胡 艷 ，王 迪 ，劉凌菲 ，曲苑婷，汪 垚 ，劉 洋 ，李 虎，范文義*

(1.東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，黑龍江哈爾濱 150040；2.吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院管理系，吉林四平 136000)

利用大光斑激光雷達(dá)估測(cè)小興安嶺平均樹(shù)高

胡 艷1，王 迪1，劉凌菲1，曲苑婷1，汪 垚1，劉 洋1，李 虎2，范文義1*

(1.東北林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，黑龍江哈爾濱 150040；2.吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院管理系，吉林四平 136000)

研究通過(guò)獲取覆蓋中國(guó)黑龍江省小興安嶺的GLAS 第三激光器Laser3I 數(shù)據(jù)，并用IDL 和MATLAB對(duì)GLAS 波形數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來(lái)提取樹(shù)高，利用小興安嶺二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)做精度檢驗(yàn)，得到精度為92.67%。結(jié)果顯示：大光斑激光雷達(dá)能夠高精度地提取樹(shù)高，可為林業(yè)生產(chǎn)及時(shí)提供必要的數(shù)據(jù)支持。

雷達(dá)；GLAS；小興安嶺；平均樹(shù)高

森林是陸地上占地面積最大、結(jié)構(gòu)組成最復(fù)雜、物質(zhì)資源最豐富的生態(tài)系統(tǒng)。樹(shù)高是最重要的測(cè)樹(shù)因子之一，是調(diào)查森林資源的重要指標(biāo)[1]。利用傳統(tǒng)的森林樹(shù)高參數(shù)測(cè)定方法需要消耗大量的人力物力，而且獲取的數(shù)據(jù)量少，不利于大范圍地測(cè)定森林參數(shù)，數(shù)據(jù)的現(xiàn)實(shí)性比較差[2]。隨著科學(xué)技術(shù)的迅速發(fā)展，產(chǎn)生了測(cè)定森林參數(shù)的新技術(shù)——激光雷達(dá)技術(shù)。激光雷達(dá)(Light Detection And Rang，LIDAR)是一種通過(guò)由傳感器所發(fā)出的激光脈沖來(lái)測(cè)定傳感器與目標(biāo)物體之間距離的主動(dòng)遙感技術(shù)[3]。大光斑激光雷達(dá)技術(shù)具有不受森林郁閉度限制，受天氣影響小，數(shù)據(jù)的采集質(zhì)量高，高程數(shù)據(jù)精度不受航高變動(dòng)影響的優(yōu)點(diǎn)[4]。利用它的多次回波技術(shù)，可獲取森林的三維結(jié)構(gòu)信息，對(duì)森林的垂直參數(shù)進(jìn)行估測(cè)，比常規(guī)的攝影測(cè)量技術(shù)更加具有優(yōu)越性。大光斑激光雷達(dá)技術(shù)的發(fā)展主要以美國(guó)為首，主要包括有NASA機(jī)載的LVIS系統(tǒng)、SLICER系統(tǒng)和星載GLAS(Geoscience Laser Altimeter System)系統(tǒng)。

近幾年，國(guó)內(nèi)外很多林業(yè)方面的專家對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取樹(shù)高進(jìn)行了相關(guān)研究，均取得了很好的成果。在國(guó)外，Riano[5]利用激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)林火行為模擬所需要的可燃物空間參數(shù)進(jìn)行了提取，并對(duì)樹(shù)高進(jìn)行了反演，精度達(dá)到92.3%； Sun等[6]科學(xué)家通過(guò)實(shí)際森林的機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)森林生長(zhǎng)模型進(jìn)行了驗(yàn)證，并成功地將森林生長(zhǎng)模型與激光雷達(dá)波形模型相結(jié)合，模擬了多種情況下森林的激光雷達(dá)回波。模型表明，激光雷達(dá)的波形數(shù)據(jù)能夠很好地反映森林的水平結(jié)構(gòu)與垂直結(jié)構(gòu)，并且可通過(guò)模型分析冠形對(duì)參數(shù)反演樹(shù)高的影響。國(guó)內(nèi)也有很多學(xué)者對(duì)激光雷達(dá)提取樹(shù)高展開(kāi)研究，采用大光斑激光雷達(dá)全球觀測(cè)數(shù)據(jù) GLAS，并對(duì)波形數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與分析，反演森林平均樹(shù)高，并且為后續(xù)的森林碳循環(huán)模型的深入研究提供必要的數(shù)據(jù)支持和參考依據(jù)[7]。該研究利用覆蓋中國(guó)黑龍江省小興安嶺的GLAS 第三激光器Laser3I 數(shù)據(jù)，并用IDL 和MATLAB對(duì)GLAS 波形數(shù)據(jù)進(jìn)行處理來(lái)提取平均樹(shù)高，以期為林業(yè)生產(chǎn)及時(shí)提供必要的數(shù)據(jù)支持。

1 研究區(qū)域概況及數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)域概況 小興安嶺位于我國(guó)黑龍江省東北部，地處127°42′～130°14′ E，46°28′～49°21′ N[8]。北部以黑龍江中心航線為界，與俄羅斯隔江相望，邊境線總長(zhǎng)249.5 km。小興安嶺是東北地區(qū)東北部的低山丘陵山地，分水嶺東西兩側(cè)不對(duì)稱，西南坡緩而長(zhǎng)，東北坡陡而短(圖1)。最高峰為平頂山，海拔1 429 m。冬季嚴(yán)寒、干燥而漫長(zhǎng)；夏季溫?zé)?、濕?rùn)而短暫，屬于北溫帶大陸季風(fēng)氣候區(qū)。小興安嶺得天獨(dú)厚的自然條件繁衍著紅松等許多珍貴的木材。林業(yè)施業(yè)區(qū)劃面積386萬(wàn)hm2，實(shí)際擁有林地面積280萬(wàn)hm2，森林植被覆蓋率達(dá)到72.6%，活立木總蓄積量2.4億m3,是國(guó)家最重要的用材基地之一。森林類(lèi)型主要以紅松針闊葉混交林為主[9]。主要樹(shù)種有紅松、落葉松、云杉、冷杉、春榆、紫椴、水曲柳、黃波欏、白樺、蒙古櫟、楓樺、胡桃楸、樟子松、山楊等，藤條灌木遍布整個(gè)林區(qū)。

1.2 地面數(shù)據(jù)獲取

1.2.1 地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)獲取。搜集小興安嶺地區(qū)各個(gè)林業(yè)局與森林調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院的森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)，包括樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)。由于激光雷達(dá)發(fā)射的光斑是直徑為70 m橢圓, 而樣地調(diào)查數(shù)據(jù)中樣地的大小設(shè)定為20 m×30 m，無(wú)法與激光雷達(dá)發(fā)射的光斑大小匹配。森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)是以小班為調(diào)查單位，搜集的參數(shù)因子包括小班的平均樹(shù)高、胸徑、冠幅等。為了使地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)與雷達(dá)光斑大小基本一致，最終選取了二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)作為主要的地面驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

圖1 研究區(qū)域位置

1.2.2 大光斑激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的獲取。GLAS是由NASA(美國(guó)航空航天局)發(fā)射的Icesat衛(wèi)星的一個(gè)激光測(cè)高系統(tǒng)，也是一個(gè)波形數(shù)據(jù)傳感器[10]。該衛(wèi)星作為地球觀測(cè)系統(tǒng)計(jì)劃的一部分，可觀測(cè)全球范圍內(nèi)的大氣、海洋、陸地、生物圈的變化，并于2003年1月12日發(fā)射。衛(wèi)星運(yùn)行傾角94°，軌道高度590 km，回歸周期183 d。GLAS傳感器使用1 064 nm的激光，頻率是40 Hz,激光打在地面上是一個(gè)直徑為70 m的橢圓，相鄰兩光斑質(zhì)心之間相距大約172 m[11]。該研究的主要目的是提取森林植被的平均樹(shù)高，運(yùn)用的數(shù)據(jù)為GLA01波形數(shù)據(jù)、GLA05基于波形的高程數(shù)據(jù)、GLA06高程數(shù)據(jù)和GLA14陸地/植被高度數(shù)據(jù)。

研究主要是獲取覆蓋中國(guó)黑龍江省小興安嶺地區(qū)的GLAS數(shù)據(jù)。研究運(yùn)用的是發(fā)布于2010年的GLAS數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲取時(shí)間為2013年7月。利用IDL軟件讀取GLAS數(shù)據(jù)，得到小興安嶺激光光斑數(shù)據(jù)分布圖(圖2)。

圖2 黑龍江省小興安嶺的激光光斑數(shù)據(jù)分布

2 數(shù)據(jù)的處理及分析

2.1 數(shù)據(jù)讀取 GLA01數(shù)據(jù)文件是記錄激光雷達(dá)回波數(shù)據(jù)的原始文件，包括文件頭和數(shù)據(jù)記錄兩部分內(nèi)容。GLA01波形數(shù)據(jù)主要反映的是對(duì)應(yīng)地面光斑內(nèi)的地形和植被的垂直分布信息，利用此數(shù)據(jù)能反演出森林植被的平均樹(shù)高[12]。每經(jīng)過(guò)1 s，它能夠接收40個(gè)激光光束回波信號(hào)，將每個(gè)激光光束信號(hào)解壓后為1 000幀，1幀的大小為1 ns或15 cm[13]。GLA05是高程數(shù)據(jù)文件，激光光斑位置的校正可以通過(guò)已有的DEM或者SRTM DEM數(shù)據(jù)結(jié)合實(shí)現(xiàn)，計(jì)算兩者之間相關(guān)系數(shù)。當(dāng)兩者相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大時(shí)，即可確定激光光斑的地理位置。GLA14數(shù)據(jù)文件除記錄與GLA01文件對(duì)應(yīng)的經(jīng)緯度坐標(biāo)和記錄號(hào)、波形數(shù)據(jù)相應(yīng)的地面光斑的地理位置和高程數(shù)據(jù)外，還包含了記錄激光波形信號(hào)的開(kāi)始位置、波形中心位置、結(jié)束位置及擬合后的高斯波峰等信息的數(shù)據(jù)[14](圖3)。

圖3 激光波形及參數(shù)

2.2 樹(shù)高提取 GLA01中的原始波形數(shù)據(jù)、GLA05基于波形的高程數(shù)據(jù)、GLA06高程數(shù)據(jù)和GLA14陸地/植被高度數(shù)據(jù)[15]可通過(guò)IDLreadGLAS讀取。利用NSIDC開(kāi)發(fā)的IDLreadGLAS，通過(guò)read_glas_ctrl.data文件把GLAS數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制格式的數(shù)據(jù)。因?yàn)镚LA01是原始波形數(shù)據(jù)，在讀取時(shí)除了參數(shù)控制文件外，還要讀取原始波形文件(read_gla01_wf.pro)，并用MATLAB軟件及相關(guān)程序讀取文本格式的GLAS數(shù)據(jù)，通過(guò)相關(guān)參數(shù)計(jì)算得到波形圖。完整的GLAS波形數(shù)據(jù)記錄了入射光斑范圍內(nèi)森林的垂直分布信息。當(dāng)激光雷達(dá)的圓形光斑向地面發(fā)射時(shí)，入射的一部分光斑接觸到森林的最高冠層時(shí)反射回激光雷達(dá)傳感器，從而被激光雷達(dá)接收。這是波形中第一個(gè)有效回波點(diǎn)，也是第一個(gè)回波的開(kāi)始。之后未被反射的光斑信號(hào)則會(huì)穿透冠層到達(dá)地面，然后反射回傳感器，被激光雷達(dá)傳感器吸收，形成激光波形的最后一個(gè)回波點(diǎn)，即地面回波[16-18]。激光雷達(dá)記錄的第一個(gè)回波和最后一個(gè)回波之間包含了森林的垂直信息。

因?yàn)檠芯繀^(qū)域的森林植被生長(zhǎng)在高低起伏的山脈中，地形的高低起伏會(huì)改變森林組分到傳感器之間的距離[19]，甚至導(dǎo)致光斑內(nèi)在上坡的地面回波與下坡的地面回波之間產(chǎn)生疊加效應(yīng)，在測(cè)定小興安嶺的平均樹(shù)高時(shí)會(huì)產(chǎn)生一定的誤差。為盡量減少誤差，首先結(jié)合基于波形的高程數(shù)據(jù)GLA05、高程數(shù)據(jù)GLA06和陸地/植被高度數(shù)據(jù)GLA14對(duì)原始波形進(jìn)行預(yù)處理，消除噪音對(duì)波形的影響，然后運(yùn)用小波分析中不同尺度的離散小波基對(duì)GLA01的波形數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，將不同尺度下的高斯波峰信息記錄下來(lái)，然后篩選出合理的波峰信息，記錄第一個(gè)和最后一個(gè)波峰的位置，并計(jì)算第一個(gè)回波波峰和最后一個(gè)回波波峰之間的距離，進(jìn)而得出樹(shù)高12.45 m，如圖4。

圖4 降噪后的波形長(zhǎng)度

3 結(jié)論與討論

通過(guò)大光斑激光雷達(dá)提取的波形長(zhǎng)度與實(shí)測(cè)樹(shù)高建立模型，得到波形長(zhǎng)度與實(shí)測(cè)樹(shù)高的關(guān)系(圖5)?？梢缘贸鰞烧咧g存在明顯的線性關(guān)系，回歸方程為y=0.964 1x-0.404 9，相關(guān)系數(shù)R2=0.958 1。用二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)得出的平均樹(shù)高對(duì)模型模擬的樹(shù)高進(jìn)行精度檢驗(yàn)，得到的實(shí)際精度達(dá)到92.67%。然而，可以得出波形的長(zhǎng)度不完全和樹(shù)高相等是因?yàn)槭艿匦纹鸱蜆?shù)木冠形的影響。

圖5 GLAS波形長(zhǎng)度與樹(shù)高關(guān)系

在激光雷達(dá)傳感器的領(lǐng)域中，GLAS是第一個(gè)可對(duì)全球進(jìn)行觀測(cè)的傳感器。通過(guò)GLAS數(shù)據(jù)可以精確反演樹(shù)高。該研究詳細(xì)介紹了用GLAS數(shù)據(jù)建立模型提取樹(shù)高的方法。盡管如此，激光雷達(dá)大光斑GLAS數(shù)據(jù)也不無(wú)缺點(diǎn)，其不連續(xù)性、密度小的特點(diǎn)導(dǎo)致成像困難，得出的數(shù)據(jù)也有一定誤差，可考慮在連續(xù)性和密度上尋找其他更具優(yōu)越性的數(shù)據(jù)，這有待進(jìn)一步研究。

[1] 崔少偉，范文義，金森，等.基于樹(shù)影與快鳥(niǎo)圖像的單木樹(shù)高提取[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011,39(2)：47-50.

[2] 閻吉祥,龔順生,劉智深.環(huán)境監(jiān)測(cè)激光雷達(dá)[M].北京:科學(xué)出版社，2001.

[3] HANDING D J，CARABAJAL C C.ICESat waveform measurements of within-footprint topographic relief and vegetation vertical structure[J].Geophysical Research Letters，2005，32:1-4.

[4] HANDING D J,LEFSKY M A,PARKER G G,et al.Layer altimeter canopy height profiles methods and validation for closed-canopy broadleaf forests[J].Remote Sensing of Environment,2001,76(3):283-297.

[5] RIANO D，MEIER E． Modeling airborne laser scanning data for the spatial generation of critical forest parameters in fire behavior modeling[J]． Remote Sensing of Environment，2003，86:177-186.

[6] 龐勇，李增元，陳爾學(xué)，等．激光雷達(dá)技術(shù)及其在林業(yè)上的應(yīng)用[J]． 林業(yè)科學(xué)，2005，41(3):129-136.

[7] 孫立濤.小興安嶺伊春林區(qū)野生動(dòng)植物資源文集[M].北京:中國(guó)國(guó)際廣播出版社,2004:41-60.

[8] 龐勇,趙峰,李增元,等.機(jī)載激光雷達(dá)平均樹(shù)高提取研究[J].遙感學(xué)報(bào)，2008，12(1):152-158.

[9] 楊金明，范文義.小興安嶺主要樹(shù)種生物量的理論模型[J].東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，39(3)：46-48，60.

[10] NELSON N.Es timation of Tree Heights and Stand Volume Using an Airborne LiDAR System[J].Remote Sensing of Environment,1996,56(1):1-7.

[11] 邢艷秋，王立海.基于ICESat/GLAS完整波形的坡地森林冠層高度反演研究——以吉林長(zhǎng)白山林區(qū)為例[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)：信息科學(xué)版，2009，34(6)：696-700.

[12] 王金亮，程峰，王成，等.基于ICESat-GLAS數(shù)據(jù)估算復(fù)雜地形區(qū)域森林蓄積量潛力初探——以云南香格里拉縣為例[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用，2012，27(2)：45-50.

[13] 于穎，范文義，李明澤，等.利用大光斑激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測(cè)樹(shù)高和生物量[J].林業(yè)科學(xué)，2010，46(9)：84-87.

[14] 閆殿武.IDL可視化工具入門(mén)與提高[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2003：52-56.

[15] 楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理實(shí)例詳解[M].北京:清華大學(xué)出版社,2013：30-35.

[16] 馬利群，李?lèi)?ài)農(nóng)． 激光雷達(dá)在森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)估算中的應(yīng)用[J]． 世界林業(yè)研究，2011， 24(1)：41-44.

[17] 何祺勝，陳爾學(xué)，曹春香，等．基于LiDAR 數(shù)據(jù)的森林參數(shù)反演方法研究[J]． 地球科學(xué)進(jìn)展， 2009，24(7)：748-755.

[18] 龐勇，李增元，孫國(guó)清，等.地形對(duì)大光斑激光雷達(dá)森林回波影響研究[J].林業(yè)科學(xué)研究,2007,20(4)：464-468.

[19] 龐勇,孫國(guó)清,李增元.林木空間格局對(duì)大光斑激光雷達(dá)波形的影響模擬[J].遙感學(xué)報(bào),2006,10(1)：97-103.

Estimation of Forest Tree Average Heights from GLAS Data in Lesser Khingan Mountains

HU Yan, FAN Wen-yi et al

(School of Forestry, Northeast Forestry University, Harbin, Heilongjiang 150040)

By getting Laser 3I data of covey Lesser Khingan Mountains in Heilongjiang Provice, and disposing GLAS data with IDL and MATLAB, tree heights were obtained and using the Khingan Mountains two kinds of investigation data accuracy test, the theoretical accuracy was 92.67%. Result shows that the GLAS data can provide tree height with high precision, which can supply accurate, timely and necessary data for forestry production.

LIDAR; GLAS; Khingan Mountains; The average tree height

國(guó)家高科技研究發(fā)展計(jì)劃863課題(2006AA12Z104)。

胡艷(1991-)，女，貴州遵義人，本科生，專業(yè)：地理信息系統(tǒng)。*通訊作者，教授，博士生導(dǎo)師，從事林業(yè)遙感及地理信息系統(tǒng)研究 。

2014-04-29

S 127

A

0517-6611(2014)15-04707-03