近日，遥感领域国际顶级期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（IEEE TGRS）》在线刊发了我校地理学部本科生科研训练项目研究成果——Forest Canopy Height Extraction Method Based on Icesat-2/Atlas Data。IEEE TGRS是IEEE地球科学与遥感技术协会（GRSS）会刊，在遥感技术和地球科学领域具有较高影响力，是中科院一区TOP期刊，影响因子为8.125。论文第一作者时为地理学部2018级地理信息科学专业学生黄祥（现为地理学部2022级地图学与地理信息系统专业硕士研究生），通讯作者为地理学部程峰老师。
论文链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10032195
ICESat-2/ATLAS星载激光雷达光子点云数据易受太阳背景噪声、植被覆盖度及地形等因素干扰，很难准确提取森林冠层高度。论文针对上述问题提出了一种新的植被冠层高度提取方法。该方法能够有效去除数据噪声，并将地面和植被冠层的光子点云准确分离，进而实现各类植被冠层高度的准确获取。该方法对山地环境下茂盛森林的树木冠高度反演具有明显优势。
图1. 不同噪声分布场景下的ICESat-2官方算法和论文中算法的光子点云噪声去除结果对比；图6(a)是低信噪比场景下ICESat-2官方算法的去噪结果；图6(b)是低信噪比场景下论文中算法的去噪结果；图6(c)是高信噪比场景下ICESat-2官方算法的去噪结果；图6(d)是高信噪比场景下论文中算法的去噪结果。
图2. 基于ICESat-2官方算法的地面-冠层光子点云分类结果。图2(a)为低信噪比场景下分类结果，图2(b)为高信噪比场景下的分类结果。
图3. 基于论文中算法的光子点云的地面-冠层光子点云分类结果；图3(a)为低信噪比场景下分类结果，图3(b)为高信噪比场景下的分类结果。
近年来，地理学部围绕立德树人根本任务，扎实推进一流学科建设和一流专业建设，全面提升办学质量，为云南省社会经济发展培养了大批优秀地理教师和创新拔尖人才。聚焦党的二十大精神，地理学部将全面贯彻落实党中央关于教育、科技、人才工作的战略部署，在学科专业水平、人才培养质量、科技创新能力、社会服务成效等方面聚力提升，更好服务国家和地方重大战略。
