黃旭　賈煒瑋　王強　鄭玉潔　梁玉釗

摘?要：【目的】背包式激光雷達作為一種新型激光雷達，具有其他激光雷達所沒有的優(yōu)點，但還沒有相應的文獻參考，因此本文使用背包式激光雷達進行落葉松單木因子提取，為背包式激光雷達的使用提供理論基礎?！痉椒ā恳院邶埥迥峡h孟家崗林場9塊落葉松人工林樣地為研究對象，根據樹木的形態(tài)特征，利用背包式激光雷達掃描樣地獲取點云數據，使用Lidar360軟件對樣地內的樹木點云數據進行單木識別及胸徑、樹高的提取，同時與實測數據比較進行精度評價及相關性檢驗?！窘Y果】①利用背包式激光雷達數據進行單木分割的單木匹配率較高，平均匹配率為80.20%;②單木胸徑提取結果決定系數R2最低為0.8，最高可達0.97，均方根誤差RMSE最高為1.92 m，最低為0.6 m，胸徑提取精度最高為97.62%，最低為92.25%;③單木樹高提取的平均精度為80.27%，提取結果與實測相比差距較大?！窘Y論】背包式激光雷達掃描的點云數據可以用于樣地內單木的識別;胸徑的提取結果可靠性最高，能夠滿足林下胸徑數據的采集;由于遮擋單木點云數據的樹冠頂部掃描不完全，導致樹高提取的精度相對較低。說明背包式激光雷達還不可以直接用于樹高數據的采集和提取，需結合其他種類激光雷達數據進行更高精度的分析。

關鍵詞：背包式激光雷達;點云數據;落葉松人工林;胸徑;樹高

中圖分類號：S771.8?文獻標識碼：A???文章編號：1006-8023（2019）04-0014-08

Study on Individual Tree Factor Extraction of Larix Olgensis in Backpack Lidar

HUANG Xu1， JIA Weiwei1*， WANG Qiang2， ZHENG Yujie1， LIANG Yuzhao1

（1.College of Forestry， Northeast Forestry University， Harbin 150040;

2.College of Surveying and Mapping Engineering， Heilongjiang Institute of Technology， Harbin 150040）

Abstract：[Objective] As a new type of laser radar， Libackpack has the advantages that other laser radars do not have， but there is no corresponding literature reference. Therefore， this paper uses Libackpack to extract larch factor， which provides a theoretical basis for the use of Libackpack. [Method] Taking 9 plots of Larix Olgensis plantation sample land in Mengjiagang Forest Farm of Huanan County， Heilongjiang Province as the research object， according to the morphological characteristics of trees， the point cloud data was acquired by using the Libackpack scanning plot， and the forest individual tree detection in the sample land and extraction of the diameter at breast height （DBH） and tree height were carried out by Lidar 360 software， then compared with the measured data for accuracy evaluation and correlation test. [Result] （1） The matching rate of individual tree segmentation using Libackpack data was higher， with an average matching rate of 80.20%. （2）The determination coefficient R2 of individual tree DBH extraction results was 0.8 at the lowest and 0.97 at the highest， the root means squared error （RMSE） was 1.92 m at the highest and 0.6 m at the lowest， and the extraction precision of the diameter at breast height （DBH） was 97.62% at the highest and 92.25% at the lowest. （3） The average extraction precision of single tree height was 80.27%， and there was a great difference between the extraction results and the actual measurement. [Conclusion] The point cloud data scanned by Libackpack can be used for the individual tree detection in the sample land. The extraction result of DBH had the highest reliability， which can meet the requirements of collecting DBH data under forests. Due to sheltering， the incomplete scanning of the canopy top of individual tree point cloud data lead to the low extraction precision of the tree height relatively. It illustrated that Libackpack cannot be directly used for tree height data collection and extraction， and it was necessary to combine with other types of laser radar data for more precision analysis.

Keywords：Backpack Lidar; point cloud data; Larix Olgensis; DBH; tree height

0?引言

森林生態(tài)系統是地球上重要的生態(tài)系統。森林資源是地球上最重要的資源之一，也是生物多樣性的基礎[1]。森林垂直結構是陸地生態(tài)系統中重要的參數，提高遙感森林垂直結構的反演精度，對于提高森林生物量、葉面積指數估測精度和開展森林演替、碳循環(huán)、初級生產力研究具有重要意義，在森林生長、死亡和演替等森林生態(tài)系統的動態(tài)變化中起著重要作用[2]。為了及時獲得準確的森林資源信息，必須進行高效的森林資源管理。獲取森林資源的傳統方法是通過人工每木檢尺，勞動強度大、效率低，很難獲得連續(xù)和廣泛的森林結構參數[3]。激光雷達技術作為一種高科技應用科學，對植被空間結構和地形具有較強的檢測能力，已成功應用于森林參數的定量測量和反演，特別是森林高度和垂直結構的檢測，具有傳統光學遙感數據無可比擬的優(yōu)勢[4-6]。激光雷達技術在林業(yè)中的應用越來越廣泛，已成為森林調查的重要手段[7-11]。

激光雷達是一種主動遙感技術，通過發(fā)射和接收激光脈沖來精度地測定地表物體的地理位置，由于激光脈沖對森林冠層具有穿透性，因此，可以獲得從森林冠層表面到林下地形之間詳細的三維結構信息。國內外學者用激光雷達掃描森林，在計算機中重建樹木的不規(guī)則結構和表面，并提取樹干的高度、樹干的直徑以及構造樹干分支模型中的其他參數，并且與傳統的森林實測值進行比對后得出偏差滿足測量精度的結論[12-15]。使用激光雷達來對樹干體積、樹冠體積、表面積的提取也已趨于成熟[16-19]，Olschofsky等人[20]利用激光雷達來提取生物量，與已知的真實生物量數據相比，總體精度達到了95%或更高。

目前對機載激光雷達和地基激光雷達的使用和研究已經十分成熟，但在外業(yè)活動采集數據過程中成本較高，數據使用比較麻煩。而背包式激光雷達作為一種新研發(fā)出現的可便攜的激光雷達還鮮有報道。因此，本文使用背包式激光雷達掃描黑龍江省東北部地區(qū)孟家崗林場9塊落葉松樣地，與實測樣地的每木檢尺進行相關性驗證，為背包式激光雷達的使用提供理論基礎。

1?研究地區(qū)和數據

1.1?研究區(qū)概況

研究區(qū)位于黑龍江省華南縣孟家崗林場。林場位于樺南縣東北部，距縣城21 km。地理坐標為東經130°32′42″～130°52′36″，北緯46°20′16″～46°30′50″。林場地處完達山西麓余脈，以低山丘陵為主，坡度較為平緩，大部分坡度在10°～20°之間?，F為以柞木、黑樺、山楊和白樺為主的次生落葉闊葉混交林和人工針葉林。主要喬木樹種有紅松（Pinuskoraien-sis） 、云杉 （Picea asperata ）和樟子松（Pinussylvestrisvar. mongolica） 等，灌木和藤本植物主要有胡枝子（Lespedeza bicolor）、毛 榛 子 （Corylusmandshurica） 、五味子（Schisandra chinensis） 和刺五加（Acanthopanax senticosus） 等。草本植物主要是苔草（Carex tristachya）、鈴蘭（Convallaria majalisLinn）等。

1.2?人工實測數據采集

人工實測數據源于2012年7-9月在孟家崗林場設置的9塊人工落葉松標準地，標準地面積0.06 hm2。對每塊樣地內樹木逐一編號，進行每木檢尺，分別測量每棵樹的胸徑、樹高和坐標信息。樣地每木調查起測胸徑為 5 cm，樹高采用激光測高儀進行量測，9塊樣地的基本情況見表1。

1.3?背包雷達式數據采集

背包式雷達數據來自于2018年7-9月對這9塊樣地進行復查，用背包式激光雷達掃描得到。為提取樣地的激光點云數據，本文采用由北京數字綠土科技有限公司研發(fā)的LiBackpack 50 背包式激光雷達掃描系統進行掃描。背包式激光雷達系統參數見表2。

數據采集之前需要對在樣地內行走的路線進行規(guī)劃，如圖1所示，序號表示的是行走路線順序，目的是可以采集到樹木的所有信息，同時減少數據冗余。如果樣地內樹木較稀疏，則采用圖1（a）的路線規(guī)劃;如果樹木比較密集，則采用圖1（b）的路線規(guī)劃。采集后的數據如圖2所示。

2?數據處理

2.1?點云數據的預處理

本文使用的點云數據處理軟件為LIDAR360 V2.2 。在掃描獲得的點云數據中，行走的路線軌跡可以清晰的顯示出來，從而可以獲得樣地的大致位置，進而可以對點云數據進行裁剪，提高單木點云數據處理的效率。利用高度閾值方法進行去除噪音點，在此基礎上利用坡度閾值方法進行地面點濾波，根據提取的地面點云數據生成數字高程模型（DEM）進而獲得歸一化后的點云數據，最后利用單木分割功能進行單木點云數據提取。

2.2?單木匹配

單木分割后的結果包括樹ID、樹木坐標、樹高、胸徑信息，將單木分割獲得單木位置的CSV文件和人工實測數據中每棵樹的XY坐標數據在ArcGIS中打開，在WGS84坐標系統下，通過顯示XY數據，可以得到樹木之間的相對位置關系。利用單木之間相對位置與每木胸徑相對大小進行目視對比，將樣地實測的樹木與點云數據一一對應，實現單木匹配。

2.3?單木參數提取

單木分割后自動提取的胸徑、樹高并不精準，需要進一步檢驗修正。利用Lidar360軟件以點云的形式打開單個樹木的CSV文件，通過量取單木點云數據最高點的Z坐標，可以對樹高進行準確的提取;同時截取胸徑處（默認為1.4～2 m，本文選用1.25～1.35 m）的點云數據，采用擬合圓的方式提取胸徑。除了擬合圓的方式，軟件還提供擬合圓柱和擬合橢圓的方式：如果樹木傾斜生長，可選擇擬合圓柱的方法;如果樹干表現為橢圓，則可使用點云數據的平面坐標，利用最小二乘擬合二維橢圓獲得胸徑信息。

2.4?精度評價

本文將從以下3個方面對背包式激光雷達提取單木結構參數能力進行評價：

（1）計算提取精度。

利用公式（1）計算單木因子的提取精度：

P=1-1n∑ni=1Xi-xiXi 。（1）

式中：P為精度;N為正確分離的單木數量;Xi為分離單木參數;xi為為與分離出的單木對應的實測單木參數。

（2）決定系數（R2）。

R2=∑ni=1（xi-x-i）（Xi-X-i）∑ni=1（xi-x-i）2∑ni=1（Xi-X-i）2。（2）

式中：R2為決定系數;n為正確分離的單木數量;Xi為分離單木參數;X-i為分離單木參數的均值;xi為與分離出的單木對應的實測單木參數;x-為與分離出的單木對應的實測單木參數的均值。

R2越大，則因變量與自變量之間的相關性越強，這是對回歸直線擬合優(yōu)度的檢驗。

（3）實際值與預測值之間的均方根誤差（RMSE）。

RMSE越小，則表明預測值的效果越好。公式為：

RMSE=1n∑ni=1（xi-Xi）2 。（3）

式中：RMSE為均方根誤差;n為正確分離的單木數量;Xi為分離單木參數;xi為與分離出的單木對應的實測單木參數。

3?結果與分析

3.1?單木匹配結果與分析

通過對分割后的點云數據進行分析處理，除去傾倒、枯立等異常數據，各個樣地的單木識別結果見表3。表中統計了軟件識別分割出的單木株數、實測的單木株數、經過分析處理后與實測數據正確匹配上的單木株數以及正確匹配率。

由表3中數據可以看出，共識別出了829棵樹木，其中除去傾倒、枯立的落葉松，共識別出692棵落葉松。能正確與樣地實測數據匹配上的樹共659棵，平均匹配率為95.8%。1號樣地和5號樣地的單木正確匹配率最高，而9號樣地的正確匹配率最低。通過分析實測數據和點云數據后發(fā)現，1號樣地和5號樣地因為密度較小，樹與樹之間距離較遠，林下通視條件好，灌木雜草少，所以識別率高;而識別率低的9號樣地林下灌木、雜草多且密，幼樹較多，林下通視條件較差，小樹成從狀生長，會當成一棵樹，導致不能正確識別出樹木。此外，由于樹與樹之間的距離過近，同樣會影響單株樹木的檢測圓，導致識別結果不準確。

3.2?胸徑提取精度結果與分析

表4與圖3列出了9塊樣地的背包式激光雷達提取出的胸徑與實測調查的胸徑回歸關系。可以看出提取胸徑與實測胸徑有著較好的線性關系。結果說明利用背包式激光雷達對單木胸徑進行提取，可以獲得與人工實際測得數據相關性較好且精度較高的數據。9塊樣地相關系數R2均在0.8以上，最低為0.8，最高可達0.97;RMSE最高為1.92，最低為0.6;胸徑提取精度均在92%以上，平均精度為94.5%，最高為97.62%，最低為92.25%，說明胸徑的提取結果具有一定可靠性。在點云數據中提取胸徑信息的過程中發(fā)現，在胸徑位置處無灌木、樹枝樹葉等雜物遮擋的情況下，胸徑提取較為精確。因為若胸徑處有雜物干擾，會對點云處理軟件提取胸徑的擬合圓算法造成影響，導致擬合圓過大，無法準確提取單木的胸徑信息。

3.3?樹高提取精度結果與分析

表5與圖4列出了背包式激光雷達提取出的樹高與現地調查對應的9個樣地單株木的樹高回歸關系。從結果上來看，提取的樹高與實測樹高的相關性并不高。結果說明利用背包式激光雷達對單木樹高進行提取的效果并不好，與實測值相關性不高。R2最高才達到0.57，只有4號樣地的樹高提取精度在90%以上，其余的提取精度都不高，平均提取精度只有80.27%。3號樣地可能是由于采集當天下雨，對點云數據的采集有影響，造成部分樹木樹冠點云數據的丟失，導致了與實測數據相比差異很大，R2只有0.001。分析點云數據發(fā)現樹木的樹冠部分掃描并不完全，由于背包式激光雷達儀器空間采樣率較低，并且樹木的樹冠之間、樹冠內部都有樹枝與樹葉相互的遮擋，導致樹冠頂部信息獲取不完全。同一株樹木的背包式激光雷達點云數據與地基激光雷達點云數據相比，背包式激光雷達提取出的點云數據樹冠部分點云十分稀少，導致提取的樹冠參數信息不準確。

4?討論

本研究從使用背包式激光雷達提取的胸徑和樹高信息的結果來看，還存在著許多需要解決的問題。國內外激光雷達在林業(yè)上的應用還不完善，針對單木結構重建的研究，所用算法對單木之間的遮擋考慮比較少[21]。胸徑的自動提取算法依賴于圓弧存在性檢測算法;樹高自動化提取算法精度在于如何判斷點與單木的歸屬關系[10]。同時由于背包式激光雷達掃描不能完全獲取樹冠上層信息，對于密集林分單木樹高的提取精度較低，還需要與機載激光雷達、地基激光雷達等結合來進行更高精度的分析。與地基激光雷達相比，使用地基激光雷達采集林業(yè)數據，須進行布設標靶、架站、掃描和移站等操作，完成整體數據采集需要花費一定的人力及時間，采集完的數據也需要進行多站拼接后才能輸出最終的采集結果;與機載激光雷達相比，背包式激光雷達具有效率高、全覆蓋和真三維測量等優(yōu)良的技術特性，攜帶方便，數據采集不受天氣等外界因素的影響，測量范圍容易控制，有著良好的應用前景。但激光雷達數據在時空分布上不具有優(yōu)勢，也不能夠提供反演森林生物物理參數所需的光譜信息，而被動光學遙感可以彌補這一不足。因此將背包、地基、機載激光雷達和被動光學遙感結合有利于提高森林資源的監(jiān)測能力，為森林生態(tài)研究提供科學依據。

5?結論

本研究利用在孟家崗地區(qū)使用背包式激光雷達掃描的9塊樣地的點云數據，使用Lidar 360軟件提取了每木的胸徑和樹高信息，得出了以下結論：

（1）背包式激光雷達掃描的點云數據可以用于樣地內單木的識別。樣地林下灌木、雜草和幼樹較多，樹與樹之間距離過近，會影響正確識別出樹木。

（2）胸徑的提取結果與實測數據相關性較高，結果具有一定的可靠性，能夠滿足林下胸徑數據的采集和提取。

（3）9塊樣地對單木樹高進行提取的效果都不好。背包式激光雷達掃描出的單木點云數據樹冠部分并不完全，導致了樹高信息提取的不準確。所以背包式激光雷達還不可以直接用于樹高數據的采集和提取，需結合其他種類激光雷達數據進行更高精度的分析。

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