王典,劉晉浩,王建利,孫治博

摘要：為提高林木聯(lián)合采育機(jī)的工作效率，減輕駕駛員的工作壓力，采用基于二維激光掃描儀的非接觸測(cè)量系統(tǒng)獲取采育作業(yè)林地環(huán)境內(nèi)的目標(biāo)數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于腐蝕擴(kuò)張和聚類原理的濾波算法過(guò)濾原始掃描數(shù)據(jù)的背景噪聲，獲取采育目標(biāo)的位置和輪廓數(shù)據(jù)，并假設(shè)所有目標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)圓，采用最小二乘法擬合目標(biāo)直徑，計(jì)算采育目標(biāo)之間的株距。結(jié)果表明，采用以上方法的株距計(jì)算與人工測(cè)量結(jié)果相比，平均誤差為１９７．５２ ｍｍ，標(biāo)準(zhǔn)差為９７．７ ｍｍ，相對(duì)誤差小于２％。

關(guān)鍵詞：林木聯(lián)合采育機(jī)；激光掃描；濾波；株距

中圖分類號(hào)：Ｓ７７６．２７文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Ａ文章編號(hào)：0439－８114（２０12）05－1017-04

Ｔｈｅ Ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｐｌａｎｔｉｎｇ Ｄｉｓｔａｎｃｅｓ Bａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ Ｌａｓｅｒ Ｓｃａｎ Ｄａｔａ

ｉｎ Ｆｏｒｅｓｔ

ＷＡＮＧ Ｄｉａｎ，ＬＩＵ Ｊｉｎ－ｈａｏ，ＷＡＮＧ Ｊｉａｎ－ｌｉ，ＳＵＮ Ｚｈｉ－ｂｏ

（Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００８５，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｗｏｒｋ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｆｏｒｅｓｔ ｈａｒｖｅｓｔｅｒ ａｎｄ ａｌｌ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｐｒｅｓｓｕｒｅ ｏｆ ｔｈｅ ｄｒｉｖｅｒ， ａ ｌａｓｅｒ ｓｃａｎｎｅｒ was ｕｓｅｄ ｔｏ ｃｏｌｌｅｃｔ ｔｈｅ ２－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎｓ ｓｃａｎ ｄａｔａ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｖｉｎｇ－ｔｒｅｅ ｉｎ ｆｏｒｅｓｔ ｌａｎｄ． Ｔｈｅｎ， ｔｈｅ ｎｏｉｓｅ ｏｆ ｔｈｅ ｒａｗ ｓｃａｎ ｄａｔａ ｗａｓ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｌｉｖｉｎｇ－ｔｒｅｅ was ｌｏｃａｔｅｄ ｂｙ ａｎ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｒｏｓｉｏｎ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ． Ｔｈｅ ｐｌａｎｔｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｌｉｖｉｎｇ－ｔｒｅｅ ｗｅｒｅ ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｆｉｌｔｅｒｅｄ ｓｃａｎ ｄａｔａ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｍａｎｕａｌ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ planting distance ｃａｌｃｕｌａｔｉｏｎｓ， ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ａｂｏｖｅ ｍｅｔｈｏｄ， ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｅｒｒｏｒ waｓ １９７．５２ ｍｍ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ ｗａｓ ９７．７ ｍｍ， ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ｒａｔｅ ｗａｓ ｌｅｓｓ ｔｈａｎ ２％．

Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｆｏｒｅｓｔ ｈａｒｖｅｓｔｅｒ； ｌａｓｅｒ ｓｃａｎ； ｆｉｌｔｅｒing； ｐｌａｎｔｉｎｇ ｄｉｓｔａｎｃｅ

由于多功能林木聯(lián)合采育裝備要進(jìn)行大量的撫育伐作業(yè)，需在林間行走，而立木間株距大小對(duì)于整車能否順利通過(guò)有較大影響。同時(shí)長(zhǎng)時(shí)間、多次數(shù)的判斷立木間株距與車體結(jié)構(gòu)參數(shù)的關(guān)系，使采育裝備駕駛員勞動(dòng)強(qiáng)度加大，影響采育裝備效率的提升。因此提出通過(guò)基于激光掃描儀的非接觸測(cè)量系統(tǒng)［1-4］，獲取采育作業(yè)林地內(nèi)立木間的株距數(shù)據(jù)，為多功能林木聯(lián)合采育裝備駕駛員提供輔助信息，為聯(lián)合采育裝備在林地內(nèi)的行走、避障、通過(guò)性和路徑規(guī)劃等進(jìn)一步研究提供數(shù)據(jù)支撐［5，6］。

１基于激光掃描儀的數(shù)據(jù)測(cè)量

研究選用的非接觸測(cè)量設(shè)備是德國(guó)ＳＩＣＫ公司出產(chǎn)的，型號(hào)為ＬＭＳ２９１的室外型二維激光掃描儀。針對(duì)多功能林業(yè)采育裝備自身的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和在林間作業(yè)測(cè)量的要求，設(shè)定激光掃描儀最大測(cè)量距離Ｒｍａｘ＝１６ ｍ，最大掃描角度為１８０°，掃描角度分辨率為０．５°［7］。完成參數(shù)配置后，ＬＭＳ２９１激光掃描儀的測(cè)量范圍確定為以其所在位置為圓心，以１６ ｍ為半徑，在其正前方１８０°范圍內(nèi)的半圓，激光掃描儀的掃描作業(yè)從０°開(kāi)始，按逆時(shí)針?lè)较蛎块g隔０．５°發(fā)射一束激光進(jìn)行測(cè)量距離作業(yè)，到１８０°終止，共３６１組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)包括掃描轉(zhuǎn)動(dòng)的角度和在此角度方向測(cè)得的距離兩個(gè)元素，而所有在測(cè)量范圍之外的目標(biāo)將不能被測(cè)量，并且在激光掃描儀傳送回來(lái)的數(shù)據(jù)中，這部分測(cè)量距離數(shù)據(jù)統(tǒng)一標(biāo)定為１６ ｍ。原始激光掃描數(shù)據(jù)的采集地點(diǎn)選在北京林業(yè)大學(xué)工學(xué)院北側(cè)的人工林地內(nèi)。

２原始掃描數(shù)據(jù)濾波

２．１濾波原理

通過(guò)聚類算法設(shè)定ΔＲｍａｘ為聚類算法的閾值，分別取假設(shè)腐蝕邊緣點(diǎn)［Ｒｍｉｎ，θ］左右相鄰的測(cè)量點(diǎn)［Ｒｍ，θ－０．５°］和［Ｒｎ，θ＋０．５°］，按照公式（１）所示計(jì)算兩相鄰測(cè)量點(diǎn)與腐蝕邊緣點(diǎn)的距離差值ｄ１和ｄ２。

∥Ｒｍ－Ｒｍｉｎ∥＝ｄ１；∥Ｒｎ－Ｒｍｉｎ∥＝ｄ２（１）

根據(jù)以上計(jì)算結(jié)果，與設(shè)定聚類閾值相比較，有以下幾種情況：

若ｄ１≥ΔＲｍａｘ，ｄ２≥ΔＲｍａｘ，則［Ｒｍｉｎ，θ］為惟一落在目標(biāo)上的測(cè)量點(diǎn)，此點(diǎn)直接濾除。

若ｄ１≥ΔＲｍａｘ，ｄ２≤ΔＲｍａｘ，則［Ｒｍｉｎ，θ］為左側(cè)邊緣點(diǎn)。然后以［Ｒｎ，θ＋０．５°］為右側(cè)假設(shè)腐蝕邊緣點(diǎn)，與其右側(cè)相鄰測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行以上計(jì)算，直到求出的距離差值大于設(shè)定閾值為止，即可求出落在此目標(biāo)立木上的右側(cè)邊緣測(cè)量點(diǎn)。

若ｄ１≤ΔＲｍａｘ，ｄ２≥ΔＲｍａｘ，則［Ｒｍｉｎ，θ］為右側(cè)邊緣點(diǎn)。然后以［Ｒｍ，θ－０．５°］為左側(cè)假設(shè)腐蝕邊緣點(diǎn)，與其左側(cè)相鄰測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行以上計(jì)算，直到求出的距離差值大于設(shè)定閾值為止，即可求出落在此目標(biāo)立木上的左側(cè)邊緣測(cè)量點(diǎn)。

若ｄ１≤ΔＲｍａｘ，ｄ２≤ΔＲｍａｘ，則分別以［Ｒｍ，θ－０．５°］、［Ｒｎ，θ＋０．５°］為左、右假設(shè)腐蝕邊緣點(diǎn)，分別與其左、右兩側(cè)相鄰的測(cè)量點(diǎn)進(jìn)行以上計(jì)算，直到求出的距離差值大于設(shè)定閾值為止，即可分別求出落在此目標(biāo)立木上的左、右側(cè)邊緣測(cè)量點(diǎn)。至此，通過(guò)腐蝕和聚類計(jì)算得出的左、右兩端邊緣測(cè)量點(diǎn)，即可界定掃描目標(biāo)。

２．２濾波結(jié)果

原始掃描數(shù)據(jù)濾波結(jié)果如圖１所示。其中圖１ａ為通過(guò)原始掃描數(shù)據(jù)繪制的測(cè)量目標(biāo)輪廓圖；圖１ｂ為濾波計(jì)算后大部分的噪聲數(shù)據(jù)點(diǎn)都被濾出的采育目標(biāo)輪廓圖，可以很輕易地看出采育目標(biāo)立木的輪廓；圖１ｃ到圖１ｉ分別為圖１ｂ中每個(gè)被測(cè)采育目標(biāo)表面的激光數(shù)據(jù)點(diǎn)的分布情況。

３最小二乘擬合與株距計(jì)算

為了計(jì)算采育目標(biāo)立木之間的株距，首先假設(shè)所有目標(biāo)都是橫截面為一直徑為ｄ的理想圓，然后通過(guò)最小二乘擬合算法，根據(jù)落在目標(biāo)表面的激光數(shù)據(jù)點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算理想圓的圓心位置和直徑ｄ，進(jìn)而計(jì)算立木之間的株距。

３．１最小二乘擬合

圓的曲線公式如公式（２）所示，其中，ｘ、ｙ為根據(jù)掃描數(shù)據(jù)獲取的掃描目標(biāo)的坐標(biāo)，

Ｒ２＝（ｘ－Ａ）２＋（y－Ｂ）２（２）

令ａ＝－２Ａ，ｂ＝－２Ｂ，ｃ＝Ａ２＋Ｂ２－Ｒ２，求出此方程的另外一個(gè)形式，如公式３所示。

ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝－（ｘ２＋ｙ２） （３）

令ｐ＝x1y21x2y21xiyi 1，ｑ＝x+yx+yx+y，

其中ｘｉ，ｙｉ為掃描數(shù)據(jù)點(diǎn)，則

（ａ ｂ ｃ）Ｔ＝ｐ/ｑ（4）

通過(guò)以上方程對(duì)ａ，ｂ，ｃ進(jìn)行求解運(yùn)算，得出其最小二乘解，根據(jù)公式（5）即可得出理想圓直徑參數(shù)ｄ。

ｄ＝２Ｒ＝ （5）

３．２株距計(jì)算

根據(jù)最小二乘擬合計(jì)算的結(jié)果，可以獲取理想圓的圓心位置坐標(biāo)和直徑，從而計(jì)算出目標(biāo)立木兩兩之間的株距，計(jì)算結(jié)果如表１所示［8，9］。

由于株距的定義為同一行中相鄰的兩個(gè)植株之間的距離，而在圖１中，立木標(biāo)記為Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４ 和Ｒ５的活立木在同一排，因此，Ｒ１和Ｒ３、Ｒ１和Ｒ４、Ｒ２和Ｒ４、Ｒ２和Ｒ５、Ｒ３和Ｒ５、Ｒ２和Ｒ４以及Ｒ４和Ｒ５之間的距離對(duì)采育裝備林間通過(guò)性沒(méi)有影響，為減少工作量，沒(méi)有實(shí)地測(cè)量上述立木之間的距離。實(shí)地人工測(cè)量得出的立木間株距如表２所示［10］。

激光掃描測(cè)量結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果進(jìn)行了比較，從圖２可以看出，基于激光掃描儀測(cè)量數(shù)據(jù)的株距計(jì)算結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果的之間的誤差較小。通過(guò)計(jì)算，株距計(jì)算的平均誤差為１９７．５２ ｍｍ，標(biāo)準(zhǔn)差為９７．７ ｍｍ，相對(duì)誤差小于２％。

４小結(jié)

根據(jù)激光掃描儀獲取的采育目標(biāo)立木數(shù)據(jù)，可以通過(guò)濾波算法有效濾除背景噪聲并獲取采育目標(biāo)立木的位置。通過(guò)最小二乘擬合出的立木直徑，可以計(jì)算出采育目標(biāo)立木之間的株距。計(jì)算結(jié)果與人工測(cè)量結(jié)果比較，計(jì)算結(jié)果平均誤差為１９７．５２ ｍｍ，標(biāo)準(zhǔn)差為９７．７ ｍｍ，相對(duì)誤差小于２％，測(cè)量精度滿足林木聯(lián)合采育裝備駕駛員判斷裝備通過(guò)性的需要。在接下來(lái)的研究中，嘗試將計(jì)算出的林間采育環(huán)境內(nèi)的株距數(shù)據(jù)與二維圖像數(shù)據(jù)融合，進(jìn)行針對(duì)采育環(huán)境的多維識(shí)別研究。

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