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        智能手機單片攝影測樹技術(shù)研究與試驗

        2020-03-15 00:59:54練一寧馮仲科劉培斌陳世林
        中國農(nóng)業(yè)科技導報 2020年3期
        關(guān)鍵詞:單木蓄積量材積

        練一寧,馮仲科*,劉培斌,陳世林,

        (1.北京林業(yè)大學,精準林業(yè)北京市重點實驗室,北京 100083;2.北京市水利規(guī)劃設(shè)計研究院,北京 100048)

        立木的胸徑、樹高、材積是林業(yè)調(diào)查中最為重要的因子[1-2]。胸徑和樹高的測量直接影響評判立地質(zhì)量與林木生長的情況。森林觀測主要是針對單木胸徑、單木樹高、單木材積、林分平均胸徑、林分平均樹高、林分蓄積量以及林分密度等。而由于野外觀測條件變幻莫測,某些地塊難以到達,林業(yè)觀測面臨許多挑戰(zhàn),因此,一些便攜、高效測量裝備的研制十分必要。

        隨著精準林業(yè)與數(shù)字林業(yè)的發(fā)展,森林資源清查更注重森林基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的獲取,包括單木的樹高、胸徑(diameter at breast height, DBH)、材積以及林分的平均胸徑、平均樹高、林分蓄積量及林分密度等森林因子。因此,高效、高質(zhì)量、高精度的獲取森林因子變得十分關(guān)鍵[3-4]。傳統(tǒng)林業(yè)調(diào)查中森林因子的獲取主要采用每木檢尺的方式。利用麻生式測高器、布魯萊斯測高器等來測量樹高,利用卡尺、芬蘭拋物線卡尺和惠勒五棱鏡等儀器來測量胸徑[6-7]。但這些儀器設(shè)備需要人工讀取和記錄測量數(shù)據(jù),耗資大、效率低且精度不高[5]。隨著科學技術(shù)的不斷發(fā)展,全站儀、經(jīng)緯儀、GPS等精密儀器在森林調(diào)查中有了顯著的作用,但卻有技術(shù)操作、適用范圍等的限制,缺乏普適性。信息化、智能化技術(shù)的快速發(fā)展,利用更加集成化、智能化、精準化的森林植被觀測裝備已經(jīng)成為森林資源調(diào)查的主流[8]。

        近年來,國內(nèi)外逐步研發(fā)了一批多功能測樹儀器,各種新型的林業(yè)觀測技術(shù)方法和測樹裝備不斷涌現(xiàn),比如攝影測量技術(shù)、遙感技術(shù)、三維激光掃描技術(shù)、地面觀測技術(shù)等[9-12]。本課題組先后研發(fā)了可測量胸徑、樹高的電子經(jīng)緯儀、測樹全站儀[13-14]以及測樹超站儀[15],可以測量樹高、任意處直徑以及林分空間結(jié)構(gòu)參數(shù)的數(shù)字化手持式多功能電子測樹槍[16],可以測量胸徑、樹高以及林分因子的森林智能測繪記算器[17]。這些設(shè)備的陸續(xù)出現(xiàn),已形成了較為完整的森林調(diào)查技術(shù)體系[18],但仍存在便攜性差、操作過程繁瑣等問題。地面激光掃描是非常有效的樹木測量方法,主要用于還原樹木的三維信息,生成激光點云從而進行高精度測量[19]。三維激光掃描技術(shù)可以擬合樹木形態(tài),擬合森林結(jié)構(gòu),以達到監(jiān)測樹木生長的目的,但是其設(shè)備價格昂貴,技術(shù)難度較高,不能廣泛的被林業(yè)工作者利用[20-21]。智能手機的發(fā)展給林業(yè)觀測裝備帶來了新的研發(fā)思路。智能手機和平板電腦憑借其內(nèi)置的攝像頭、角度傳感器、GPS模塊、多核處理器以及強大的內(nèi)存數(shù)據(jù)庫等模塊,使其在功能上滿足了普通攝影測量和林業(yè)記錄上的需求。Molinier 等[22]利用智能手機結(jié)合遙感圖像進行森林生物量的監(jiān)測,測量結(jié)果與傳統(tǒng)的森調(diào)方式達到了較好的一致性(R2=0.88,RMSE=32.46 m3·hm-2); Siipilehto等[23]利用智能手機和三維激光掃描系統(tǒng)分別進行森林結(jié)構(gòu)的預測分析,發(fā)現(xiàn)智能手機更加便捷高效; Vastaranta 等[24]利用開發(fā)的智能手機APP測量森林因子,得出了拍攝像片時離樹木越近精度越高的結(jié)論。已有智能手機在林業(yè)上的應用針對特定的林地條件進行設(shè)計,因此有很大的局限性,無法適應目前國內(nèi)的林業(yè)調(diào)查研究。

        針對上述情況,為了更好的解決林業(yè)調(diào)查中時間長、成本高、儀器便攜性差的問題,本文提出了一種以智能手機為載體,攝影測量為原理,Android為開發(fā)平臺的智能手機單片攝影測樹的算法。該方法可通過拍攝單張圖像進行單木樹高、材積、林分平均胸徑、蓄積量、密度的測量解算,從而獲得森林因子。該方法測量效率高,操作過程簡單,實現(xiàn)了人人可測樹,隨處可測樹的目的。

        1 材料與方法

        1.1 研究區(qū)概況

        本研究在遼寧省遼陽市遼陽縣周邊樣地進行。遼陽市地處遼東半島中部,東依遼東山地,西望遼河平原,位于沈陽市和鞍山市之間。地理坐標范圍是E122°35′04″~123°41′00″,N40°42′19″~41°36′32″,現(xiàn)有面積4 744 km2,轄5區(qū)1市1縣。遼陽的植被因地貌成因、氣候類型諸因素,形成東西不同的植被類型。根據(jù)其分布和種類組成,全區(qū)可分為東部低山丘陵落葉闊葉林和針、闊混交林等植被類型。試驗的樹種包括樟子松、油松、落葉松等6個樹種,選擇試驗目標樹木要具有代表性,樹高要4 m以上,胸徑在5 cm以上。

        1.2 軟件設(shè)計

        該軟件在Android Studio 3.3 環(huán)境下開發(fā)集成,以JAVA(JDK 1.8)為基礎(chǔ)語言,利用SQLite3數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)存儲。主要有單木測量和林分測量兩個功能,其中單木測量功能主要包括單木的胸徑、樹高和單木的材積;林分測量功能主要包括林分平均胸徑、林分密度和林分蓄積量。系統(tǒng)總流程如圖1所示。

        圖1 軟件功能Fig.1 Software function

        1.3 單木測量算法

        利用智能手機進行單片測樹以攝影測量學、測樹學原理為理論基礎(chǔ),解算過程中以放置的格網(wǎng)標志中心點為坐標原點建立坐標系,其中,物方坐標與像方坐標的關(guān)系如圖2所示,O為像方坐標系原點,O′為物方坐標系原點。

        圖2 坐標關(guān)系示意圖Fig.2 Schematic diagram of coordinate relationship

        進行單片攝影獲取相片時,手機需進行豎直攝影,此時外方位元素ω=φ=κ=0,R=E,則:

        (1)

        式中,f為鏡頭焦距,單位mm。

        1.3.1單木胸徑測量算法 單木胸徑測量如圖3所示,A點為格網(wǎng)中心左邊界點,B點為格網(wǎng)中心右邊界點,C點為胸徑左邊界點,D點為胸徑處右邊界點。

        圖3 單木胸徑測量示意圖Fig.3 DBH measurement schematic

        (2)

        根據(jù)和標志格網(wǎng)的比例關(guān)系,內(nèi)方位元素已知,解得λ1、λ2,從而求得OC的距離。同理,可求得OD的距離,則胸徑d=OC+OD。

        1.3.2單木胸徑測量算法 單木樹高測量如圖4所示。

        圖4 單木樹高測量示意圖Fig.4 Individual tree height measurement schematic

        (3)

        根據(jù)和標志格網(wǎng)的比例關(guān)系,內(nèi)方位元素已知,解得λ3、λ4,從而求得b。

        同理,可求得a,則樹高計算公式如下。

        (4)

        1.3.3單木材積測量算法 單木材積解算如圖5所示。

        圖5 單木材積解算示意圖Fig.5 Individual tree volume measurement diagram

        單木材積分三段進行計算,在像片上近樹梢選取一點,該點至樹梢處為第一段,視為圓錐體,圓錐體高記為a,材積為V1。

        (5)

        式中,a為近樹梢處一點到樹梢的距離;b1為近樹梢處該點的直徑。

        所選點至胸徑1.3 m處為第二段,視為臺柱體,臺柱體高記為b,材積為V2。

        (6)

        式中,a1為胸徑,b為近樹梢處所選點到胸徑的距離。

        樹底至胸徑處為第三段,視為圓柱體,圓柱體高記為c,材積為V3。

        (7)

        由此,相加得到單木的材積V。

        V=V1+V2+V3=

        (8)

        1.4 林分樣地測量

        5~9棵樹觀測法也是定木樣圓法,是一種通過標定只有5~9棵樹的微樣地進行林分信息計算的方法。5~9棵樹法觀測的步驟(圖6)是:①樣地的定位標定一個包括9棵樹的樣地,記錄樣地的經(jīng)緯度和海拔;②選取樣地的中心樹,記為0號樹,并量測樹高、胸徑,記錄樹種;③量測樣地內(nèi)距離中心樹最近的8棵樹的樹高、胸徑,記錄數(shù)種;④測量和中心樹距離最遠的n號樹,并記錄距離為R;⑤統(tǒng)計計算,在計算的過程中,n號觀測樹計為0.5棵。同時,需記錄樣地B、L、H,坡度、坡向、坡位、土壤類型、厚度、優(yōu)勢樹種、林分結(jié)構(gòu)、郁閉度等。

        圖6 5~9棵微樣地法示意圖Fig.6 Schematic diagram of the 5~9 tree micro-sample method

        (9)

        式中,di為第i棵計數(shù)木,i

        1.4.2林分密度 林分密度(N,株·hm-2)是指單位面積林地上林木的數(shù)量。

        (10)

        式中,Rn為中心木到最遠株第n棵的距離,m。

        1.4.3林分蓄積量 蓄積量(M,m3·hm-2)需要根據(jù)推導形數(shù)[25]求得。

        (11)

        1.5 真實值測量方法

        為了檢驗智能手機單片攝影測樹技術(shù)的準確性,在遼寧省遼陽市遼陽縣林區(qū)進行了測量實驗。單木測量方面,主要針對單木的胸徑、樹高、材積進行測量對比驗證。因為胸徑尺能夠獲取比較準確的單木胸徑值,所以實驗中用胸徑尺測量單木的胸徑,獲取參考值。由于全站儀無損測量樹高和材積精度要高于其他林業(yè)調(diào)查儀器,本文用南方測繪公司生產(chǎn)的NTS-372R型全站儀獲取實測數(shù)據(jù),測量得到的樹高和材積[25-27]作為參考值。由于本文主要通過單片攝影來測量單木因子,故在試驗過程中,只需要挑選滿足條件的單木進行實驗,即能夠在單張相片中完全呈現(xiàn)的樹木。

        圖7 單木胸徑、樹高、材積測量值和參考值散點分布Fig.7 Measurement and reference values distribution of DBH, tree height, volume for single tree

        林分樣地測量方面,在遼寧省遼陽市遼陽縣林區(qū)進行了5~9棵樹微樣地法的實驗,微樣地利用圓形樣地來表示。同時標定20 m×20 m的標準角規(guī)樣地,角規(guī)樣地的測量數(shù)據(jù)作為對照。一共選取了15個標準角規(guī)樣地和15個微樣地進行計算,分別就林分的平均胸徑,林分密度,林分蓄積量進行對比驗證,得到最終結(jié)果。

        1.6 數(shù)據(jù)分析方法

        本文利用偏差(Bias)、均方根誤差(RMSE)、相對偏差(Bias%)、相對均方根誤差(RMSE%)來進行精度的驗證[28],具體公式如下所示。

        (12)

        (13)

        (14)

        (15)

        2 結(jié)果與分析

        2.1 單木測量結(jié)果分析

        在林區(qū)中隨機選取了200株立木進行觀測實驗,將200棵樹利用傳統(tǒng)方式測量所得值作為參考值,按照從小到大重新排列,做成散點圖來直觀的表現(xiàn)測量值與參考值之間的離散程度,其中,胸徑用胸徑尺來測量,樹高和材積利用全站儀來測量,結(jié)果如圖7所示。表1所示為每個樹種的測量平均值以及兩種測量方式的相對誤差。由表1和圖7可以看出,智能手機單片攝影測量測樹技術(shù)所得到的單木胸徑值、單木樹高值和單木材積值與傳統(tǒng)標準工具測量所到的值整體相差不大。

        精度分析(表2)表明,單木胸徑的Bisa%只有4.95%,RMSE%為6.09%;單木樹高的Bisa%只有5.59%,RMSE%為6.43%;單木材積的Bisa%只有5.86%,RMSE%為7.46%,以上均滿足二類森林調(diào)查的誤差要求。

        表1 單木實驗數(shù)據(jù)Table 1 Individual tree experiment data

        圖8 林分平均胸徑、林分密度、林分蓄積量測量值和參考值散點分布Fig.8 Measurement and reference values distribution of Ave. DBH, stand density, stand volume

        表2 智能手機單木胸徑測量精度Table 2 Accuracies of the DBH estimation using smartphone photography tree

        2.2 林分測量結(jié)果分析

        林分樣地觀測實驗中,將標準角規(guī)樣地中測量所得的林分平均胸徑、林分密度和林分蓄積量作為參考值,按照從小到大重新排列,分別做成散點圖來直觀的表現(xiàn)測量值與參考值之間的離散程度,如圖8所示。由圖8可以看出,5~9棵樹微樣地法計算得到的地林分平均胸徑、林分密度、林分蓄積量和角規(guī)樣地所到的值整體相差不大。林分平均胸徑Bisa%只有0.51%,RMSE%為8.6%;地林分密度的Bisa%只有1.46%,RMSE%為7.47%;林分蓄積量的Bisa%只有1.35%,RMSE%為7.74%,均滿足二類森林調(diào)查誤差要求(表3)。

        表3 智能手機林分平均胸徑計算精度Table 3 Accuracies of the Ave. DBH estimation using smartphone photography tree

        3 討論

        本文提出了一套利用智能手機單片攝影測樹的技術(shù)方法并研發(fā)了對應的系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于攝影測量學原理、圖像處理技術(shù)原理、測樹學原理,在Android Studio 3.3環(huán)境下開發(fā),以JAVA(JDK1.8)為基礎(chǔ)語言,利用SQLite3數(shù)據(jù)庫進行數(shù)據(jù)存儲。實現(xiàn)了單木胸徑、樹高、材積、林分平均胸徑、林分密度、林分蓄積量的解算。

        本文提出的技術(shù)方法和對應設(shè)計的系統(tǒng)實現(xiàn)了森林觀測裝備便攜化的目標,僅利用一部智能手機便可進行測樹,省去了以往觀測森林搬運裝備的精力而且達到了人人可測樹,處處可測樹的目的。在進行森林觀測的過程中,只需拍攝一張圖像即可進行單木的胸徑、樹高、材積,對林分平均胸徑、密度、蓄積量進行解算,這與現(xiàn)有的裝備相比可節(jié)省大量觀測時間,降低觀測成本。

        通過實驗,該系統(tǒng)測量精度能均滿足我國森林調(diào)查的誤差要求,因此該系統(tǒng)具有較好的推廣前景。

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