史潔青，馮仲科，劉金成

（北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083）

·農(nóng)業(yè)航空工程·

基于無人機(jī)遙感影像的高精度森林資源調(diào)查系統(tǒng)設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

史潔青，馮仲科※，劉金成

（北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100083）

為了實(shí)現(xiàn)林業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，滿足當(dāng)今森林資源的精準(zhǔn)化監(jiān)測和信息化管理，該文以無人機(jī)航拍影像為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，充分結(jié)合攝影測量技術(shù)、無人機(jī)影像后處理技術(shù)、地理信息系統(tǒng)技術(shù)和林業(yè)資源調(diào)查管理技術(shù)，構(gòu)建了適用于林業(yè)調(diào)查和管理的專業(yè)森林資源調(diào)查系統(tǒng)。該系統(tǒng)以C#為編程語言，結(jié)合ArcGIS Engine10.2嵌入式組件技術(shù)開發(fā)而成，利用無人機(jī)影像實(shí)現(xiàn)高效快捷的林地空間區(qū)劃、面積平差和高精度大比例尺的森林小班調(diào)查、信息提取等功能，可實(shí)現(xiàn)資源數(shù)據(jù)庫的及時(shí)更新，極大地縮短了傳統(tǒng)調(diào)查模式的調(diào)查周期，實(shí)現(xiàn)了森林資源的科學(xué)化管理。以遼寧老禿頂子林場作為試驗(yàn)區(qū)，利用1stOpt優(yōu)化分析軟件引入決定系數(shù)、估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)差等評(píng)定因子，確定試驗(yàn)區(qū)冠徑、樹高、胸徑之間的最優(yōu)模型。同時(shí)基于試驗(yàn)區(qū)獲取數(shù)據(jù)對系統(tǒng)進(jìn)行了精度驗(yàn)證，結(jié)果表明，該系統(tǒng)獲取坡度和高程的相對誤差分別為5.17%和5.41%，株樹密度、蓄積量的相對誤差為2.68%和4.01%。

無人機(jī)；影像；林業(yè)；森林資源調(diào)查；組件式技術(shù)

0 引 言

森林作為人類重要的資源寶庫，不僅具有不可替代的經(jīng)濟(jì)效益，更具有維持陸地生態(tài)系統(tǒng)平衡的生態(tài)效益,是生物圈的能量基地。隨著信息化和全球化的發(fā)展，同時(shí)更為實(shí)現(xiàn)林業(yè)資源的可持續(xù)發(fā)展，對森林資源調(diào)查中的單木和林分信息的準(zhǔn)確性需求日益增長[1-6]。與傳統(tǒng)測量工具相比，無人機(jī)航空攝影測量（UAV aerial photogrammetry）具有高效快捷、操作簡便、作業(yè)成本低等優(yōu)勢，其在農(nóng)業(yè)、林業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用[7-9]。隨著各類傳感器的小型化和多樣化，作為信息獲取中的一種重要方式，無人機(jī)將會(huì)應(yīng)用到越來越廣泛的領(lǐng)域[10-12]。作為數(shù)字化時(shí)代中另一種不可代替的技術(shù)—地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）也得到了飛速發(fā)展。與此同時(shí)伴隨著組件技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等的發(fā)展，地理信息系統(tǒng)開始走向組件化和網(wǎng)絡(luò)化，其傳統(tǒng)功能也得到日趨完善，如數(shù)據(jù)編輯、查詢統(tǒng)計(jì)、空間分析以及空間數(shù)據(jù)引擎等技術(shù)的發(fā)展都為GIS在各行業(yè)的應(yīng)用提供了強(qiáng)有力的技術(shù)支持和理論保障[13]。美國于1988年就將地理信息系統(tǒng)作為進(jìn)行全國范圍森林調(diào)查管理的主要方式，中國也于上世紀(jì)八十年代中后期，對林場(局)級(jí)森林資源進(jìn)行調(diào)查時(shí)，開始使用地理信息系統(tǒng)軟件[14-15]。

森林資源調(diào)查的工作主要包括確定樹種、樹高、胸徑、冠幅以及株樹密度等林分參數(shù)，同時(shí)需要通過上述參數(shù)計(jì)算出此片林區(qū)的蓄積量。傳統(tǒng)的調(diào)查方式需要投入大量的人力和物力，調(diào)查周期長，數(shù)據(jù)更新速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足當(dāng)今信息化時(shí)代對森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)更新和獲取需求[16-19]。而結(jié)合地理信息系統(tǒng)軟件的森林管理軟件目前確實(shí)是有很多，但是絕大多數(shù)軟件都是基于較大范圍的調(diào)查系統(tǒng)，平臺(tái)的數(shù)據(jù)源也是多種多樣沒有統(tǒng)一的規(guī)范[20]。本次研究將以分辨率較高的無人機(jī)航拍影像作為主要的數(shù)據(jù)源，同時(shí)結(jié)合GIS技術(shù)，以期實(shí)現(xiàn)更高精度、更大比例尺的森林資源調(diào)查，滿足及時(shí)更新系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫的需求。

1 系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)與主體模塊介紹

1.1 系統(tǒng)的框架結(jié)構(gòu)

本研究基于Microsoft Visual Studio 2010開發(fā)平臺(tái)，采用C#編程語言和DevExpress界面控件，C/S（客戶機(jī)/服務(wù)器）開發(fā)模式和ESRI公司提供的嵌入式組件開發(fā)軟件ArcEngine10.2，構(gòu)建了基于無人機(jī)影像的森林資源調(diào)查系統(tǒng)。系統(tǒng)是由界面交互層、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)管理層組成的3層架構(gòu)模式。界面交互層主要表現(xiàn)為人機(jī)交互的界面組織形式，是對用戶開放的部分；業(yè)務(wù)邏輯層是對數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)算法邏輯計(jì)算的部分；數(shù)據(jù)管理層則是實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行添加、編輯等操作。三者之間的關(guān)系具體表現(xiàn)為：界面交互層利用ArcEngine COM組件實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)業(yè)務(wù)邏輯算法，邏輯層則通過ArcSDE空間數(shù)據(jù)引擎完成對數(shù)據(jù)管理層方面的處理[21-24]。

基于無人機(jī)影像的森林資源調(diào)查系統(tǒng)主要分為數(shù)據(jù)輸入、空間區(qū)劃與面積平差、信息提取、結(jié)果輸出四大功能模塊，圖1為森林資源調(diào)查系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖。

圖1 森林資源調(diào)查系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖Fig.1 System structure diagram of forest resource in investigation system

1.2 主體模塊

1.2.1 空間區(qū)劃模塊

林業(yè)空間區(qū)劃是進(jìn)行森林資源調(diào)查的基礎(chǔ)模塊，其結(jié)果直接影響到森林空間分布定位的準(zhǔn)確性和面積量測的精確性，并最終影響到資源調(diào)查成果的可靠性[25]。森林的自然生態(tài)因素和林區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素是進(jìn)行林區(qū)空間區(qū)劃的重要依據(jù)。林場是空間區(qū)劃的基本單位，而小班則是空間區(qū)劃的最小單位，空間區(qū)劃的等級(jí)劃分依次為“林場-林班-小班”[26-27]。

為了更好地規(guī)范空間區(qū)劃的結(jié)果，系統(tǒng)將上述不同等級(jí)的國家標(biāo)準(zhǔn)區(qū)劃符號(hào)進(jìn)行了建庫，這樣可以極大地簡化后期制圖出圖的過程。在軟件實(shí)現(xiàn)方面，系統(tǒng)對ArcEngine提供的IEngineEditor、IEngineEditLayers、IFeature等接口按需求進(jìn)行了封裝，提高了代碼的重用性和系統(tǒng)維護(hù)升級(jí)的方便性[28]。這些封裝類都是實(shí)現(xiàn)了ICommend或者ITool的子類，參與調(diào)查的工作人員只需在確定區(qū)劃等級(jí)、選取區(qū)劃符合和區(qū)劃圖層的存儲(chǔ)位置之后，以無人機(jī)航拍影像為基礎(chǔ)，在航拍影像上沿著區(qū)劃邊界點(diǎn)擊鼠標(biāo)左鍵即可完成對林區(qū)不同等級(jí)的空間區(qū)劃。

已完成區(qū)劃的圖層都具有屬性信息和空間信息，其中的屬性數(shù)據(jù)不僅是森林資源調(diào)查的重要林分參數(shù)，也可為下一步進(jìn)行面積平差提供參考；而圖層的空間分布數(shù)據(jù)則為后續(xù)各類信息提取和林業(yè)制圖出圖提供基礎(chǔ)底圖。

1.2.2 面積平差模塊

在完成林區(qū)的空間區(qū)劃之后，理論上，某一級(jí)一確定圖斑的面積應(yīng)該等于下一級(jí)該圖斑范圍內(nèi)各個(gè)斑塊面積之和（如式（1）所示）。但由于種種因素，實(shí)際進(jìn)行面積量算或者林場管理時(shí)，這種等式關(guān)系常常不能得到滿足，即兩者間存在面積閉合差。為消除面積閉合差，提高調(diào)查數(shù)據(jù)的精確性，系統(tǒng)提供了面積平差這一功能模塊。在本功能模塊中，系統(tǒng)采用面積定權(quán)方式確定權(quán)重，即選每塊圖斑面積的倒數(shù)Pi=1/Si作為權(quán)[29]。

式中S0為本級(jí)某一圖斑的面積；Si(i=1,2,3,…,n)為下一級(jí)該圖斑下各圖斑的面積。

該功能模塊的核心技術(shù)在于對ArcSDE中對應(yīng)圖斑的屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行讀取、修改和存儲(chǔ)。ArcSDE作為ArcGIS的空間數(shù)據(jù)引擎，方便用戶在不同的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中對地理信息進(jìn)行管理，同時(shí)允許不同的ArcGIS 應(yīng)用程序?qū)@些地理信息進(jìn)行調(diào)用[30]?；诖隧?xiàng)技術(shù)，本系統(tǒng)完成了面積平差功能和對輸入系統(tǒng)的各類數(shù)據(jù)的管理。

1.2.3 信息提取模塊

1）地形因子

地形因子提取模塊的主要功能是在無人機(jī)影像數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型（digital elevation model, DEM）以及由空間區(qū)劃得到的矢量圖層數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提取包括坡度、坡向、坡位等在內(nèi)的各類地形因子，并將提取值存儲(chǔ)到對應(yīng)圖斑的屬性表中（圖2為地形信息提取模塊流程圖）。

圖2 地形信息提取模塊流程圖Fig.2 Extract module flow of geographic information

在軟件實(shí)現(xiàn)方面，系統(tǒng)通過調(diào)用ArcEngine提供的RasterSurfaceOpClass類、RasterStatistics類以及ITopologicalOperate接口[28]，完成了各項(xiàng)地形因子的提取。由圖2的流程圖可知，地形因子的提取分為2個(gè)步驟，第一步需先提取基于整個(gè)無人機(jī)影像區(qū)域的地形信息；第二步則是在第一步的基礎(chǔ)上，結(jié)合矢量圖層數(shù)據(jù)利用RasterStatistics類進(jìn)行像元值統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn)提取地形因子信息到各區(qū)劃圖斑屬性表這一終極目標(biāo)。

2）植被因子

林分因子提取模塊的設(shè)計(jì)目標(biāo)是獲取小班蓄積量、株樹密度、平均冠徑、平均樹高、平均胸徑、郁閉度等植被信息并對提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)。由于無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)對于植被茂密區(qū)的信息提取存在一定難度，在此次研究中，將林分因子提取模塊分為植被稀疏區(qū)和植被茂密區(qū)，且在植被茂密區(qū)域，系統(tǒng)只提取該區(qū)域小班的郁閉度。具體地，在植被稀疏區(qū)，系統(tǒng)采用在航拍影像和小班矢量圖層的基礎(chǔ)上，先讓使用者在某一小班邊界范圍內(nèi)圈定一個(gè)近似于圓形的樣地范圍，圈定樣地的半徑約為14.75 m[31]，采集圈定范圍內(nèi)每一樣本單木信息（具體的采集方法會(huì)在下文進(jìn)行詳細(xì)介紹），然后對所有樣本信息進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果存入對應(yīng)小班，即可獲得該小班的植被信息（圖3為植被信息提取模塊流程圖）。在植被茂密區(qū)，本系統(tǒng)采用獲取小班圖斑邊界后，利用人工判讀的方式，只需確定該小班的郁閉度。

圖3 植被信息提取模塊流程圖Fig.3 Extract module flow of vegetation information

①株樹密度。通過圓形樣地法[32-33]確定局部地區(qū)的植被株樹密度，是在實(shí)際測量中常常使用的方法，該方法旨在減少內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理的時(shí)間、提高效率。在野外受外界因素的影響，圓形樣地的調(diào)查半徑一般為10 m左右，但在無人機(jī)影像上圈定圓形樣地的范圍并不受外業(yè)調(diào)查因素的影響。同時(shí)通過對抽樣理論和誤差理論的研究, 可知必要的樣本數(shù)目是保證抽樣誤差不超過某一給定范圍的重要因素之一，因此本次研究通過擴(kuò)大調(diào)查樣地的范圍，對傳統(tǒng)圓形樣地法進(jìn)行了改進(jìn)。使用者在選取需要測量的小班后，在該小班邊界范圍內(nèi)如圖4所示圈定一個(gè)近似于圓形半徑值約為14.75 m[31]的樣地；系統(tǒng)會(huì)結(jié)合影像自帶坐標(biāo)和投影信息及當(dāng)前窗口的縮放比例準(zhǔn)確計(jì)算該塊樣地的面積值，使用者僅需對樣地內(nèi)的單木進(jìn)行株數(shù)統(tǒng)計(jì)，軟件即可通過式（2）計(jì)算得到該樣地的株樹密度（圖4為株數(shù)密度測量原理圖）。為使樣地的株樹密度值更好的代表該小班的株樹密度值，使用者需要在同一個(gè)小班內(nèi)選擇3到5個(gè)樣地，系統(tǒng)會(huì)將同一小班內(nèi)所有樣地株樹密度的平均值作為該小班的株樹密度值，需要注意的是在選取樣地時(shí)需遵循均勻分布的原則。

式中N為株樹密度，株/hm2；n是樣地范圍內(nèi)的樹木株數(shù)；S樣地的面積，hm2。

②樣地單木冠徑。系統(tǒng)對單株植被冠徑的獲取是通過調(diào)用ControlsMapMeasureTool類實(shí)現(xiàn)的。為提高量測結(jié)果的準(zhǔn)確性，系統(tǒng)要求使用者對同一株樣木進(jìn)行東西方向和南北方向兩次量測，將2次量測的平均值作為該樣木的冠徑值存入對應(yīng)樣木屬性表中，完成冠徑的量測。

圖4 株數(shù)密度測量原理圖Fig.4 Schematic diagram of stand density measurement

③樣地單木胸徑、樹高。Duchuafour[34]確定了冠徑和胸徑之間的關(guān)系，隨后的研究也表明針葉樹和闊葉樹中很多樹種的冠徑和胸徑之間存在顯著的關(guān)系。對于胸徑和樹高的關(guān)系，多年來，許多國內(nèi)外研究者用清查和樣地?cái)?shù)據(jù)建立了多種樹高與胸徑的關(guān)系模型。因此系統(tǒng)在提取冠徑的基礎(chǔ)上，采用模型反演的方式實(shí)現(xiàn)對單木胸徑和樹高的提取。軟件實(shí)現(xiàn)了包括線性模型在內(nèi)的5種通過冠徑計(jì)算胸徑的D-K（胸徑-樹冠）模型和包括線性經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ驮趦?nèi)的8種通過胸徑計(jì)算樹高的H-D（樹高-胸徑）模型[35]。在完成單木胸徑和樹高反演計(jì)算之前，調(diào)查人員需在調(diào)查區(qū)域內(nèi)樣地邊界范圍外抽取一定數(shù)量的樣木（樣木數(shù)量應(yīng)該不小于150株[36]），實(shí)測樣木的胸徑、樹高、冠徑等植被信息。然后利用樣木數(shù)據(jù)確定擬合度最高的胸徑-樹冠模型和樹高-胸徑模型。

④樣地單木樹種、林型、平均試驗(yàn)形數(shù)。系統(tǒng)采用人工判讀的方式，確定單木樹種和林型。并在選中的單木數(shù)據(jù)庫中自動(dòng)添加判讀結(jié)果，并通過林型確定平均試驗(yàn)形數(shù)，為下一步進(jìn)行小班蓄積量的計(jì)算提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

⑤小班平均冠徑、樹高、胸徑、樹種比例。使用者只需確定需要進(jìn)行調(diào)查的小班號(hào)，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)獲取該小班邊界范圍內(nèi)所有圈定的樣地，并自動(dòng)完成對每一樣地范圍內(nèi)單木植被信息的統(tǒng)計(jì)和計(jì)算。

⑥小班蓄積量。小班蓄積量[1]是通過遍歷此小班邊界內(nèi)每一樣地范圍內(nèi)每棵單木的胸徑和平均試驗(yàn)形數(shù)等相關(guān)信息，按照式（3）[5]計(jì)算得到。

式中M為蓄積量，m3/hm2；H是平均樹高，m；Rn是圈定樣地的半徑，hm；fθ是樹種的平均試驗(yàn)形數(shù)；di是第i棵樹的胸徑，cm。

2 遼寧省老禿頂子案例研究

2.1 研究地區(qū)

本次研究的航拍數(shù)據(jù)其地理位置是位于遼寧省東部的老禿頂子，海拔約1 300 m的老禿頂子山，位于遼寧本溪縣和桓仁縣之間，有遼寧屋脊之稱。老禿頂子位于遼寧東部，距桓仁縣城70 km，總面積1.5萬hm2，最高海拔可達(dá)1 376.3 m，素有“遼寧屋脊”之稱。地理位置在124°49′06″－124°57′08″E，41°16′38″－41°21′10″N，屬長白山龍崗支脈。森林植被屬長白植物區(qū)系，山麓至山頂，垂直分布為闊葉林帶，針闊葉混交林帶，岳樺林帶和高山苔原帶。

2.2 數(shù)據(jù)采集方法與預(yù)處理

2.2.1 無人機(jī)航拍數(shù)據(jù)

本次試驗(yàn)的航拍數(shù)據(jù)均來自于飛鷹系列中型號(hào)為YS-500的固定翼無人機(jī)，及利用專業(yè)無人機(jī)后處理軟件在影像數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上提取的數(shù)字高程模型（digital elevation model, DEM）、數(shù)字正攝影像圖（digital orthophoto map, DOM）、數(shù)字表面模型（digital surface model, DSM）、數(shù)字線劃圖數(shù)字線劃地圖（digital line graphic, DLG）。試驗(yàn)飛行的預(yù)設(shè)航高約為1 600 m，航向重疊度約為75%，旁向重疊度約為65%。共進(jìn)行了8次架飛，每次架飛的覆蓋范圍約為20 km2。機(jī)載相機(jī)的鏡頭焦距為35 mm，獲取的無人機(jī)影像地面分辨率可以達(dá)到厘米級(jí)。沿南北方向飛行了70多條航線，共拍攝了1 000多張影像。

影像獲取后，首先需要對其進(jìn)行預(yù)處理操作。預(yù)處理操作主要包括調(diào)整相應(yīng)的顏色和紋理特征，調(diào)整像素對比度；通過尋找特征點(diǎn)來實(shí)現(xiàn)影像的鑲嵌和配準(zhǔn)，并運(yùn)用最小二乘法完成圖像的進(jìn)一步匹配；通過快速拼接全景圖像檢測無人機(jī)在拍攝時(shí)是否發(fā)生存在影像丟失的現(xiàn)象；運(yùn)用ENVI、PixelGrid等第三方軟件，在完成拼接的無人機(jī)影像中對需要進(jìn)行森林資源調(diào)查的區(qū)域進(jìn)行影像分割以及獲取高精度的DEM、DOM、DSM及DLG產(chǎn)品（如圖5所示）。

圖5 森林資源調(diào)查區(qū)域的DEM、DOM、DSM、DLG示例Fig.5 DEM, DOM, DSM, DLG examples of forest resource survey area

2.2.2 野外調(diào)查數(shù)據(jù)

在系統(tǒng)中加載試驗(yàn)區(qū)的無人機(jī)影像，根據(jù)試驗(yàn)區(qū)行政界線范圍按500 m×500 m進(jìn)行樣地布點(diǎn)。在通過對研究區(qū)全面考察的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究區(qū)的地形圖，初步確定外業(yè)調(diào)查樣點(diǎn)的分布和數(shù)量。在試驗(yàn)區(qū)根據(jù)

標(biāo)準(zhǔn)的調(diào)查法，對初步確定的樣點(diǎn)進(jìn)行林分結(jié)構(gòu)調(diào)查，在調(diào)查中使用中海達(dá)系列中型號(hào)為V60的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)定位技術(shù)（Real Time Kinematic,RTK）對每個(gè)樣地進(jìn)行中心點(diǎn)定位，記錄每個(gè)樣地坐標(biāo)。其中V60型的平面定位精度為：±(8+1×10-6D) mm，高程定位精度為±(20+1×10-6D) mm，參照遼寧林業(yè)規(guī)劃院設(shè)計(jì)規(guī)劃的小班樣地方案，最終調(diào)查了40個(gè)小班共125個(gè)20 m×20 m的樣地（圖6為樣地分布圖），樣地調(diào)查內(nèi)容主要有地形因子和林分因子。地形因子主要包括：使用型號(hào)為G120DB的集思寶系列手持機(jī)GPS定位儀（儀器單點(diǎn)定位精度為2～5 m）獲取樣地的地理坐標(biāo)和高程信息，使用型號(hào)為JZC-B2的南方(NI)系列多功能坡度測量儀測獲取樣地的坡度信息等（儀器測量精度為±1°）；林分因子主要包括:對樣地內(nèi)樣木進(jìn)行每木檢尺，實(shí)測胸徑、樹高、東南西北冠徑以及地理坐標(biāo)；利用角規(guī)樣地法獲取樣地的株樹密度、蓄積量等信息。

2.3 地形因子精度驗(yàn)證

本次研究對系統(tǒng)的地形因子提取值進(jìn)行了精度驗(yàn)證，并將該系統(tǒng)提取的40個(gè)小班的坡度和高程信息與實(shí)測數(shù)據(jù)作了對比（表1）。由對比數(shù)據(jù)可得，系統(tǒng)坡度獲取值的平均相對誤差為5.17%，高程獲取值的平均相對誤差為5.41%。

圖6 樣本分布圖Fig.6 Distribution of sample plots

表1 軟件地形因子測量與人工測量比較Table 1 Comparison of software and conventional method for topographic factors

2.4 植被因子精度驗(yàn)證

在提取植被信息之前，需在該地區(qū)林班內(nèi)，采用每木檢尺的方式獲取201株闊葉和201株針葉的植被信息?；谠鴤ド?、唐守正等（2010）在《立木生物量方程的優(yōu)度評(píng)價(jià)和精度分析》一文中提出的“利用全部樣本(不分建模樣本和檢驗(yàn)樣本) 來建立模型，以充分利用樣本信息，使模型的預(yù)估誤差達(dá)到最小”，并引入決定系數(shù)（Coefficient of determination，R2）、估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差（Standard error estimate，SEE）、總相對誤差（Total relative error，TRE）等六項(xiàng)評(píng)定指標(biāo)[37]來評(píng)價(jià)模型精度。故本次研究將所有樣木均作為內(nèi)附和數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，而不設(shè)置外附合數(shù)據(jù)進(jìn)行精度驗(yàn)證（已使用六項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證）。利用1stOpt分析軟件平臺(tái)的麥夸特法（Levenberg-Marquardt）+通用全局優(yōu)化法，對所測數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。通過擬合常用的胸徑-冠徑，樹高-胸徑模型并引入六項(xiàng)評(píng)定指標(biāo)對精度進(jìn)行評(píng)價(jià)（將決定系數(shù)、估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差、總相對誤差與平均系統(tǒng)誤差作為主要的評(píng)定指標(biāo)，將平均預(yù)估誤差與平均百分標(biāo)準(zhǔn)誤差作為輔助的評(píng)定指標(biāo)），確定最優(yōu)模型，見表2和表3。綜合各項(xiàng)指標(biāo)可知，闊葉和針葉的最優(yōu)胸徑-冠徑模型都為二次多項(xiàng)式模型，闊葉的最優(yōu)樹高-胸徑模型為Weibull模型，而針葉的最優(yōu)樹高-胸徑型則為多項(xiàng)式模型。

以闊葉的胸徑-冠徑模型為例，二次多項(xiàng)式模型決定系數(shù)（0.902）較其他模型最大，說明胸徑與冠徑存在強(qiáng)相關(guān)關(guān)系，冠徑因子解釋了胸徑變動(dòng)總變異量的90.2%以上；總相對誤差TRE及平均系統(tǒng)誤差MSE均小于要求的3%（且優(yōu)于其他模型），說明模型擬合效果良好；平均預(yù)估誤差MPE在1%以下，說明模型的平均預(yù)估精度達(dá)到99%以上；平均百分標(biāo)準(zhǔn)誤差MPSE為12.674%，該指標(biāo)反映了單個(gè)胸徑估計(jì)誤差的平均水平，在所有模型中該模型值最低，故二次多項(xiàng)式模型為闊葉胸徑-冠幅最佳擬合模型。

表3 闊/針葉樹高-胸徑模型的參數(shù)估計(jì)值和統(tǒng)計(jì)指標(biāo)Table 3 Estimations and statistics of H-D model parameters for deciduous and coniferous tree species

為驗(yàn)證軟件測量的林分因子中株樹密度和蓄積量的測量精度，將試驗(yàn)區(qū)實(shí)測的40個(gè)小班數(shù)據(jù)與該系統(tǒng)獲取的相應(yīng)小班數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比。結(jié)果表明，軟件獲取的株樹密度相比實(shí)際調(diào)查的株樹密度值平均偏差為26.6株/hm2。在林分密度相對較大的區(qū)域由于樹木遮擋等現(xiàn)象嚴(yán)重，會(huì)影響使用者判讀的準(zhǔn)確性從而影響軟件的獲取精度。因此測量誤差在林分密度較大的區(qū)域，值也會(huì)越大，平均相對誤差為2.68%。而在蓄積量的獲取上，軟件的量測值相比人工調(diào)查的實(shí)測值平均偏差為4.177 m3/hm2。與株樹密度相同，在林分密度較大區(qū)域，誤差也會(huì)越大，平均相對誤差為4.01%，見表4。

表4 軟件株數(shù)密度測量、軟件蓄積量測量與人工測量比較Table 4 Comparison of software and conventional method for stand density and stand volume

3 結(jié)論與討論

基于無人機(jī)影像的森林資源調(diào)查系統(tǒng)體現(xiàn)了無人機(jī)、地理信息系統(tǒng)等新型科技在林業(yè)這個(gè)傳統(tǒng)領(lǐng)域的優(yōu)勢，極大的改善了原有森林調(diào)查的結(jié)構(gòu)。相對于傳統(tǒng)的資源調(diào)查方式，該系統(tǒng)可以高效便捷的實(shí)現(xiàn)對調(diào)查區(qū)域的空間區(qū)劃，地形信息和植被信息的獲取。最后以遼寧省老禿頂子為案例進(jìn)行森林資源調(diào)查系統(tǒng)驗(yàn)證研究。結(jié)果表明，系統(tǒng)提取坡度和海拔的相對誤差分別為5.17%和5.41%；在林分因子獲取方面，系統(tǒng)對株樹密度量測的相對誤差為2.68%，蓄積量量測的相對誤差為4.01%。

本系統(tǒng)還存在諸多不足之處，有待進(jìn)一步的完善和更新。例如不同時(shí)間、不同地域、不同類型的植被，林分結(jié)構(gòu)與植被指數(shù)的函數(shù)關(guān)系會(huì)呈現(xiàn)不同的規(guī)律，因此，后期需要對胸徑-冠徑模型以及樹高-胸徑模型調(diào)整或者重新擬合參數(shù)。

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Design and experiment of high precision forest resource investigation system based on UAV remote sensing images

Shi Jieqing, Feng Zhongke※, Liu Jincheng
(Precision Forestry Key Laboratory of Beijing, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China)

For the sustainable development and the accurate monitoring and information-based management of forestry resources, in this paper, we constructed a forest resource inventory system for forestry investigation and management. This research was based on the unmanned aerial vehicle (UAV) images data with the help of photogrammetric technique, UAV image post-processing technology and geographic information system technology, etc. In the system, we used C# programming language and fully used ArcGIS Engine10.2 embedded component technology. We also used UAV images to achieve efficient functions, such as forest spatial division, area adjustment and forest sub-compartment investigation, vegetation information extraction in high-precision and large-scale. The system can timely update resource database, greatly shorten the traditional investigation period, and achieve the scientific management of forest resources. The extraction of landform factors by software is based on UAV image data, DEM data, and spatial data from spatial division. It can be divided into two steps. The first is to extract the topographical attributes among the UAV image of whole area; the second is to ultimately extract landform factors combined with spatial data to finish attribute tables of each division, which is based on the first step. The goal of the stand factor extraction module is to obtain and store the vegetation information such as sub-compartment volume, stand density, average crown diameter, average tree height, average DBH and canopy coverage. Due to the difficulties for UAV to extract canopy coverage information in the dense forest area, in the study, we divided stand factor extraction module into the sparse forest area and the dense forest area. In the dense forest area, canopy coverage information of each sub-compartment was manually interpreted with the help of pattern spot border, and the input data were directly stored in its corresponding attribute database. In the sparse forest area, based on UAV images and spatial data, the system allowed its users to circle a nearly round sample area within the sub-compartment border, collect information of each single tree in the circle, automatically store the statistical results of all sample information into the corresponding sub-compartment, namely its vegetation information. The empirical study of this forest resource investigation system has been conducted in Lao Tudingzi, Liaoning Province. The results have proven its simple interface, high automation and good interactivity on system operation. The relative error in extraction of slope and elevation were about 5.17% and 5.41% respectively. Before the stand factors were acquired, the relationship between crown diameter and DBH and the relationship between tree height and DBH in test area were fitted by 1stOpt software, then the evaluation indexes, such as coefficient of determination, standard error estimate and total relative error, were introduced to determine the optimal model. The stand factors of the test area have been extracted based on the optimal model with the statistical value of stand density and sub-compartment volume measurement. The results showed the relative error of stand density is 2.68%, and that of sub-compartment volume is 4.01%.

unmanned aerial vehicle; images; forestry; forest resources investigation; component technology

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.11.011

S771.5+1

A

1002-6819(2017)-11-0082-09

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2017-01-05

2017-05-08

國家自然基金面上項(xiàng)目（41371001）；北京市自然基金重點(diǎn)項(xiàng)目（6161001）

史潔青，女，山西平遙人，研究方向?yàn)?S技術(shù)集成與開發(fā)。北京 北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，100083。

Email：shijieqing@bjfu.edu.cn

※通信作者：馮仲科，男，甘肅靈臺(tái)人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事精準(zhǔn)林業(yè)、測繪與3S技術(shù)集成研究。北京 北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，100083。Email：fengzhongke@126.com