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        LiDAR采樣形狀及采樣尺度對林分均高估測的影響

        2018-04-09 02:08:40邢艷秋尤號田丁建華戚大偉
        關(guān)鍵詞:方形樟子松落葉松

        彭 濤 ,邢艷秋,尤號田,丁建華,戚大偉

        (東北林業(yè)大學(xué) a.森林作業(yè)與環(huán)境研究中心;b.理學(xué)院,黑龍江 哈爾濱 150040)

        林分平均高作為重要的森林結(jié)構(gòu)因子,在森林資源調(diào)查及后續(xù)其他森林結(jié)構(gòu)參數(shù)估測中均發(fā)揮著重要的作用[1-3]。機載LiDAR作為一種新興的主動遙感技術(shù),現(xiàn)已成功應(yīng)用于多種森林結(jié)構(gòu)參數(shù)估測研究中[4-7],其中林分平均高的估測尤為多見。如:龐勇等[8]從LiDAR數(shù)據(jù)中提取了點云上四分位數(shù)處的高度值用于估測森林林分均高,結(jié)果表明:針葉林、闊葉林的估測精度均高于87%,且闊葉林的估測精度高于針葉林的估測精度。尤號田等[9]從機載LiDAR數(shù)據(jù)中提取了最大樹高及最大冠層高用于估測森林樣方平均高,結(jié)果表明,估測精度均在90%以上,滿足林業(yè)生產(chǎn)需要。焦義濤等[10]通過計算LiDAR點云中植被點云的高度閾值的均值估算了森林的林分高,結(jié)果表明估測平均精度為94.56%。Andersen等[11]從LiDAR數(shù)據(jù)中衍生得到百分位數(shù)高、最大數(shù)高、平均樹高、變異系數(shù)及冠層回波比,用線性回歸估測了森林的冠層高度,結(jié)果表明百分位數(shù)高和冠層回波比與森林冠層高的相關(guān)性最好,Rmse為1.5 m。上述研究表明:LiDAR點云數(shù)據(jù)衍生得到的高度分布參數(shù)可以用于林分平均高的估測研究且估測結(jié)果精度較高。

        因森林地形及冠層結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜,會導(dǎo)致林下GPS定位精度有所下降,使得野外方形樣方的采集難于圓形樣方,因而在遙感林業(yè)應(yīng)用研究中圓形野外采樣樣方較為多見。雖然圓形野外采樣樣方對于LiDAR數(shù)據(jù)估測森林單樣方結(jié)構(gòu)參數(shù)沒有任何影響,但對于實現(xiàn)區(qū)域結(jié)構(gòu)參數(shù)連續(xù)估測及LiDAR數(shù)據(jù)與其他柵格數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用均會產(chǎn)生一定的影響。這主要是因為方形像素是柵格數(shù)據(jù)的最小單元,圓形采樣無法與方形柵格進(jìn)行完美匹配,且圓形采樣也無法實現(xiàn)區(qū)域性的連續(xù)無縫估測。因此,必須通過LiDAR采樣數(shù)據(jù)將野外圓形測量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為方形數(shù)據(jù)產(chǎn)品,但LiDAR數(shù)據(jù)采樣形狀的改變對森林結(jié)構(gòu)參數(shù)估測產(chǎn)生的影響結(jié)果未知。

        同時,LiDAR數(shù)據(jù)采樣尺度的確定一直是研究的熱點,不同的學(xué)者雖進(jìn)行了大量的研究,但至今仍未達(dá)成一致。如:Solberg等用不同采樣尺度的圓形樣方LiDAR數(shù)據(jù)估測了挪威云杉的Lai,結(jié)果表明當(dāng)LiDAR數(shù)據(jù)的采樣尺度為樣方平均樹高的0.75倍時森林Lai的估測結(jié)果最優(yōu)。駱社周等[12]利用5種不同采樣尺度的方形LiDAR數(shù)據(jù)分別估測了青海云杉的Lai,結(jié)果表明當(dāng)LiDAR數(shù)據(jù)的采樣尺度為20 m時森林Lai的估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu)。邢艷秋等[13]利用4種不同的LiDAR數(shù)據(jù)采樣尺度對白樺林的Lai進(jìn)行了估測研究,結(jié)果表明,當(dāng)LiDAR數(shù)據(jù)的采樣尺度為15 m時估測結(jié)果最優(yōu)。雖然上述研究結(jié)果表明LiDAR數(shù)據(jù)采樣尺度對森林Lai估測結(jié)果有一定的影響,但均僅對一種森林類型估測結(jié)果進(jìn)行了研究,未考慮同一研究區(qū)內(nèi)不同森林類型估測結(jié)果的差異。

        因此,本研究分別利用圓形及方形兩種采樣形狀對LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,從中提取點云高度分位數(shù)用于估測林分均高,以此量化LiDAR方形采樣對林分均高估測的影響,之后在方形采樣的基礎(chǔ)上提取不同采樣尺度下的LiDAR數(shù)據(jù),分別用于估測研究區(qū)不同林分類型均高,進(jìn)而量化LiDAR采樣尺度對不同林分類型均高估測的影響,以期為后續(xù)LiDAR數(shù)據(jù)與其他柵格數(shù)據(jù)協(xié)同應(yīng)用及大區(qū)域連續(xù)估測提供方法指導(dǎo)。

        1 研究區(qū)概況與研究方法

        1.1 研究區(qū)域概況

        本研究以長春凈月潭國家森林公園(43°52′N,125°21′E)為研究區(qū),位于吉林省長春市東南部,具體位置如圖1所示。因研究區(qū)處于兩種地帶類型的過渡區(qū),因而植被組成相對豐富多樣,主要有落葉松Larix cajanderi、樟子松Pinus sylvestris、山楊Populus davidiana、蒙古櫟Quercus mongolicaFisch. ex Ledeb及數(shù)量較少的胡桃楸Juglans mandshuricaMaxim、榆樹Ulmus pumila、紅松Pinus koraiensisSieb. et Zucc及云杉Picea asperataMast等樹種,形成了較為完善的森林生態(tài)系統(tǒng)。其中樟子松和落葉松作為研究區(qū)的主要樹種類型,成片分布于研究區(qū)內(nèi)。樟子松樹冠相對較大且多為不規(guī)則的圓頂或平頂,落葉松樹冠相對較小且多為圓錐形。

        1.2 研究方法

        1.2.1 野外數(shù)據(jù)收集與處理

        在進(jìn)行野外數(shù)據(jù)采集之前,首先利用獲取LiDAR數(shù)據(jù)時同時得到的高分影像數(shù)據(jù)對研究區(qū)的樹種組成進(jìn)行分析,確定研究區(qū)的主要樹種為分層隨機采樣所用的層,之后根據(jù)主要層所占面積的多少確定各層采樣樣本的具體數(shù)量[14]。2014年7月根據(jù)分層隨機采樣在研究區(qū)內(nèi)隨機選取了63塊半徑為10 m的圓形樣方,其中包括30塊樟子松和33塊落葉松。確定好采樣位置后,利用天寶GeoXH 6000 GPS及南方NTS 312B全站儀測定了樣方中心點的經(jīng)緯度及高程信息,并利用Vertex IV激光測距儀對樣方內(nèi)所有單木樹高進(jìn)行測量,同時利用胸徑尺對樣方內(nèi)所有單木1.3 m高處的直徑進(jìn)行測量,用于后續(xù)計算林分平均高。

        圖1 研究區(qū)位置及采樣分布Fig.1 Location of the study area and the distribution of field plots

        因林業(yè)遙感研究中多采用Lorey’s樹高,即:胸高斷面積加權(quán)平均樹高,作為林分平均高[15-16],因此本研究在樣方單木樹高及胸徑測量的基礎(chǔ)上通過加權(quán)運算得到森林林分均高,其具體計算過程如公式(1)所示。

        式(1)中,hL為樣方林分平均樹高,hi為樣方內(nèi)第i棵樹的測量樹高,gi為樣方內(nèi)第i棵樹的胸高斷面積,n為樣方內(nèi)所有單木的數(shù)量。

        1.2.2 機載LiDAR數(shù)據(jù)收集與處理

        研究區(qū)所用機載LiDAR數(shù)據(jù)是在2012年5月31日由Leica ALS70型傳感器收集完成,飛行高度為560 m,所用激光脈沖波長為1 064 nm,光束發(fā)散角為0.22 mrad,掃描角在±20°以內(nèi),掃描頻率為40.3 Hz,光斑直徑為0.28 m,平均點云密度為2~4脈沖/m2。

        獲取的原始機載LiDAR點云數(shù)據(jù)通常會包含一部分噪聲點,因此在進(jìn)行點云數(shù)據(jù)處理之前需先利用孤立點算法對LiDAR點云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪處理。同時因單條航帶覆蓋面積相對較小,為了獲得較大區(qū)域的連續(xù)覆蓋數(shù)據(jù)需飛行多條航帶且相鄰航帶之間存在一定的旁向重疊,因此在進(jìn)行LiDAR數(shù)據(jù)處理時應(yīng)對相鄰航帶間的LiDAR點云數(shù)據(jù)進(jìn)行重疊點移除操作。之后通過不規(guī)則三角格網(wǎng)算法將去噪后的點云數(shù)據(jù)分為地面點和非地面點,并利用不規(guī)則三角網(wǎng)插值算法將地面點插值生成數(shù)字高程模型[17],并將非地面點插值生成數(shù)字表面模型[18]。在數(shù)字高程模型的基礎(chǔ)上對所有LiDAR點云數(shù)據(jù)進(jìn)行高程歸一化,并將高度大于1.5 m 的非地面點歸為植被點,將小于1.5 m的非地面點和地面點統(tǒng)稱為地面點,上述所有操作均是在Terrasolid(Terrasolid, Helsinki, Finland)軟件平臺上完成實現(xiàn),詳細(xì)的數(shù)據(jù)處理過程與介紹見參考文獻(xiàn)[19]。

        1.2.3 參數(shù)提取

        因野外樣方采樣尺度固定,為半徑10 m的圓形,所以為了量化采樣形狀及采樣尺度對森林林分均高估測的影響,只能通過改變LiDAR點云數(shù)據(jù)的采樣形狀及采樣尺度實現(xiàn)。因此,本研究分別采用圓形及方形樣方對預(yù)處理后的機載LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,并從中提取了一系列點云高度參數(shù)用于估測森林林分均高,其中所用參數(shù)具體描述如表1所示。

        表1 森林林分均高估測所用點云高度參數(shù)Table 1 The point cloud height metrics used for forest stand mean height estimation

        為了研究采樣尺度對不同林分類型均高估測的影響,更好地實現(xiàn)LiDAR數(shù)據(jù)產(chǎn)品與柵格數(shù)據(jù)的協(xié)同應(yīng)用,利用不同空間采樣尺度對LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣,采樣大小分別為10、15、20、25、30、35和40 m的方形樣方,并從中提取不同林分均高估測的最優(yōu)參數(shù)用于量化LiDAR采樣尺度對不同林分均高估測的影響。

        1.2.4 模型建立與精度評價

        為了更加直觀地反映LiDAR采樣形狀及采樣尺度對不同林分均高估測的影響,本研究采用最簡單的一元線性回歸來建立林分均高估測模型,具體如公式(2)所示。

        式(2)中:y為實測林分均高,a為擬合系數(shù),x為LiDAR點云高度參數(shù),b為常數(shù)項。

        因研究所用樣本數(shù)量相對較少,為了在有限樣本情況下獲得穩(wěn)定可靠的森林林分均高估測結(jié)果,本研究采用留一交叉驗證法(Leave One Out Cross Validation,LOOCV)進(jìn)行建模及精度評價[14,20]。其中,模型決定系數(shù)R2和均方根誤差(Root Mean Square Error,Rmse)作為模型的精度評價指標(biāo)。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 不同采樣形狀LiDAR數(shù)據(jù)林分均高估測結(jié)果

        2.1.1 樟子松林分均高估測結(jié)果

        20 m采樣尺度下圓形LiDAR數(shù)據(jù)樟子松林分均高估測結(jié)果如表2所示。通過對表2所示結(jié)果進(jìn)行分析可知,樟子松林分均高估測精度隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到點云分位數(shù)高為HP55時估測精度達(dá)到最大,R2為0.892,Rmse為0.868 m,之后隨著高度分位數(shù)的繼續(xù)增加估測精度逐漸下降。

        20 m采樣尺度下方形LiDAR數(shù)據(jù)樟子松林分均高估測結(jié)果如表3所示。通過對表3所示結(jié)果進(jìn)行分析可知,在方形采樣下樟子松林分均高估測精度同樣隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到點云分位數(shù)高為HP55時估測精度達(dá)到最大,R2為0.896,Rmse為0.853 m,之后隨著高度分位數(shù)的繼續(xù)增加估測精度逐漸下降。

        表2 圓形采樣LiDAR數(shù)據(jù)樟子松林分均高估測結(jié)果Table 2 The results of scotch pine stand mean height estimation with circular sampling LiDAR data

        表3 方形采樣LiDAR數(shù)據(jù)樟子松林分均高估測結(jié)果Table 3 The results of scotch pine stand mean height estimation with square sampling LiDAR data

        綜上所述,圓形及方形LiDAR數(shù)據(jù)采樣對樟子松林分均高估測的影響趨勢一致,均是隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到HP55時估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu),之后隨著點云百分位數(shù)的增大結(jié)果逐漸降低。通過對表2和表3所示結(jié)果進(jìn)行對比分析可知,對樟子松林分均高估測而言,方形LiDAR數(shù)據(jù)采樣估測結(jié)果高于圓形LiDAR數(shù)據(jù)采樣估測結(jié)果。

        2.1.2 落葉松樹高估測模型

        20 m采樣尺度下圓形LiDAR數(shù)據(jù)落葉松林分均高估測結(jié)果如表4所示。通過對表4所示結(jié)果進(jìn)行分析可知,落葉松林分均高估測精度隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到點云分位數(shù)高為HP99時估測精度達(dá)到最大,R2為0.741,Rmse為1.161 m。

        表4 圓形LiDAR點云數(shù)據(jù)落葉松林分均高估測結(jié)果Table 4 The results of larch pine stand mean height estimation with circular sampling LiDAR data

        20 m采樣尺度下方形LiDAR數(shù)據(jù)落葉松林分均高估測結(jié)果如表5所示。通過對表5所示結(jié)果進(jìn)行分析可知,在方形采樣下落葉松林分均高估測精度同樣隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到點云分位數(shù)高為HP99時估測精度達(dá)到最大,R2為 0.705,Rmse為 1.238 m。

        表5 方形LiDAR點云數(shù)據(jù)落葉松林分均高估測結(jié)果Table 5 The results of larch pine stand mean height estimation with square sampling LiDAR data

        綜上所述,圓形及方形LiDAR數(shù)據(jù)采樣對落葉松林分均高估測的影響趨勢一致,均是隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到HP99時估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu)。通過對表4和表5所示結(jié)果進(jìn)行對比分析可知,對落葉松林分均高估測而言,圓形LiDAR數(shù)據(jù)采樣估測結(jié)果高于方形LiDAR數(shù)據(jù)采樣估測結(jié)果。

        2.2 不同LiDAR采樣尺度林分均高估測結(jié)果

        2.2.1 不同LiDAR采樣尺度樟子松林分均高估測結(jié)果

        由表3可知,在方形LiDAR采樣形狀下樟子松林分均高估測精度達(dá)到最高時所對應(yīng)的參數(shù)為HP55,因此分別提取LiDAR不同采樣尺度下的HP55參數(shù),用于樟子松林分均高估測,結(jié)果如表6所示。通過對表6進(jìn)行分析可知,不同采樣尺度LiDAR數(shù)據(jù)對樟子松林分均高估測結(jié)果有一定的影響,且當(dāng)采樣尺度為35 m時估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu),R2=0.904,Rmse=0.820 m。

        表6 不同LiDAR數(shù)據(jù)采樣尺度下樟子松林分均高估測結(jié)果Table 6 The results of scotch pine stand mean height estimation with different sampling scales LiDAR data

        2.2.2 不同LiDAR采樣尺度落葉松林分均高估測結(jié)果

        由表5可知,在方形LiDAR采樣形狀下落葉松林分均高估測精度達(dá)到最高時所對應(yīng)的參數(shù)為HP99,因此分別提取LiDAR不同采樣尺度下的HP99參數(shù),用于落葉松林分均高估測,結(jié)果如表7所示。通過對表7所示結(jié)果進(jìn)行分析可知,當(dāng)采樣尺度為15 m時落葉松林分均高估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu),R2=0.720,Rmse=1.206 m。

        表7 不同LiDAR數(shù)據(jù)采樣尺度下落葉松林分均高估測結(jié)果Table 7 The results of larch pine stand mean height estimation with different sampling scales LiDAR data

        3 結(jié) 論

        本研究以長春凈月潭國家森林公園為例,通過對LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行圓形和方形采樣,之后在方形采樣的基礎(chǔ)上對LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行不同空間采樣,從中提取點云高度分位數(shù)用于估測樟子松及落葉松的林分均高,以此量化LiDAR采樣形狀及采樣尺度對不同林分均高估測的影響,得到以下結(jié)論:

        (1)圓形及方形LiDAR數(shù)據(jù)采樣林分均高估測結(jié)果雖存在差異,但估測結(jié)果趨勢一致。對樟子松而言,LiDAR圓形及方形采樣估測結(jié)果均隨著點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到HP55時估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu),之后隨著高度分位數(shù)的繼續(xù)增加估測精度逐漸下降;對落葉松而言,LiDAR圓形及方形采樣估測結(jié)果均是隨點云百分位數(shù)高的增大而逐漸增大,直到HP99時估測結(jié)果達(dá)到最優(yōu)。

        (2)LiDAR數(shù)據(jù)采樣形狀對不同林分類型均高估測結(jié)果的影響不同。對樟子松而言,方形采樣林分均高估測結(jié)果優(yōu)于圓形采樣估測結(jié)果;對落葉松而言,圓形采樣林分均高估測結(jié)果優(yōu)于方形采樣估測結(jié)果。

        (3)對LiDAR采樣尺度林分均高估測結(jié)果而言,不同林分類型均高估測結(jié)果精度最高時所對應(yīng)的LiDAR采樣尺度不同。對樟子松而言,在35 m空間采樣尺度下林分均高估測結(jié)果精度最高;對落葉松而言,在15 m空間采樣尺度下林分均高估測結(jié)果精度最高。

        雖然上述研究結(jié)果表明,在本研究區(qū)條件狀況下不同LiDAR數(shù)據(jù)采樣形狀對不同林分類型均高估測的影響不同,且不同林分類型均高估測結(jié)果精度達(dá)到最高時所對應(yīng)的采樣尺度不同,但所用研究區(qū)地形結(jié)構(gòu)及林分組成均較為簡單。因而,在未來研究中應(yīng)選用地形結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜、林分類型組成多樣的研究區(qū)以驗證上述結(jié)論在其他區(qū)域的有效性及推廣性。

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