尹華麗, 王佳, 馮仲科, 李曉磊, 劉程程, 練一寧

(1.北京林業(yè)大學(xué)測繪與3S技術(shù)中心,北京 100083；2.北京林業(yè)大學(xué)精準林業(yè)北京市重點實驗室，北京 100083)

林分參數(shù)提取及與大氣顆粒物分布關(guān)系

尹華麗1,2, 王佳1,2, 馮仲科1,2, 李曉磊1,2, 劉程程1,2, 練一寧1,2

(1.北京林業(yè)大學(xué)測繪與3S技術(shù)中心,北京 100083；2.北京林業(yè)大學(xué)精準林業(yè)北京市重點實驗室，北京 100083)

選取北京市奧林匹克森林公園緊鄰五環(huán)道路的人工林作為實驗樣地，利用三維激光掃描系統(tǒng)獲取林分的點云數(shù)據(jù)，分別通過體元模擬法和魚眼圖像的方法精確提取樣地內(nèi)樹木的樹冠體積和葉面積指數(shù).采集獲取樣地的大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)以及氣象因子等數(shù)據(jù)，從林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的角度來分析林分空間結(jié)構(gòu)對大氣顆粒物的滯留能力.結(jié)果表明，對于大粒徑顆粒物(2.5～100 μm)，不同季節(jié)時期的林分對其濃度影響為：夏季>春季>冬季.樹冠體積和葉面積指數(shù)隨季節(jié)的變化與大氣顆粒物在林分中擴散的濃度變化量存在很大相關(guān)性.當樹冠體積和葉面積指數(shù)變化率大時，林分對大氣顆粒物的吸滯量相應(yīng)增大，反之亦成立.

三維激光掃描系統(tǒng); 大氣顆粒物濃度; 葉面積指數(shù); 樹冠體積

目前治理大氣環(huán)境污染已成為人們?nèi)找骊P(guān)注的議題，其中又以植被對大氣顆粒物的調(diào)控作用研究最為熱門，因此研究植被對大氣顆粒物的滯留作用具有十分重要的現(xiàn)實意義，目前國內(nèi)外很多學(xué)者從不同角度對大氣顆粒物的滯留作用進行了研究.

從林帶范圍角度來看，王成等[1]研究表明，當樹種為單調(diào)的毛白楊林帶，其長度在40～60 m時，該林帶對削減日平均車流量在約7×104的高速公路上產(chǎn)生的重金屬顆粒物有較好的效果；研究表明[2]，綠化帶的范圍在30 m以上，其削減噪音的效果較為明顯，15 m寬的樺樹林林帶能夠阻滯吸附露天煤礦產(chǎn)生的50%的顆粒物[3].從林分配置上來看，眾多學(xué)者研究表明，常綠喬木林的滯塵能力強于草地[4-5]，另外林分內(nèi)喬灌草配置對大氣顆粒物的吸收效果最好[6].植被在葉片尺度上對顆粒物的滯塵作用表現(xiàn)在樹葉表面的特殊性，比如樹葉表面的溝狀組織[7]、絨毛狀物質(zhì)[8]、凹凸不平[9-10]、氣孔[11]或者在葉表面分泌形成的蠟質(zhì)成分等[12]，都對大氣顆粒物的沉積吸附起到一定的增強作用.另外，葉片尺寸的差別對于阻滯顆粒物也有一定的影響，經(jīng)多位研究者研究驗證，針葉樹滯塵效果略大于闊葉樹，針葉樹葉面積小，枝蓮多，對顆粒物的捕獲滯留作用較好[13-14].

已有研究表明[15-16]，樹木比其他植物能更有效地捕獲大氣顆粒物，在城市地區(qū),尤其在顆粒物污染源周圍(例如:道路),廣泛栽種滯留顆粒物能力和抗污能力強的樹種是提高空氣質(zhì)量的有效手段[17]，樹木對于大氣顆粒物的阻滯能力主要是取決于樹木結(jié)構(gòu)，葉面特性和氣象條件、樹木空間結(jié)構(gòu)中樹冠冠體體積、樹冠表面積、葉面積指數(shù)、葉傾角等參數(shù)與顆粒物的擴散有顯著關(guān)系[18-19].目前研究針對樹木葉面特性對于大氣顆粒物的阻滯作用較多，但較少綜合考慮到樹木空間結(jié)構(gòu)對于顆粒物擴散的影響，主要難點在于表達樹木空間結(jié)構(gòu)參數(shù)難以精確獲取，本研究從精確提取樹木空間結(jié)構(gòu)參數(shù)問題入手，利用三維激光掃描技術(shù)來提取林分結(jié)構(gòu)，主要提取樹冠體積和葉面積指數(shù)，分析林分空間結(jié)構(gòu)對大氣顆粒物的滯留能力.

1 材料與方法

1.1 技術(shù)路線

選取的樣地位于北五環(huán)南側(cè)的奧林匹克森林公園內(nèi)的一片人工林，樣地50 m×50 m，樣地內(nèi)樹種為白楊，行間距為3～4 m，株間距為3～4 m，樹高平均20 m，樹木間隔合理，便于后期點云數(shù)據(jù)分離，此區(qū)域游人較少，植物生長良好，同時又因靠近北五環(huán)，因此可以被認為汽車尾氣為本區(qū)域的主要大氣污染來源.

每個季度，林木樹冠結(jié)構(gòu)形態(tài)差異較大，春季時期，樹葉發(fā)芽期，葉子未完全展開，夏季時期，樹葉是一年中最茂密時期，冬季沒有樹葉.這3種不同的冠層結(jié)構(gòu)對大氣顆粒物的阻滯作用產(chǎn)生不同程度的影響.

利用三維激光掃描儀分別在不同的季度(春、夏、冬)對樣地進行掃描獲取點云數(shù)據(jù)，同時采集相對應(yīng)時間的大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù).點云數(shù)據(jù)經(jīng)過點云數(shù)據(jù)預(yù)處理，通過算法計算樹冠體積[20]，再將點云數(shù)據(jù)與魚目攝像結(jié)合計算得出葉面積指數(shù)，以此估算樣地林分的樹冠體積和葉面積指數(shù).將不同季度林分結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)與相對應(yīng)時期的大氣環(huán)境數(shù)據(jù)相聯(lián)系，尋找其之間的影響關(guān)系.

技術(shù)路線圖如下圖1所示：

圖1 技術(shù)路線圖Fig.1 Technology roadmap

1.2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理

本研究在2015年3個季度(春、夏、冬)對樣地進行大氣顆粒物濃度采集，每個季度選取30天典型天氣，每次數(shù)據(jù)采集間隔時間為2 h(采集數(shù)據(jù)時間分別為8:00、12:00、14:00、16:00、18:00).外業(yè)數(shù)據(jù)采集包括樣地的點云數(shù)據(jù)采集、樣地大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)采集以及氣象數(shù)據(jù)采集.

點云數(shù)據(jù)采集：使用三維激光掃描儀FARO Photon 120，結(jié)合樣地大小，樹木密度等實際情況，合理確定布設(shè)站點的位置和數(shù)量(樣地內(nèi)站點布局如圖2)，布設(shè)原則是用盡量少的站點來獲取整個樣地內(nèi)部和外部完整的三維信息(采集儀器如圖3).

圖2 樣地站點位置圖Fig.2 Sample site map

圖3 三維激光掃描儀Fig.3 3D laser scanner

大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)采集：樣地的大氣顆粒物源頭主要來自五環(huán)路上的汽車尾氣，因此在樣地內(nèi)垂直于北五環(huán)路的線上，選取距離五環(huán)路10、50、100 m處，分別架設(shè)DUSTMATE粉塵儀，監(jiān)測TSP、PM10、PM2.5、PM1的大氣顆粒物濃度.

氣象數(shù)據(jù)采集：在樣地的空地上架設(shè)Kestrel 4500便捷風速氣象測定儀，測量風速、溫度、相對濕度、大氣壓等參數(shù)，與大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)進行同步采集(圖4).

內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理分析包括三維點云數(shù)據(jù)的處理及計算，大氣顆粒物濃度數(shù)據(jù)整理及分析.采集的三維點云數(shù)據(jù)需要用專業(yè)點云后處理軟件FARO SECNE進行預(yù)處理，包括配準、去除噪點等[21](圖5)，繼而能夠進行后續(xù)的計算，包括樹冠體積和葉面積指數(shù)的計算.

圖4 環(huán)境因子監(jiān)測Fig.4 Environmental factor detection

圖5 樣地點云數(shù)據(jù)Fig.5 Sample location cloud data

1.3 樹冠體積提取

關(guān)于樹冠體積計算方法，首先對于樣地點云數(shù)據(jù)進行手工分割，提取單株樹木，利用體元模擬法計算單株樹木體積，然后把所有樹木體積相加即可得樣地樹冠體積[22].對樹冠體積的計算用C#語言在Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)的環(huán)境中編寫程序，并且連接數(shù)據(jù)庫計算.程序的具體實現(xiàn)步驟如下：

(1)將點云數(shù)據(jù)的txt文件導(dǎo)入數(shù)據(jù)庫中.(2)以k為單位距離，在z軸方向?qū)c云數(shù)據(jù)進行切片，產(chǎn)生了間隔為k的若干個垂直于z軸的隔離面，將每2個隔離面之間的點云數(shù)據(jù)都投影在下隔離面上.(3)每個隔離面x軸、y軸方向也進行以k為單位的劃分，產(chǎn)生多個正方形格網(wǎng).(4)統(tǒng)計每個正方形格網(wǎng)中點云數(shù)據(jù)的數(shù)量.(5)確定合適的閾值，當正方形格網(wǎng)中點云數(shù)據(jù)的數(shù)量超過閾值時，表明這個正方體屬于樹冠體積的一部分，統(tǒng)計所有超過閾值的正方形格網(wǎng)數(shù)量.(6)將符合條件的單元正方體體積累加得到樹冠體積(圖6).

1.4 有效葉面積指數(shù)提取

使用點云數(shù)據(jù)測算有效葉面積指數(shù)的方法是通過地面激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)結(jié)合魚目攝像的半球圖像理論實現(xiàn)，計算有效葉面積指數(shù)的公式是基于Beer-Lambert定律[23].

圖6 體元模擬法原理圖Fig.6 Calculation of canopy volume results chart

計算思路是將點云數(shù)據(jù)經(jīng)過坐標轉(zhuǎn)換壓縮投影在半球體上(如圖7)，成為類似魚目攝像的半球圖像，接下來要將投影在半球面上的點云再次進行投影[24-25]，使其落在一個二維的平面上.方法有2種：一種是球極平面投影，另一種是Lambert方位角等面積投影(圖8).

圖7 點云數(shù)據(jù)球面投影Fig.7 Spherical projection of point cloud data

圖8 兩種平面投影結(jié)果圖Fig.8 Two kinds of planar projection

圖9 一個角度視分下切割圓環(huán)Fig.9 A cutting ring under an angle

在魚眼相機的半球圖像中插入平行于底面的一系列平面，分別與半球面相交形成“緯線圈”，通過這些緯線圈可以較為準確地表達出樹冠各個分層內(nèi)不同天頂角下的各種數(shù)據(jù)[26-27]，再通過矢量圖與柵格圖的轉(zhuǎn)化獲得表示樹葉的像元，并統(tǒng)計像元個數(shù)，繼而計算出孔隙率等關(guān)鍵參數(shù)(如圖9)[28-29]，根據(jù)Beer-Lambert定律來進行進一步的有效葉面積指數(shù)的計算.用這種方法計算得到結(jié)果，由于冬季是沒有樹葉的，因此春季和夏季計算的結(jié)果分別減去冬季的計算結(jié)果就是春季和夏季各自的葉面積指數(shù).

2 結(jié)果與分析

表1 不同季節(jié)樹冠平均體積Table 1 Average canopy volume in different seasons

2.1 林分內(nèi)單位面積上樹冠體積對顆粒物分布的影響

通過上文介紹的計算方法得出樣地內(nèi)不同季度的單位面積上的樹冠體積(表1).3個季度單位面積樹冠體積比較為夏季>春季>冬季.原因是冬季樹葉掉落，樹冠中只有枝干，所以樹冠體積最小，春季時期，樹葉開始發(fā)芽，但是屬于幼葉，未完全長大，因此此時的樹冠體積居中；夏季時期，樹葉完全生長，是最茂密的時期，所以夏季樹冠體積最大.試驗計算結(jié)果符合植物樹葉生長規(guī)律，說明試驗方法與計算方法是正確的.

樹冠體積說明樹冠枝葉的繁茂程度，也反映枝葉空間分布的復(fù)雜程度.從林分結(jié)構(gòu)對大氣顆粒物阻滯的機理可知，枝葉空間分布越復(fù)雜，對大氣顆粒物的阻滯影響作用越大.

在同一個季節(jié)時期內(nèi)，林分對不同的大氣顆粒物吸滯量比較為(圖10)：TSP-PM10(顆粒物粒徑在10～100 μm)>PM10～PM2.5(顆粒物粒徑在2.5～10 μm)>PM2.5>PM1.在冬季和春季，林分對粒徑范圍在2.5～100 μm中的大氣顆粒物有一定的滯留作用，對PM2.5和PM1的大氣顆粒物滯留作用不明顯；在夏季，林分對所有大氣顆粒物都有較為顯著的滯留作用.

圖10 不同季節(jié)林分對不同顆粒物的吸滯量三維對比圖Fig.10 3D diagram comparison on absorption rate of different particles in different seasons

單位面積的樹冠體積和林分對不同顆粒物的吸滯量隨季節(jié)的變化率如圖11所示，橫軸表示每相鄰2個季節(jié)之間樹冠體積的變化量，以及相應(yīng)的某季節(jié)林分對顆粒物的吸滯量平均值減去上一季節(jié)林分對顆粒物的吸滯量的平均值.單位面積的樹冠體積隨季節(jié)的變化，其春—冬，夏—春，冬—夏的體積變化率分別為：1.03、1.7、-2.73.相對應(yīng)的各種顆粒物被吸收量隨季節(jié)變化的變化率也有差異，以PM2.5為例，其對應(yīng)變化率分別為：1.35、126.14、-127.49.當樹冠變化率較小時，林分對顆粒物的吸滯量的變化率也相應(yīng)減小，反之增大亦成立.粒徑范圍在2.5～100 μm的顆粒物，不同季節(jié)的林分對其阻滯影響作用大小比較為夏季>春季>冬季.分析其原因是由于在夏季枝葉最為茂盛，樹冠空間結(jié)構(gòu)最復(fù)雜，樹冠體積最大，因此對大氣顆粒物的滯留作用相較于冬季和春季更為顯著.

對于粒徑范圍較小的PM2.5和PM1的大氣顆粒物，樹冠結(jié)構(gòu)對其阻滯影響作用較大，原因是由于PM2.5和PM1的粒徑較小，重量較輕，微粒運動更加頻繁和靈活，因此夏季茂盛的枝葉形成的復(fù)雜空間結(jié)構(gòu)對其才有顯著的阻滯吸收影響作用，而冬季和春季樹冠對小粒徑顆粒物阻滯影響比較微小.

圖11 樹冠體積、吸滯量隨季節(jié)變化率Fig.11 Seasonal variation in canopy volume and absorption rate

2.2 葉面積指數(shù)對大氣顆粒物濃度變化的影響

基于三維激光點云數(shù)據(jù)利用2種不同的球面投影方法提取樹木葉面積指數(shù)和利用LAI-2000冠層分析儀獲取的葉面積指數(shù)結(jié)果如表2所示.從表中結(jié)果可知，利用LAI-2000冠層分析儀獲取的葉面積指數(shù)作為對照值大于利用三維激光掃描系統(tǒng)求得的葉面積指數(shù).對于2種不同的平面投影方法，對照值結(jié)果偏大，原因主要是由于使用LAI-2000冠層分析儀受到樹高范圍的限制，當樹種的樹高比較高時，在操作使用過程中，人為操作誤差影響增大[30-33].而地面三維激光掃描儀則可以準確地獲取樣地內(nèi)樹木表面以及內(nèi)部枝葉的詳細和準確的信息，因此利用三維激光掃描系統(tǒng)提取的葉面積指數(shù)結(jié)果更加精確[34-35]，本次試驗中取2種投影方法的平均值作為用于分析的葉面積指數(shù).

表2 葉面積指數(shù)計算結(jié)果Table 2 Leaf area index calculation based on different methods

葉面積指數(shù)和林分對不同顆粒物的吸滯量隨季節(jié)的變化率如圖12所示，林分內(nèi)葉面積指數(shù)隨著季節(jié)的變化，橫軸表示每相鄰2個季節(jié)之間，葉面積指數(shù)的變化量，以及相應(yīng)的某季節(jié)林分對顆粒物的吸滯量平均值減去上一季節(jié)林分對顆粒物的吸滯量的平均值.其春—冬，夏—春，冬—夏的體積變化率分別為：0.08，0.12，-0.2.相對應(yīng)的各種顆粒物隨季節(jié)的濃度平均日變化率大小也有差異，以PM2.5為例，其對應(yīng)變化率分別為：1.35，126.14，-127.49.當葉面積指數(shù)的變化率較小時，林分對顆粒物的吸滯量的變化率也相應(yīng)減小，反之增大亦成立.

圖12 葉面積指數(shù)、吸滯量隨季節(jié)變化率Fig.12 Seasonal variation in leaf area index and absorption rate

3 討論

利用三維激光掃描系統(tǒng)提取的林分參數(shù)，其中如樹高、胸徑、冠幅等基本參數(shù)比傳統(tǒng)方法量取的結(jié)果更加精確.葉面積指數(shù)的三維激光點云提取，通過擬球面魚眼相機系統(tǒng)理論計算得出的結(jié)果與利用LAI-2000冠層分析儀測得的結(jié)果相比較，前者方法較為精確.

對于粒徑范圍2.5～100 μm的大粒徑顆粒物，不同季節(jié)時期的林分對其濃度影響作用的大小順序為：夏季>春季>冬季.

對于粒徑范圍在2.5 μm以下的小粒徑顆粒物，僅在夏季時期林分對其濃度的影響較為顯著，春季和冬季時期對小粒徑顆粒物濃度影響變化不大.在1天內(nèi)，早晚城市出行高峰時期的大氣顆粒物濃度較高，平時濃度較低.

樹冠體積和葉面積指數(shù)隨季節(jié)的變化分別與大氣顆粒物在林分中擴散的濃度變化量存在較大相關(guān)性.當樹冠體積和葉面積指數(shù)變化率大時，林分對大氣顆粒物的吸滯量相應(yīng)增大，反之亦成立.對于不同粒徑的顆粒物在林分中擴散受樹冠體積影響程度為：PM1=PM2.5>TSP-PM10>PM10～PM2.5.

本文中存在的不足之處是：利用三維激光掃描系統(tǒng)提取樹冠體積的結(jié)果較之前的傳統(tǒng)測算方法盡管已經(jīng)精確很多，但是利用三維激光掃描儀獲得樹木空間點云數(shù)據(jù)，特別是夏季較為高大的闊葉樹林時，由于枝葉間相互遮擋，并且隨風向擺動，因此在樹冠內(nèi)部遮擋的部分枝葉不會被三維激光掃描儀采集到，繼而影響后續(xù)的樹冠體積和葉面積指數(shù)的計算.另外，由于選取樣地內(nèi)樹木屬于人工林，內(nèi)部不是特別密集，比較容易進行單木的提取，所以可以采用提取每棵樹的樹冠體積，繼而求單位面積上的樹冠體積.但是在密林中，或者樹葉遮擋嚴重的情況下，這種方法并不適用，可以采用其他方法，如土石方量算法等.

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(責任編輯:吳顯達)

Extraction of forest stand spatial structure and its relationship with atmospheric particulate matter distribution

YIN Huali1,2, WANG Jia1,2, FENG Zhongke1,2, LI Xiaolei1,2, LIU Chengcheng1,2, LIAN Yining1,2

(1.Beijing Forestry University Institute of GIS, RS & GPS, Beijing 100083, China; 2.Beijing Precise Forestry Laboratory, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China)

To investigate the regulatory function of forest spatial structure on retaining atmospheric particulate matter (PM), point cloud data of forest park plantation were extracted using 3D laser scanning system in the ring road of Beijing Olympic Park. Then volume element simulation method and fish-eye method were applied to calculate tree canopy and leaf area index. Lastly, data on PM concentrations at different diameters and meteorological factors were interpreted. Results showed that retention capability of forest stand for PMs at diameter between 2.5 μm and 100 μm varied among seasons, with the highest adsorbability in summer and the lowest in winter. Canopy volume and leaf area index were highly correlated with PM concentrations, which larger canopy volume and leaf area index would attribute to higher rate of PM absorbed.

3D laser scanning system; atmospheric particulate matter concentration; leaf area index; canopy volume

2016-09-22

2016-11-20

國家自然科學(xué)基金(41401650)；北京市青年英才計劃項目YETP0738；北京林業(yè)大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)業(yè)創(chuàng)新訓(xùn)練計劃項目X201510022004.

尹華麗(1990-)，女，碩士研究生.研究方向：3S技術(shù)集成與應(yīng)用.通訊作者王佳(1980-)，男，副教授，博士.研究方向：3S在資源環(huán)境中的應(yīng)用.Email:wangjia2002_0@163.com.

TP301.6

A

1671-5470(2017)03-0270-07

10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2017.03.007