memory)、同步连接动态随机存取存储器(sldram，synclink dynamic random access memory)、直接内存总线随机存取存储器(drram，direct rambus random access memory)。本发明实施例描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
64.在示例性实施例中，本发明实施例还提供了一种存储介质，即计算机存储介质，具体可以是计算机可读存储介质，例如包括存储计算机程序的存储器，上述计算机程序可由本发明提供的设备的处理器执行，以完成本发明实施例方法所述的步骤。计算机可读存储介质可以是rom、prom、eprom、eeprom、flash memory、磁表面存储器、光盘、或cd-rom等存储器。
65.另外，本发明实施例所记载的技术方案之间，在不冲突的情况下，可以任意组合。
66.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

技术特征：

1.基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据；步骤2、对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；步骤3、对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；步骤4、对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；步骤5、以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；步骤6、利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。2.根据权利要求1所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：步骤2.1、对sentinel-2影像进行大气校正；步骤2.2、以icesat-2激光雷达数据尺度为标准，将sentinel-2影像重采样到20米；步骤2.3、若同一地区有多幅不同时期的sentinel-2影像，则进行影像进行中值合成，最后将影像进行拼接并提取光谱特征参数。3.根据权利要求2所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于：在步骤2.1中，大气校正的具体方法是：利用libradtran大气辐射传输模型生成的包含大气条件、太阳几何信息、传感器几何信息、地形条件、气溶胶类型、气溶胶光学厚度、大气痕量气体含量、地表反射率光谱的大气校正查表，将原始sentinel-2影像输入到查表中得到sentinel-2地表反射率影像。4.根据权利要求2所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于：在步骤2.3中，影像中值合成的方法为：将目标区域的所有sentinel-2影像进行叠加，逐个统计目标区域同一位置的不同时期的sentinel-2影像像元值，设第m个位置有n幅影像，则这n幅影像中的第i幅的第2~12波段像元值记为x
m_i_band1~
x
m_i_band12
，其中2≤i≤n，将这n幅影像的中位数，作为第m个位置的像元值，若n=1，则这n幅影像的中位数等于原值，以此得到中值合成后的sentinel-2影像。5.根据权利要求1所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于：所述步骤3中，对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正的具体方法为：设置光子质量控制参数进行筛选，将不符合要求、存在误差的树高数据剔除，光子质量控制参数设置为：20米格网内光子总数大于140，20米格网内被标记为“冠层顶”的光子占总光子百分比大于5%，20米格网内光子能量标记为“strong”，20米格网内光子时间标记为“night”，20米格网内光子总误差小于7米，20米格网中心光子地理定位误差小于6.5米。6.根据权利要求1所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于：所述步骤3中，结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数的具体方法为：将筛选后的数据叠加到机载激光雷达数据上，提取icesat-2激光雷达数据对应位置的机载激光雷达数据，对这两种数据在20米空间尺度下进行拟合，根据二者之间的拟合关系对icesat-2激光雷达数据进行修正，得到高可靠度树高特征参数 h_canopy_20m。7.根据权利要求1所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于，步
骤4具体包括：步骤4.1、利用 3dep dem数据计算目标区域内的坡度、坡向数据，并将这些数据重采样成20米，提取地形特征参数；步骤4.2、统计icesat-2激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围，在该时间内对气候数据进行时序合成，并将数据投映到20米格网，提取气候特征参数。8.根据权利要求7所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于：在步骤4.2中，气候数据时序合成具体方法是：假设 icesat-2 version 5激光雷达数据、sentinel-2影像、机载激光雷达数据获取的时间范围为2021年i月~2021年j月，则选取2021年i月~2021年j月的月平均气温，记为ti~tj、以及月度降水量数据，记为prei~prej，则按照以下公式进行时序合成：（1）（2）。9.一种基于icesat-2高分辨率数据的树高制图装置，应用于如权利要求1-8任一项所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法，其特征在于，包括：数据获取模块，用于获取目标区域、指定时间内的icesat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、sentinel-2影像数据和辅助数据；sentinel-2影像预处理模块，用于对sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；光子尺度校正和空间尺度校正模块，用于对icesat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；辅助数据预处理模块，用于对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；森林树高反演模型建立模块，用于以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；森林树高图获取模块，用于利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图。10.一种设备，包括处理器和用于存储能够在处理器上运行的计算机程序的存储器，处理器用于运行计算机程序时，执行权利要求1-8任一项所述的基于icesat-2高分辨率数据的树高制图方法的步骤。

技术总结

基于ICESat-2高分辨率数据的树高制图方法、装置及设备，包括获取目标区域、指定时间内的ICESat-2激光雷达数据、机载激光雷达数据、Sentinel-2影像数据和辅助数据；对Sentinel-2影像进行预处理，计算光谱特征参数；对ICESat-2激光雷达数据进行光子尺度校正，再结合机载激光雷达数据进行空间尺度校正，获得树高特征参数；对辅助数据进行预处理，计算地形特征参数和气候特征参数；以光谱特征参数、地形特征参数和气候特征参数作为自变量，树高特征参数作为因变量，输入随机森林回归模型，建立森林树高反演模型；利用森林树高模型，生成目标区域密集覆盖的20米分辨率的森林树高图，本发明能够协同多源遥感数据进行森林树高建模并实现20米分辨率森林树高制图。现20米分辨率森林树高制图。现20米分辨率森林树高制图。