ICS65.020CCSB07DB42湖北省市場(chǎng)監(jiān)督管理局發(fā)布IDB42/T2073—2023前言 V 12規(guī)范性引用文件 13術(shù)語和定義 14總體技術(shù)要求 2 4.2 4 4.4 5準(zhǔn)備工作 4 6樣地?cái)?shù)據(jù)獲取 4 7數(shù)據(jù)處理 5 8森林蓄積量建模 6 最優(yōu)模型與超參數(shù)確定6839模型精度評(píng)價(jià) 6 R2.................................................................................................................................................................................................................................................... MAE......................................................................................................................... RMSE........................................................................................................................... rRMSE................................................................................................................. DB42/T2073—202310森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì) 7 森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì)037 8 （資料性）樹高及郁閉度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)9 參考文獻(xiàn) DB42/T2073—2023本文件按照GB/T1.1—2020《標(biāo)準(zhǔn)化工作導(dǎo)則第1部分：標(biāo)準(zhǔn)化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的規(guī)定起草。請(qǐng)注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利。本文件的發(fā)布機(jī)構(gòu)不承擔(dān)識(shí)別專利的責(zé)任。本文件由華中農(nóng)業(yè)大學(xué)提出。本文件由湖北省林業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)歸口。本文件起草單位：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、湖北省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院、湖北省林業(yè)科學(xué)研究院、湖北省林業(yè)勘察設(shè)計(jì)院。本文件主要起草人：佃袁勇、周靖靖、林成軍、黃光體、談宜院、胡文杰、陳禮波、陳強(qiáng)、文紅波、路寬、王怡、沈毓芬、周志翔、王鵬程、彭壽連、賈秀紅。本文件為首次發(fā)布。本文件實(shí)施應(yīng)用中的疑問，可咨詢湖北省林業(yè)標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)，聯(lián)系電話郵箱：hblybzh@163.com；對(duì)本文件的有關(guān)修改意見，請(qǐng)反饋至華中農(nóng)業(yè)大學(xué)，電話郵箱：dianyuanyong@。DB42/T2073—2023V森林蓄積量是當(dāng)前森林監(jiān)測(cè)的主要任務(wù)，但對(duì)地形復(fù)雜、難到達(dá)區(qū)域地面調(diào)查方法存在一定的局限性。隨著激光雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展，機(jī)載激光雷達(dá)可以方便獲取森林區(qū)域激光雷達(dá)點(diǎn)云，為大范圍森林蓄積量監(jiān)測(cè)提供了技術(shù)支撐。為規(guī)范機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)在森林蓄積量監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，在廣泛征求相關(guān)行業(yè)及林業(yè)主管和業(yè)務(wù)部門意見基礎(chǔ)上，結(jié)合湖北森林資源分布特點(diǎn)，依據(jù)機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)水平，編制了本文件。DB42/T2073—20231機(jī)載激光雷達(dá)森林蓄積量建模技術(shù)規(guī)程本文件規(guī)定了湖北省開展機(jī)載激光雷達(dá)森林蓄積量建模的基本要求、準(zhǔn)備工作、樣地?cái)?shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)處理、森林蓄積量建模、模型精度評(píng)價(jià)、森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì)和成果提交等內(nèi)容。本文件適用于湖北省域范圍內(nèi)應(yīng)用機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù)開展森林蓄積量模型構(gòu)建、模型精度驗(yàn)證和森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì)等工作，星載激光雷達(dá)及無人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)用于森林蓄積量建?？蓞⒄?qǐng)?zhí)行。2規(guī)范性引用文件下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB/T26424國(guó)家森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)規(guī)程GB/T36100-2018機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)及計(jì)算方法GB/T38590森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)程CH/T3023機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取成果質(zhì)量檢驗(yàn)技術(shù)規(guī)程CH/T8023機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)規(guī)范CH/T8024-2011機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范LY/T1821林業(yè)地圖圖式3術(shù)語和定義下列術(shù)語和定義適用于本文件。3.1發(fā)射激光束并接收回波獲取目標(biāo)三維信息的系統(tǒng)。[來源：CH/T8024-2011,定義3.1]3.2機(jī)載激光雷達(dá)airbornelidar在航空平臺(tái)上，集成激光雷達(dá)、定位定姿系統(tǒng)（POS）、數(shù)碼相機(jī)和控制系統(tǒng)所構(gòu)成的綜合系統(tǒng)。[來源：CH/T8024-2011,定義3.4]3.3點(diǎn)云pointcloud以離散、不規(guī)則方式分布在三維空間中的點(diǎn)的集合。[來源：CH/T8024-2011,定義3.5]2DB42/T2073—20233.4點(diǎn)云密度pointclouddensity以高程方向?yàn)榉ǚ较?，單位面積上點(diǎn)云中激光點(diǎn)的平均數(shù)量。[來源：GB/T36100-2018，定義3.4]樹干材積volume根徑以上樹干的體積，以立方米(m3)為單位。森林蓄積量forestgrowingstockvolume森林中所有活立木樹干材積的總和，以立方米為單位。3.7特征提取featureextraction對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云中某一模式的一組測(cè)量值進(jìn)行變換，以突出該模式具有代表性特征的一種方法。3.8特征篩選featureselection從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云中,經(jīng)過特征提取后，篩選確定對(duì)森林蓄積量估算更有效的特征變量的工作。3.9超參數(shù)hyperparameters在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，不是通過訓(xùn)練獲得而是通過初始設(shè)定的且與模型調(diào)優(yōu)訓(xùn)練有關(guān)的參數(shù)稱為超參數(shù)。網(wǎng)格搜索法gridsearch網(wǎng)格搜索法是一種超參數(shù)確定方法。在指定超參數(shù)范圍及超參數(shù)變動(dòng)步長(zhǎng)的基礎(chǔ)上，按照步長(zhǎng)從超參數(shù)最小值依次調(diào)整到最大值，通過遍歷超參數(shù)組合來尋找模型最優(yōu)的超參數(shù)組合的方法。4總體技術(shù)要求4,1點(diǎn)云數(shù)據(jù)要求機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取、處理技術(shù)及精度評(píng)價(jià)與要求應(yīng)符合GB/T36100、CH/T3023、CH/T8023、CH/T8024的規(guī)定。4.2點(diǎn)云密度要求根據(jù)地貌形態(tài)及森林群落分布，點(diǎn)云密度應(yīng)符合表1中要求。表1不同地貌形態(tài)下點(diǎn)云密度要求地表開闊，且相對(duì)高差小于50m海拔小于500m，相對(duì)高差不大于100m海拔低于2000m，起伏度大于150m海拔大于2000m4.3采集時(shí)間要求DB42/T2073—20233樣地調(diào)查、衛(wèi)星影像獲取與機(jī)載激光雷達(dá)采集時(shí)間上應(yīng)保持同步，最長(zhǎng)時(shí)間間隔不超過180天。4,4工作流程圖機(jī)載激光雷達(dá)森林蓄積量建模技術(shù)工作流程見圖1。圖1工作流程圖DB42/T2073—202345準(zhǔn)備工作調(diào)查區(qū)域內(nèi)需要收集的資料如下：a)機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，格式為L(zhǎng)AS標(biāo)準(zhǔn)格式，點(diǎn)云密度符合4.2中點(diǎn)云密度要求；b)機(jī)載激光雷達(dá)飛行相關(guān)數(shù)據(jù)及報(bào)告；c)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換參數(shù)或坐標(biāo)轉(zhuǎn)換控制點(diǎn)資料；d)高分辨率衛(wèi)星影像圖；e)最新森林資源連續(xù)清查數(shù)據(jù)集或森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)集；f)近期森林資源清查或林草濕監(jiān)測(cè)固定樣地?cái)?shù)據(jù)；g)其它相關(guān)資料。5.2儀器設(shè)備準(zhǔn)備樣地調(diào)查及實(shí)地驗(yàn)證等工作所需儀器、工具等。6樣地?cái)?shù)據(jù)獲取6.1樣地布設(shè)與定位6.1.1樣地預(yù)選原則樣地預(yù)選應(yīng)遵循以下原則。a)代表性原則：每個(gè)優(yōu)勢(shì)樹種或優(yōu)勢(shì)樹種組的樣地，應(yīng)在單位面積森林蓄積量等方面能全面代表調(diào)查區(qū)域的情況。b)典型性原則：每個(gè)優(yōu)勢(shì)樹種或優(yōu)勢(shì)樹種組中不同樹高等級(jí)和郁閉度等級(jí)的樣地?cái)?shù)量盡可能均勻。樹高及郁閉度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)可參考附錄A。c)合理性原則：樣地在調(diào)查總體內(nèi)盡可能均勻分布，以使樣地包含不同的地貌類型、立地質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)類型；樣地在局部上相對(duì)集中，以減少樣地調(diào)查往返路程，提高調(diào)查效率。6.1.2樣地預(yù)選方法按以下步驟進(jìn)行樣地預(yù)選工作：a)根據(jù)歷史蓄積量分布數(shù)據(jù)或遙感影像數(shù)據(jù)對(duì)目標(biāo)區(qū)域內(nèi)森林進(jìn)行分層，確定不同分層的樣地類型和數(shù)量；b)根據(jù)最近一期森林資源小班圖層，按優(yōu)勢(shì)樹種或樹種組分布狀況，結(jié)合合理性原則，按照高于樣地?cái)?shù)量1.2倍確定初始的樣地點(diǎn)位，形成初始樣點(diǎn)點(diǎn)群集合；c)根據(jù)小班圖層中單位面積蓄積量、平均高、郁閉度、立地類型等分布情況，在初始樣點(diǎn)所在區(qū)域，依據(jù)典型性、代表性和合理性原則，將初始樣地點(diǎn)群落實(shí)到小班。每個(gè)點(diǎn)群內(nèi)，每個(gè)優(yōu)勢(shì)樹種或樹種組布設(shè)3個(gè)～5個(gè)樣地，得到預(yù)設(shè)樣地分布圖。樣地最小間距大于500m，樣地離小班邊界不小于20m；d)輸出預(yù)設(shè)樣地分布點(diǎn)數(shù)據(jù)，可采用shapefile或KML文件格式，其屬性表可參考附錄B。6.1.3樣地定位DB42/T2073—20235根據(jù)預(yù)設(shè)樣地中心坐標(biāo)，導(dǎo)航至樣地中心。觀察周圍林分情況，若該中心半徑20m范圍內(nèi)林分均屬同一類型，則該中心即為樣地中心，否則，移動(dòng)該中心至合適的位置。若無論如何移動(dòng)，樣地都無法只包含一個(gè)林分類型，則選擇的樣地可包含兩個(gè)及以上類型，但不能包含無立木林地。6.2樣地設(shè)置6.2.1樣地大小與形狀樣地可設(shè)置正方形或圓形樣地。方形樣地邊長(zhǎng)為30m，圓形樣地半徑為15m。一個(gè)調(diào)查區(qū)域盡量采用相同形狀樣地。6.2.2樣地?cái)?shù)量將調(diào)查區(qū)域內(nèi)的森林及疏林地，根據(jù)喬木林優(yōu)勢(shì)樹種或樹種組進(jìn)行劃分，劃分標(biāo)準(zhǔn)可參考附錄C。a)針葉樹種組：冷杉類、松類、杉木類、柏木類；其中松類可進(jìn)一步分為馬尾松、落葉松類和其他松類。b)闊葉樹種組：硬闊類、軟闊類、楊樹類；c)混交樹種組：針葉混、闊葉混、針闊混；d)喬木經(jīng)濟(jì)樹種組：果樹類、食用原料樹種類、工業(yè)原料樹種類、藥用樹種類、其他經(jīng)濟(jì)樹種類。樣地?cái)?shù)量根據(jù)調(diào)查區(qū)域總面積和蓄積量情況，按公式（1）計(jì)算。N——樣地?cái)?shù)量；t——可靠性指標(biāo)，在95%的可靠性水平下，t一般取1.96；C——調(diào)查區(qū)域前期統(tǒng)計(jì)的區(qū)域蓄積量變異系數(shù)；E——期望取得的森林蓄積量相對(duì)誤差，一般不高于15%。6.3樣地調(diào)查樣地調(diào)查工作參考GB/T26424、GB/T38590及相關(guān)地方標(biāo)準(zhǔn)，由專業(yè)技術(shù)人員完成。為保證后續(xù)樣地與激光雷達(dá)點(diǎn)云在空間上精確配準(zhǔn)，需采用聯(lián)合差分定位技術(shù)對(duì)樣地中心、角點(diǎn)和樣木進(jìn)行精確定位，并記錄坐標(biāo)。調(diào)查內(nèi)容包括胸徑、樹高、枝下高、冠幅、郁閉度、起源、樹種組成、林分年齡和林分密度等信息。按照GB/T26424、GB/T38590要求填寫樣地調(diào)查記錄表和每木檢尺記錄表等。7數(shù)據(jù)處理7.1樣地?cái)?shù)據(jù)處理將每個(gè)樣地定位位置及測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理及數(shù)字化歸檔，分析得出樣地的林分特征，生成樣地位置矢量圖。按照GB/T26424內(nèi)規(guī)定和要求使用當(dāng)?shù)鼗驀?guó)家材積表計(jì)算樹干材積、樣地單位面積蓄積量。7.2點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理點(diǎn)云數(shù)據(jù)的預(yù)處理按以下步驟進(jìn)行：a)對(duì)調(diào)查區(qū)域內(nèi)的機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲去除；b)對(duì)激光點(diǎn)云分類，將激光點(diǎn)分為地面點(diǎn)、非地面點(diǎn)，可使用改進(jìn)的漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波、漸進(jìn)形態(tài)濾波和布料模擬濾波等算法；DB42/T2073—20236c)對(duì)激光點(diǎn)云中的地面點(diǎn)可采用反距離加權(quán)、克里金或不規(guī)則三角網(wǎng)等插值法生成數(shù)字高程模d)利用數(shù)字高程模型對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行高程歸一化處理。8森林蓄積量建模8.1點(diǎn)云特征提取使用高程歸一化后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，基于樣地大小劃分格網(wǎng)單元，提取點(diǎn)云特征變量，包括點(diǎn)云高度特征變量、點(diǎn)云密度特征變量和點(diǎn)云結(jié)構(gòu)特征變量，常見點(diǎn)云特征變量及計(jì)算方法參考附錄D。8.2點(diǎn)云特征篩選采用特征篩選算法選出對(duì)森林蓄積量敏感的點(diǎn)云特征變量，特征變量篩選算法可參考附錄E。8.3最優(yōu)模型與超參數(shù)確定最優(yōu)模型及超參數(shù)的確定過程按如下步驟進(jìn)行：a)將地面實(shí)測(cè)樣地單位面積蓄積量作為因變量，篩選后的點(diǎn)云特征變量作為自變量，使用多元線性回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林等不同方法分別建立回歸模型，模型可在分層樣本數(shù)據(jù)或所有樣本數(shù)據(jù)上進(jìn)行建模；b)采用留一交叉驗(yàn)證法比較不同建模方法的精度，精度評(píng)價(jià)指標(biāo)應(yīng)符合9.1中的規(guī)定，按照9.2中的方法選出最優(yōu)的建模模型；c)在確定模型的基礎(chǔ)上，采用網(wǎng)格搜索法確定模型的超參數(shù)。9模型精度評(píng)價(jià)9.1模型評(píng)價(jià)方法9.1.1決定系數(shù)R2采用決定系數(shù)評(píng)價(jià)模型估測(cè)精度，按公式（2）計(jì)算：ii——i9.1.2平均絕對(duì)誤差MAE采用平均絕對(duì)誤差評(píng)價(jià)模型精度，按公式（3）計(jì)算：DB42/T2073—20237yi——實(shí)際調(diào)查值；——樣本蓄積量平均值；yi——實(shí)際調(diào)查值；——樣本蓄積量平均值；nn——樣本數(shù)量。9.1.3均方根誤差RMSE采用均方根誤差評(píng)價(jià)模型估測(cè)精度，按公式（4）計(jì)算：——樣本蓄積量均值；yi——樣本蓄積量值；——樣本蓄積量均值；yi——樣本蓄積量值；nn——訓(xùn)練和驗(yàn)證樣地?cái)?shù)量。9.1.4相對(duì)均方根誤差rRMSE采用相對(duì)均方根誤差評(píng)價(jià)模型估測(cè)精度，按公式（5）計(jì)算：RMSE——均方根誤差；9.2精度要求RMSE——均方根誤差；9.2精度要求按照模型評(píng)價(jià)方法中計(jì)算的4個(gè)指標(biāo)精度要求及等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)可參考附錄F。當(dāng)有2個(gè)指標(biāo)的等級(jí)達(dá)到中及以上，模型等級(jí)為中；當(dāng)有3個(gè)指標(biāo)的等級(jí)達(dá)到中及以上，模型等級(jí)為優(yōu)。最終選擇的模型精度等級(jí)應(yīng)達(dá)到中級(jí)及以上。10森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì)10.1點(diǎn)云特征格網(wǎng)化將整個(gè)調(diào)查區(qū)域的機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)按照規(guī)定的格網(wǎng)單元大小，提取點(diǎn)云特征變量。10.2森林蓄積量計(jì)算采用最優(yōu)模型和篩選確定的點(diǎn)云特征變量，計(jì)算每個(gè)格網(wǎng)單元的森林蓄積量。10.3森林蓄積量空間分布統(tǒng)計(jì)DB42/T2073—20238在調(diào)查區(qū)域范圍內(nèi)，以小班為單位對(duì)森林蓄積量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，計(jì)算總和、平均值、中值、最大值、最小值及標(biāo)準(zhǔn)差，生成小班森林蓄積量統(tǒng)計(jì)表。蓄積量以立方米（m3）為單位，精確到0.01。10.4森林蓄積量空間分布圖以計(jì)算出的森林蓄積量格網(wǎng)為底圖，加載行政界限、林班或小班邊界、文字標(biāo)注信息，疊加公里格網(wǎng)、指北針、比例尺和圖例等整飾信息，制作調(diào)查區(qū)域內(nèi)森林蓄積量空間分布圖和小班森林蓄積量分布圖。圖廓整飾內(nèi)容參考LY/T1821執(zhí)行。11成果資料提交的主要成果資料如下：a)調(diào)查區(qū)域森林蓄積量建模技術(shù)報(bào)告，技術(shù)報(bào)告模板可參考附錄G；b)調(diào)查區(qū)域森林蓄積量空間分布圖；c)調(diào)查區(qū)域森林小班蓄積量分布圖及統(tǒng)計(jì)表；d)調(diào)查區(qū)域森林樣地調(diào)查表。DB42/T2073—20239樹高及郁閉度等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)該附錄列出了針對(duì)優(yōu)勢(shì)樹種或樹種組按照樹高和郁閉度進(jìn)行分層時(shí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，其中樹高分層劃分標(biāo)準(zhǔn)見表A.1,郁閉度分層劃分標(biāo)準(zhǔn)見表A.2。表A.1樹高分層劃分標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)樹高矮<10m中高>20m表A.2郁閉度分層劃分標(biāo)準(zhǔn)等級(jí)郁閉度疏<0.4中0.4～0.7密>0.7DB42/T2073—2023預(yù)設(shè)樣地屬性結(jié)構(gòu)表該附錄列出了預(yù)設(shè)樣地的屬性表，具體表結(jié)構(gòu)如表B.1所示。表B.1預(yù)設(shè)樣地屬性結(jié)構(gòu)表1-2省-3市-4-5鄉(xiāng)-6村-7-8-9-66--4141402--DB42/T2073—2023樹種組分類表按喬木林分為優(yōu)勢(shì)樹種組，并根據(jù)當(dāng)?shù)刂饕l(xiāng)土樹種的種類，劃分樹種組如表C.1所示。表C.1樹種組分類標(biāo)準(zhǔn)表樟樹、楠木、栓皮櫟、麻櫟、錐櫟、高山櫟、銳齒櫟樺、白樺、光皮樺、楮栲、珙桐、光葉珙桐、樸樹、椴木、檫木、花楸類、懸鈴木、合歡、欒樹、拐棗樹、梾木類、白辛樹、楸樹、柳類、泡桐、鵝掌楸、木蘭、凹葉厚樸、含笑、青、楝樹、香椿、小果香椿、皂莢、黃連木任何一個(gè)樹種或樹種組蓄積量或株數(shù)占總蓄積量或總株數(shù)DB42/T2073—2023常用的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征變量利用點(diǎn)云高程值計(jì)算與高程相關(guān)的參數(shù)變量，以及與點(diǎn)云密度相關(guān)的參數(shù)變量。具體計(jì)算以樣地范圍或者規(guī)定的格網(wǎng)單元大小，計(jì)算相關(guān)點(diǎn)云特征參數(shù)，具體的參數(shù)及計(jì)算方法見表D.1。表D.1常用的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征變量hmaxhrange某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)的高度值范圍hmean某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)的高度值的平均值hmed某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值的中位數(shù)hvar某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值的方差hstdv某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值的標(biāo)準(zhǔn)差hskew某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值分布的對(duì)稱性hkurt某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值分布的平坦度hcv某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值的變異系數(shù)hmad某一格網(wǎng)內(nèi)所有點(diǎn)高度值的偏差的平均值hp某一格網(wǎng)內(nèi)將其內(nèi)部所有歸一化的激光雷達(dá)點(diǎn)云按高度進(jìn)行排序，然后計(jì)算每一格網(wǎng)內(nèi)X%的點(diǎn)所在的高度，即為該格網(wǎng)的高度百分位數(shù)hiqphiqp=h75-h25hcrrhtexturej為地面0~1m處的激光點(diǎn)nPtsnptsvdensityN植被點(diǎn)/nptsstratum0N地表/nptsstratum10m～1m植被回波0m～1m區(qū)間內(nèi)的植被點(diǎn)在所有點(diǎn)中所占的stratum2DB42/T2073—2023表D.1常用的LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)特征參數(shù)（續(xù)）stratum3?nptsstratum4stratum5stratum6pct1pct2pct3N三次回波?nptsPCTnotfirst比N非一次回波?nptsDB42/T2073—2023特征篩選方法E.1特征變異度量法該方法一般用在特征選擇前的預(yù)處理，主要目的是去掉變異程度小的特征。a)對(duì)于離散型特征變量，直接統(tǒng)計(jì)特征的值占總樣本數(shù)量的比例，如果大于某個(gè)給定閾值則認(rèn)為該特征變量變化程度小，可去掉。一般閾值可取95%。b)對(duì)于連續(xù)型特征變量，統(tǒng)