梁曉軍，龐 勇，陳博偉

(中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所，國家林業(yè)和草原局林業(yè)遙感與信息技術(shù)重點實驗室 北京 100091)

林業(yè)遙感真實性檢驗與地面調(diào)查中[1-3]，需要高精度的單木位置信息。樣地單木位置的精確觀測已有大量研究及方法探索。傳統(tǒng)林業(yè)樣地單木調(diào)查中，一般首先確立樣地中心或角點從而通過拉皮尺計算每株樹與中心點或角點相對距離計算出單木相對位置，此種方法通常較為費時，且在計算坐標(biāo)時由于皮尺的震蕩及人為觀測的隨機(jī)性，單木位置的坐標(biāo)值誤差分布具有隨機(jī)性。使用全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System，GNSS)定位時，有使用手持GNSS接收機(jī)直接定位單木位置，也有探索實時動態(tài)載波相位差分技術(shù)(Real-time Kinematic，RTK)定位的方法，但由于每個GNSS接收機(jī)單獨定位誤差會在2～5 m，導(dǎo)致單木位置不能得到精準(zhǔn)確立[4-7]。使用高精度全站儀(Total Station，TS)觀測的坐標(biāo)值系統(tǒng)誤差在3 mm之內(nèi)，但通常觀測為樹皮某處，也不能精確描述單木位置。

地基激光雷達(dá)(Terrestrial Laser Scanning，TLS)高精度的參數(shù)反演能力[8-13]，與機(jī)載激光雷達(dá)(Airborne Laser Scanning，ALS)及人工測量數(shù)據(jù)結(jié)合可以提供精確的地面驗證數(shù)據(jù)[14-16]?；赥LS數(shù)據(jù)使用Hough變換圓檢測的方法在擬合單木胸徑(Diameter at Breast Height，DBH)時展示出較高效率和更高精度[17]，同時基于提取的直徑可以獲得單木DBH處圓心，此圓心可以更好地描述冠幅覆蓋下的單木位置。而基于仿射變換空間校正的思想在全局校正空間點時具有很高的指導(dǎo)意義，通常在點校正過程中，只需要選擇好校正點，使用一般仿射變換空間校正方法就可以將全局點的坐標(biāo)校正。在匹配相對坐標(biāo)與地理坐標(biāo)時，基于影像配準(zhǔn)的方法也有大量研究，如王書涵等[18]提出一種基于TS和快鳥影像協(xié)同的山地定位匹配方法，Sarah等[19]提出一種基于高分辨率影像的高精度冠幅制圖方法。

本研究基于TLS提取的DBH圓心點，經(jīng)過外業(yè)調(diào)查(In-situ Measurement，IM)的DBH數(shù)據(jù)驗證篩選，將單木IM坐標(biāo)位置以空間校正方法匹配至DBH中心點處。同時，基于影像林隙特征，以ALS提取的數(shù)字冠層高度模型(Canopy Height Model，CHM)產(chǎn)品作為基準(zhǔn)，將匹配的IM相對坐標(biāo)單木位置再匹配至空間地理坐標(biāo)系下，為大面積遙感精確驗證提供可靠基礎(chǔ)單木位置數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

研究區(qū)位于黑龍江佳木斯孟家崗林場(130°32′～130°52′ E，46°20′～46°30′ N)，平均海拔250 m，以低山丘陵為主。地勢西南低，東北高，坡度在10°～20°之間。林場主要森林類型為人工林，主要樹種長白落葉松(Larix olgensisHenry)，占人工林面積的60.3%。

實驗中激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分別選用2017年6月采集的TLS數(shù)據(jù)及同期飛行的ALS數(shù)據(jù)。其中，TLS采用的是Trimble TX8三維激光掃描儀，此設(shè)備測距噪聲小于2 mm，最大測量距離120 m，激光波長為1 500 nm，樣地掃描為一個中心站加4個邊緣站的設(shè)置，并均勻布設(shè)10個圓形靶球及7個黑白靶標(biāo)；ALS數(shù)據(jù)采集于中國林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所研制的CAF-LiCHy機(jī)載遙感系統(tǒng)[20]，此系統(tǒng)搭載了Riegl公司的全波形激光雷達(dá)掃描儀LMS-Q680i，能夠提供高精度高密度離散點云數(shù)據(jù)，孟家崗實驗飛行絕對高度1 000 m左右，航速50 m·s-1，脈沖重復(fù)頻率300 KHz，航帶旁向重疊率約62%，研究樣地范圍點云數(shù)據(jù)密度10 pts·m-2以上。同時為研究需要，分別對TLS及ALS數(shù)據(jù)生產(chǎn)了0.25 m空間分辨率的CHM產(chǎn)品。

針對研究內(nèi)容，選擇了高、中、低3個不同株數(shù)密度人工落葉松林樣地。不同株數(shù)密度樣地TLS掃描場景圖如圖1所示。

TLS及ALS數(shù)據(jù)采集的同時對4 cm以上徑階單木做了每木檢尺，包括同期實測的每木DBH、樹高，并記錄包括枯死及彎曲等的單木生長狀態(tài)。原始單木位置沿用2012年皮尺及羅盤等測定IM結(jié)果。使用索佳免棱鏡CX全站儀在樣地中心均勻測定約1/3單木DBH處樹皮位置并記錄樹號，同時測定TLS的7個黑白靶標(biāo)點以將TLS坐標(biāo)系平面坐標(biāo)匹配至TS坐標(biāo)系下，此TS的測距精度在200 m測距范圍內(nèi)可達(dá)到2.2 mm (2 mm固定誤差加0.2 mm比例誤差)。如圖2給出了其中一個樣地TS測點及靶標(biāo)點分布圖。

圖1 不同株數(shù)密度樣地地基激光雷達(dá)掃描場景圖Fig. 1 The preview scenes of sample plots with different stem density

圖2 全站儀測點及靶標(biāo)點分布Fig. 2 The distribution of mesured points and targets points from total station

從圖2可以看出，樣地中靶標(biāo)設(shè)置基本均勻分布在樣地中心圍繞TLS中心站。TS測點基本均勻分布在樣地中的設(shè)置有助于降低后續(xù)空間位置校正中的全局單木匹配誤差。

表1給出了3個不同株數(shù)密度樣地的概況，表中3行自上而下分別對應(yīng)高中低3種樣地密度。

表1 樣地概況Table 1 The profile of sample plots

2 研究方法

2.1 技術(shù)流程

研究的技術(shù)流程如圖3。

圖3 技術(shù)流程圖Fig. 3 The technical flowchart

首先將TLS數(shù)據(jù)結(jié)合TS靶標(biāo)測點坐標(biāo)將TLS及TS數(shù)據(jù)匹配至同一坐標(biāo)系下，并輸出高密度點云數(shù)據(jù)；其次對TLS數(shù)據(jù)做預(yù)處理，然后對處理的點云分層?xùn)鸥窕?、Hough變換圓檢測得到提取的單木DBH及中心點；其后通過比較疊加位置TLS提取DBH與TS位置對應(yīng)實測DBH，得出準(zhǔn)確的TLS單木相對坐標(biāo)位置。最后，基于TS位置匹配誤差小的外圍點將TS全部測點做空間校正匹配至TLS平面點上，然后將樣地內(nèi)全部IM單木位置基于TS精確位置匹配的外圍點匹配至TLS坐標(biāo)系下。另一部分，分別對TLS和ALS數(shù)據(jù)生產(chǎn)統(tǒng)一空間分辨率的CHM產(chǎn)品，目視分析同一區(qū)域的影像林隙特征，將匹配的全樣地相對坐標(biāo)單木位置匹配至空間地理坐標(biāo)系下，以支持大范圍林業(yè)遙感驗證。

2.2 基于TS位置的TLS數(shù)據(jù)預(yù)處理

TLS原始數(shù)據(jù)使用Trimble Realworks軟件基于10 cm圓形靶球?qū)螠y站數(shù)據(jù)拼站，后將拼站結(jié)果中黑白靶標(biāo)掃描位置與TS測定的黑白靶標(biāo)位置按順序整理后做位置匹配，得到基于TS原始坐標(biāo)系的點云數(shù)據(jù)。其后使用lastools[21]工具集對輸出點云做去噪、地面點及非地面點分類、歸一化、裁剪處理得到預(yù)處理結(jié)果。

2.3 基于TLS的胸徑提取

單木DBH的提取主要依賴于高精度高密度的預(yù)處理點云數(shù)據(jù)，預(yù)處理點云拼站誤差2 mm之內(nèi)，點云密度可達(dá)3 000 pts·m-2。使用SEAL[22]軟件胸徑的提取是對預(yù)處理點云在DBH高度處上下均等取共14層5 cm厚點云分層?xùn)鸥窕?，后基于影像Hough變換圓檢測，提取直徑與圓中心，從而得到掃描場景內(nèi)每木DBH值與圓心點。

2.4 地面數(shù)據(jù)的匹配

如圖4所示，A、B分別為同一坐標(biāo)系下的TLS提取DBH及TS測點位置對應(yīng)實測DBH示意圖，在R≤DBH且TLS圓心點與TS點在DBH差小于2 cm的條件下，即|D1-D2|≤2 cm時認(rèn)為是同株樹的點。從而可以通過空間校正的方法將此兩點匹配起來，所以記錄了樹號的TS精確位置為將B的圓心(紅點位置)匹配至A圓心后的結(jié)果，準(zhǔn)確的TLS點位以TS點號對應(yīng)。這樣做的目的是確保作為匹配基準(zhǔn)的TLS中心點位有對應(yīng)準(zhǔn)確單木樹號?；谇懊嫠鯰LS點結(jié)果，可以對整個樣地的IM單木坐標(biāo)做基于仿射變換的TS與IM的空間點校正，從而有了基于TLS提取DBH中心點的整樣地精確相對坐標(biāo)單木位置。

式(1)為空間校正中仿射變換的變換公式，此變換基于平移、縮放、旋轉(zhuǎn)、傾斜對原始點位做空間位置變換。

式中，Y為校正后坐標(biāo)矩陣，X為校正前坐標(biāo)矩陣，R為旋轉(zhuǎn)矩陣，L為剪切矩陣，S為縮放矩陣，M為平移矩陣。

矩陣R、L、S、M由多組TS及TLS點(X、Y)擬合獲得，所以當(dāng)選取的校準(zhǔn)點位置誤差大時，最終匹配的Y累計誤差會增大；為了控制整個樣地位置匹配精度，需要盡量均勻選取樣地外圍對應(yīng)點，從而控制整體點的變換。

TLS與TS及IM位置匹配完畢后，TLS的CHM產(chǎn)品與匹配的IM單木位置直接疊加即為空間校正好的相對坐標(biāo)地面單木位置結(jié)果。

圖4 全站儀坐標(biāo)點匹配至地基激光雷達(dá)提取中心點示意圖Fig. 4 The schematic diagram of points mesured from total station matching to the center points extracted from terrestrial laser scanning

2.5 地空數(shù)據(jù)的匹配

使用lastools工具集分別對預(yù)處理的ALS及TLS數(shù)據(jù)生產(chǎn)0.25 m分辨率CHM產(chǎn)品，以支撐影像匹配。

在TLS坐標(biāo)系下，匹配好的精確IM單木位置為相對坐標(biāo)系坐標(biāo)，而ALS獲取的CHM產(chǎn)品具有精確的地理坐標(biāo)信息。本研究使用CHM產(chǎn)品的林隙特征，將地面相對坐標(biāo)IM單木位置和ALS的CHM地理位置匹配起來。

如圖5所示，通過對圖中所示對應(yīng)區(qū)域的TLS(左)及ALS(右)的CHM林隙特征(圖中黑色區(qū)域中CHM為0的地面)對比分析，以特征中尖峰、拐角等位置，結(jié)合匹配后的相對坐標(biāo)點對可以分別在兩個CHM產(chǎn)品上構(gòu)造矢量線及矢量矩形，將矩形角點做為控制點，基于此特征及控制點，將地面相對坐標(biāo)位置通過空間校正的方法匹配至ALS數(shù)據(jù)的地理坐標(biāo)系下，完成地面坐標(biāo)與地理坐標(biāo)系下的ALS數(shù)據(jù)精確匹配?；贏LS的CHM局部最大值對匹配后的IM單木地理坐標(biāo)做再平移檢查，即假定匹配的IM坐標(biāo)有待再移動至更佳位置，在樣地外擴(kuò)10 m后開始對匹配后的IM坐標(biāo)作1 m、旋轉(zhuǎn)1°窗口移動[23]，如果某處整體樹高相關(guān)性最高就認(rèn)為此時結(jié)果為位置最優(yōu)。

圖5 CHM林隙特征Fig. 5 The characteristics of forest gap in CHM

2.6 精度評價

精度評價包括兩方面。一是對相對坐標(biāo)地面數(shù)據(jù)的精度評價，首先使用實測DBH數(shù)據(jù)評價TLS提取的單木DBH值精度，即TLS提取單木位置對應(yīng)DBH值與實測值的差；其次是DBH提取正確率，基于IM單木位置對比TLS提取位置是否有過檢或漏檢；然后是最終匹配的IM單木位置上DBH與匹配的TLS位置對應(yīng)DBH差在2 cm之內(nèi)即認(rèn)為IM單木位置匹配正確；二是對匹配的相對坐標(biāo)地面數(shù)據(jù)與ALS數(shù)據(jù)的地理位置的精度評價，即對匹配后的TLS與ALS的CHM產(chǎn)品目視檢查，在CHM產(chǎn)品上檢查像元差，位置差在兩個像元內(nèi)即認(rèn)為匹配完成。

3 結(jié)果與分析

3.1 TLS胸徑提取結(jié)果

基于Hough變換圓檢測方法提取的單木DBH值，與實測DBH值比較結(jié)果顯示，在3個不同株數(shù)密度樣地中，單木DBH處無其他目標(biāo)嚴(yán)重遮擋、無倒木情況下，提取正確率為100%。圖6給出了一種密度樣地TLS提取的單木DBH值與實測DBH比較誤差分布圖，在誤差定量分析中可以看出，提取DBH值與實測值差的絕對值在1 cm之內(nèi)。

圖6 地基激光雷達(dá)提取胸徑值與實測胸徑值差的絕對值分布Fig. 6 Distribution of DBH absolute value difference between in-situ measured and extracted from terrestrial laser scanning

從相關(guān)性分析中可以看出(圖7)，TLS提取的DBH與實測DBH擬合相關(guān)性達(dá)到0.99以上。兩種分析結(jié)果可為IM單木位置匹配至TLS提取DBH中心處提供可靠基礎(chǔ)。

圖7 地基激光雷達(dá)提取胸徑值與實測胸徑值相關(guān)性結(jié)果Fig. 7 Relationship between DBH value extracted from terrestrial laser scanning and measured DBH value

3.2 地面數(shù)據(jù)匹配

TS單木點與TLS提取DBH中心點未完全匹配上時，如圖8所示，給出了加實測DBH的TLS點(藍(lán)色圓)及Hough變換前分層?xùn)鸥窕腡LS提取DBH處圖像，疊加坐標(biāo)未做空間校正的TS點加實測DBH(綠色圓)有位置偏差結(jié)果。TS及TLS點位置匹配完好時，如圖8中為匹配后的TS(紅色圓)加實測DBH點、TLS點匹配完好疊加結(jié)果，可以看出，匹配位置的DBH差別不明顯，說明3.1中TLS提取的DBH值可靠。

圖8 全站儀測點與地基激光雷達(dá)提取點匹配前后結(jié)果Fig. 8 The result of unmatched and matched with points mesured from terrestrial laser scanning cases of total station points position

基于上述匹配TS點結(jié)果，選擇在樣地外圍的TS與IM對應(yīng)點對，對IM數(shù)據(jù)做全樣地單木位置空間校正，最終將樣地內(nèi)全部單木位置匹配至TLS坐標(biāo)系下。如圖9，顯示了TLS與TS、IM以DBH顯示匹配結(jié)果，圖9.a給出了TS與TLS結(jié)果，圖9.b給出了IM與TLS結(jié)果。TS與TLS匹配后TS位置與TLS圓心位置差均在1 cm之內(nèi)；基于匹配TS位置校正的IM位置與TLS圓心差在1 m之內(nèi)，小于外業(yè)測量冠幅南北或東西向值。本研究中比較了3種株數(shù)密度樣地的匹配結(jié)果，顯示在低密度林位置匹配精度最高，達(dá)到98.6%，中密度林達(dá)到92.5%，高密度林達(dá)到91%，說明樣地密度對匹配精度有不同程度影響。

圖9 (a) 地基激光雷達(dá)提取胸徑點與全站儀測點匹配結(jié)果；(b) 地基激光雷達(dá)提取胸徑點與外業(yè)實測坐標(biāo)匹配結(jié)果Fig. 9 (a) Matching results of DBH points extracted from terrestrial laser scanning compared with points measured from total station; (b) Matching results of DBH points extracted from terrestrial laser scanning compared with points measured from in-situ

3.3 地空數(shù)據(jù)匹配

圖10分別給出了低中高(a、b、c)3個株數(shù)密度樣地的最終地面相對坐標(biāo)位置數(shù)據(jù)匹配至ALS地理坐標(biāo)系下的結(jié)果，圖中展示了匹配后的TLS設(shè)站S1-S5、IM單木點、樣地GPS角點及匹配ALS的CHM疊加結(jié)果，可以看出地理位置匹配數(shù)據(jù)中單木點與ALS的CHM很好地匹配起來。比較結(jié)果顯示，地面數(shù)據(jù)位置與ALS數(shù)據(jù)位置基于影像林隙特征匹配精度0.5 m之內(nèi)，即匹配后TLS的CHM與ALS的CHM結(jié)果顯示誤差在兩個像元，且通過CHM樹冠最大值檢測匹配IM單木位置結(jié)果顯示，基于TLS提取DBH中心點匹配的方法結(jié)合影像林隙特征匹配的空間數(shù)據(jù)結(jié)果最優(yōu)。

圖10 地理空間單木位置匹配結(jié)果Fig. 10 The matched results of geospatial position of individual trees

4 討論

TLS在單木DBH提取上已經(jīng)有大量應(yīng)用研究，使用Hough變換等方法精確地提取匹配DBH中心點的方法，使單木位置可以用TLS提取DBH中心點描述，最近有學(xué)者使用即時定位與地圖構(gòu)建(Simultaneous Localization And Mapping，SLAM)算法及移動激光雷達(dá)估測DBH及單木位置，但估測誤差大于1 cm[24-27]，本研究基于此重點討論一種基于TLS提取DBH中心點的單木空間位置匹配方法。方法基于TLS的Hough變換圓檢測提取單木DBH及中心點，提取的DBH與實測值比較精度高，但在其他目標(biāo)遮擋嚴(yán)重、有分叉木的情況下，提取DBH精度仍然會受限；在匹配TS點時，控制了TLS提取DBH與實測值差小于1 cm，即小于平均DBH的10%誤差，從而鄰近TLS提取DBH中心與TS點做為同一單木點做匹配；在匹配IM與TS單木點時，IM單木位置會有記錄錯誤的情況，此時需要依據(jù)TLS提取DBH中心點與鄰近IM單木點判斷匹配結(jié)果，所以控制TLS提取DBH與實測DBH差放大至2 cm；以DBH差別及匹配位置差別小的樣地單木外圍點匹配TS及IM點也是為了控制最終匹配誤差。

本研究討論的點校正方法基于空間校正進(jìn)行，匹配過程先對TS坐標(biāo)做匹配，后基于此匹配結(jié)果對IM坐標(biāo)再做匹配，且實驗了TLS單獨與這兩種數(shù)據(jù)匹配的高精度結(jié)果。

本研究最終結(jié)果是將IM單木位置、TLS提取DBH中心通過匹配的TS坐標(biāo)匹配起來，然后匹配至地理坐標(biāo)系下，此過程的匹配結(jié)果會帶有IM位置的隨機(jī)誤差；馮仲科等[28]研究表明使用TS野外林業(yè)定位信息精度均在mm級，所以如果使用TS將每木坐標(biāo)按一定規(guī)則定位，再使用本方法匹配全樣地單木位置則結(jié)果更優(yōu)；此匹配方法可以發(fā)展為更為自動化的方法，以減少人工干預(yù)，提高效率。

5 結(jié)論

基于地基激光雷達(dá)胸徑提取的單木空間位置匹配方法，以地基激光雷達(dá)提取胸徑圓心點為基準(zhǔn)，將外業(yè)調(diào)查單木位置數(shù)據(jù)依據(jù)全站儀測量點位置使用空間校正方法匹配至地基激光雷達(dá)胸徑圓心處，使外業(yè)調(diào)查單木位置誤差降低至1 m之內(nèi)，且在3種株數(shù)密度樣地的實驗結(jié)果顯示，高、中、低密度樣地中位置正確匹配精度分別達(dá)到98.6%、92.5%、91%，說明株數(shù)密度對位置匹配精度影響程度遞減?；谄ヅ涞耐鈽I(yè)調(diào)查單木位置數(shù)據(jù)，依據(jù)影像林隙特征將此數(shù)據(jù)與機(jī)載激光雷達(dá)的數(shù)字冠層高度模型產(chǎn)品做匹配，匹配位置誤差在0.5 m之內(nèi)，實現(xiàn)了高精度單木位置匹配結(jié)果。

此方法的發(fā)展為單木位置匹配校準(zhǔn)提供了一種可靠方法；同時發(fā)展了基于影像特征的地理匹配方法，并為地面調(diào)查與地理空間數(shù)據(jù)匹配提供了思路；最后也為林業(yè)遙感大范圍數(shù)據(jù)驗證提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，從而為遙感單木分割、參數(shù)反演提供堅實基礎(chǔ)，進(jìn)而指導(dǎo)森林高效經(jīng)營。