傅根深 黃志強 呂海燕 黃慶豐 唐雪海

摘要 樹高是森林資源調(diào)查中重要的結(jié)構(gòu)參數(shù)，也是森林蓄積量、樹木生長模擬及森林碳匯計算的基礎(chǔ)因子。以安徽省休寧縣西田國有林場的杉木人工林為研究對象，使用地基激光雷達（TLS）采集單株樣木的激光點云數(shù)據(jù)，通過HDScene軟件完成測站拼接、去噪等預處理，并直接提取單株杉木樹高。同時，聯(lián)立獲取的伐倒樣木樹高實測值，運用相關(guān)分析和回歸分析方法構(gòu)建樹高轉(zhuǎn)換模型。結(jié)果表明，樹高轉(zhuǎn)換模型關(guān)系式為y=0.970x+0.312，R2= 0.973，RMSE=0.441，并且當樹高超過9 m時，TLS樹高測量值與伐倒木真實值之間的誤差會降低且趨于平穩(wěn)。該研究提出一種獲取高精度樹高參數(shù)的方法，可為解決傳統(tǒng)方法獲取樹高時精度不高或工作量大等不足提供科學依據(jù)。

關(guān)鍵詞 地基激光雷達;樹高;轉(zhuǎn)換模型;誤差分析;杉木

中圖分類號 S75? 文獻標識碼 A? 文章編號 0517-6611（2022）05-0113-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.05.028

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Construction of Tree Height Conversion Model Based on Terrestrial Laser Scanning

FU Gen-shen1， HUANG Zhi-qiang2， L ?Hai-yan1 et al

（1. School of Forestry and Landscape Architecture， Anhui Agricultural University， Hefei， Anhui 230061;2. Xitian State-owned Forest Farm， Xiuning County， Huangshan， Anhui 245421）

Abstract Tree height is an important structural parameter in forest resource survey and a fundamental factor in forest stock， tree growth simulation and forest carbon sink calculation. In this paper， laser point cloud data of single sample trees were collected using terrestrial laser scanning （TLS）. Pre-processed by HDScene software， such as station stitching and denoising， and extracted directly from single fir tree heights in Xitian state-owned forest in Xiuning County， Anhui Province. At the same time， the measured height of the felled sample trees was obtained by the correlation analysis and regression analysis to construct a tree height conversion model. The results showed that the relationship between the tree height conversion model was y=0.970x+0.312， R2 = 0.973， RMSE = 0.441， and it was found that the error between the TLS tree height measurement and the real value of the felled wood decreased and becomed smooth when the tree height exceeded 9 m. This study proposed a method to obtain high-precision tree height parameters to solve the shortcomings of traditional methods in obtaining tree height with low accuracy or high workload.

Key words Terrestrial laser scanning;Tree height;Conversion model;Error analysis;Cunninghamia lanceolata

基金項目 安徽省自然科學基金項目（1808085QC74）。

作者簡介 傅根深（1997—），男，安徽合肥人，碩士研究生，研究方向：森林經(jīng)理。

*通信作者，講師，博士，從事森林資源經(jīng)營管理和林業(yè)3S技術(shù)研究。

收稿日期 2021-06-10

樹高是重要的森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)，既能夠反映立地質(zhì)量的差異，又是計算林分蓄積和生物量的重要因子[1]。通常，樹高數(shù)據(jù)真實程度直接影響著立地質(zhì)量的評價結(jié)果和生物量模型構(gòu)建精度[2-4]。因此，外業(yè)調(diào)查都盡可能地選擇精度較高的儀器測量，或者通過構(gòu)建模型減少樹高估算誤差，使樹高測量值最大程度地接近“樹高真值”[5-6]。樹高真值一般是取單木伐倒后尺量樹基至樹干梢頭的長度，由于獲取大量樹高真值意味著要對林分進行皆伐，這對生態(tài)環(huán)境將產(chǎn)生極大的破壞，違背了我國森林生態(tài)保護的方針和政策[7-8]。為此，林業(yè)工作者開發(fā)出許多測高儀器來提高樹高量測精度。傳統(tǒng)的測高儀器主要依據(jù)相似三角形和三角函數(shù)的測高原理（如布魯萊斯測高器、圓筒測高器和克里斯屯測高器），靠人力獲取樹高信息。由于外業(yè)調(diào)查實測難度的限制，僅測得小范圍少許樹高點差的數(shù)據(jù)，精度易受人為因素和林況影響，不利于大區(qū)域范圍森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的定量研究[9-10]。運用超聲波技術(shù)研制的測高器通過發(fā)射超聲波接受回波信號能夠獲取準確的點位距離，高度則可通過距離和角度的三角函數(shù)關(guān)系算出，這種儀器雖然可在一定程度上減少人力，但在復雜的林況下難以精準瞄到樹干梢頭，具有較大的測量誤差。激光測高器的原理類似超聲波測高器，雖然使用上更方便，但在實際測量中，仍無法避免林下量測難以確定樹干梢頭的情況。光學遙感技術(shù)主要應用于大尺度范圍的森林資源監(jiān)測，如使用航片與衛(wèi)星影像觀測森林空間分布特征和格局[11-13]，理論上將高分辨率的遙感或航空影像結(jié)合高程值即可快速獲取大量樹高數(shù)據(jù)，但實際操作中，獲取大量單木樹高數(shù)據(jù)非常耗時，且難以在三維結(jié)構(gòu)上根據(jù)樹木生長方向提取到真實樹高。

激光雷達技術(shù)是近些年國際上快速發(fā)展的一種主動遙感技術(shù)，采用非破壞性的三維測量手段，能夠快速獲取目標對象垂直結(jié)構(gòu)的高精度3D點云數(shù)據(jù)，自動化提取森林結(jié)構(gòu)參數(shù)，參數(shù)反演上具有其他光學遙感技術(shù)無可比擬的優(yōu)勢[14]。地基激光雷達（terrestrial laser scanning，TLS）通過掃描樣地得到點云數(shù)據(jù)，構(gòu)建出真實的內(nèi)部場景圖，相比較傳統(tǒng)的林業(yè)調(diào)查手段，更加省時省力，且儀器自身具有較高抗干擾能力和高分辨率，將使樹高量測值更加接近真實值[15]。由于任何儀器都會在使用過程中產(chǎn)生各種誤差，因此，筆者提出樹高轉(zhuǎn)換是模型的概念。樹高轉(zhuǎn)換是指在統(tǒng)計學層面利用轉(zhuǎn)換關(guān)系將樹高估測值校正為對應的“樹高真值”，樹高轉(zhuǎn)換模型是通過數(shù)理統(tǒng)計方法客觀刻畫出實際的轉(zhuǎn)換關(guān)系，以此來分析TLS測量的樹高數(shù)據(jù)與樹高真值間的誤差關(guān)系。

筆者以安徽省黃山市休寧縣西田林場7塊杉木樣地為研究區(qū)域，結(jié)合外業(yè)實測樹高真值與TLS樹高測量數(shù)據(jù)來構(gòu)建樹高轉(zhuǎn)換模型并驗證模型精度，通過樹高轉(zhuǎn)換模型可將地基取樣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為大量高精度的“樹高真值”，以提升區(qū)域森林生物量調(diào)查的精度化定量研究水平。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于安徽省黃山市休寧縣西田國有林場，地理位置見圖1。研究區(qū)內(nèi)有中山、低山、丘陵3種地形，區(qū)內(nèi)平均海拔500 m，最高和最低處相差1 000 m，地處中緯度地帶，屬北亞熱帶季風氣候，年平均氣溫16.2 ℃，年平均降水量1 613.7 mm，無霜期220 d。區(qū)內(nèi)植被類型豐富，常見的樹種有杉木[Cumninghamia lanceolata（Lamb.）Hook.]、馬尾松（Pinus massoniana Lamb.）、楓香（Liquidambar formosana Hance）、毛竹[Phyllostachys heterocycla（Carr.）Mitford cv.Pubescens]、栓皮櫟（Quercus variabilis Bl.）等。

1.2 樣地設(shè)置與調(diào)查

該研究在休寧縣西田林場共設(shè)置樣地21個。樣地依據(jù)標準地要求設(shè)置成規(guī)格20 m×20 m的正方形，隨機選取其中7塊樣地架設(shè)TLS裝置掃描。樣地設(shè)置步驟如下：①使用羅盤儀架設(shè)在設(shè)定的方位起點，瞄向某個方向，并用皮尺沿該方向拉取20 m至下一測點，皮尺確保要直，且與地面平行。同時，邊界內(nèi)外側(cè)樹木作好區(qū)分標記。②將羅盤儀移至下一點，偏轉(zhuǎn)90°瞄向另一邊。以此類推，直至首位點位重合，即完成一處標準觀測樣地設(shè)置。樣地設(shè)置好后，利用GPS對邊界進行繞測，同時開展每木檢尺和單木定位工作。每木檢尺的調(diào)查因子有樹種、胸徑、樹高、冠幅、枝下高、坡度和坡向等。

在TLS掃描工作結(jié)束后，根據(jù)樣地檢尺數(shù)據(jù)，按照徑階進行分層，隨機抽取樣木。伐倒木類型包括優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木，結(jié)合伐倒木GPS坐標位置繪制點shp文件，便于在TLS三維視圖中定位查找。

1.3 激光點云數(shù)據(jù)獲取和處理

該研究所采用的TLS設(shè)備是中海達HS450三維激光掃描儀，其工作原理是利用激光脈沖從發(fā)射到接收的時間間隔計算出目標物體表面各點精確位置。利用地基激光雷達獲取點云數(shù)據(jù)的流程分為外業(yè)數(shù)據(jù)采集和內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理2部分。

1.3.1 外業(yè)數(shù)據(jù)采集。

（1）掃描站點選擇。

測站位置選擇是獲取點云重要的基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，原則上站點選取要充分考慮樣地周圍環(huán)境（光線強弱和風力大?。话氵x取地勢較高、視野開闊無遮擋，兼顧前后兩站，確保樣木落在各站儀器鏡面的公共重疊區(qū)域。

（2）反射球、反射靶標布設(shè)。

反射球與反射靶標是特別定制的具有良好反射特性的多站拼接標記點，掃描成像中成明顯的黑色標記。為能夠自動拼接或手動識別特征點，樣地內(nèi)需布設(shè)至少3個以上反射球或反射靶標，確保每站都能看到樹干上的標記點。

（3）全站儀測量和GPS定位。

在樣地中心位置架設(shè)全站儀，測定各TLS測站和反射球、發(fā)射靶標的相對坐標。同時用GPS定位各TLS測站的坐標位置，具體儀器架設(shè)情況見圖2，T為地基激光雷達，BB為反射靶標，G為GPS，E為全站儀。

1.3.2 內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理。

（1）數(shù)據(jù)導入和坐標轉(zhuǎn)換。

將中海達HS450采集的默認為HSR格式的原始點云數(shù)據(jù)勾選導入HDScene軟件工作區(qū)。在工程文件的平面視圖下，選擇反射球和發(fā)射靶標控制點，打開單站坐標轉(zhuǎn)換，分別輸入各反射標記的大地坐標，保存即完成坐標轉(zhuǎn)換，以此根據(jù)伐倒木定位信息可確定其立木狀態(tài)下的樹高估測值。

（2）點云拼接。

在樣地選取合適點位架設(shè)儀器可以獲取一定范圍的單木信息，由于野外地形復雜，易使掃描線受到樹木和各類障礙物遮擋，致使難以通過單站數(shù)據(jù)獲取完整的單木表面信息。因此在復雜林況下，儀器布設(shè)必須圍繞掃描對象不同方位，通過獲取不同部分的整體分塊點云數(shù)據(jù)，再進行拼接即可獲得完整的單木點云數(shù)據(jù)。按照架站順序，利用各站掃描交會處設(shè)置的公共標記構(gòu)建點云坐標轉(zhuǎn)換模型，求出各鄰間的坐標平移和旋轉(zhuǎn)參數(shù)，再依據(jù)閉合條件，對參數(shù)進行加權(quán)誤差配置，以此將坐標轉(zhuǎn)換模型歸于同一坐標系，從而實現(xiàn)多站無縫拼接。

利用HDScene軟件的手動拼接方式完成多站掃描站點云數(shù)據(jù)拼接。首先，在拼接工程中建立2組拼接對和設(shè)定1個全局參考站，在拼接對中選擇灰度圖瀏覽，人工識別靶球和靶標，并依次在各站平面視圖內(nèi)進行同命名標記特征點。拼接后的三維視圖見圖3a。

（3）點云去噪。

由于TLS獲取的是大量離散的點云數(shù)據(jù)，過程中不可避免地會受到外界因素影響而產(chǎn)生異常數(shù)據(jù)和摻雜噪聲[16]。因此，提取樹高參數(shù)前需進行去噪處理。使用HDScene軟件對完成拼接的點云數(shù)據(jù)在三維視圖進行人工識別和手動框選去噪，完整單株點云數(shù)據(jù)見圖3b。

（4）單木樹高提取。

該研究對象為杉木，三維視圖中多數(shù)呈現(xiàn)干形通直的特征，但由于地形原因和部分畸形，仍有少許樹干生長方向不是垂直向上。因此，在提取樹干高度前，需將單木分割和非樹干點云去除，方便順著樹干直線方向從下至上提取單木樹高。導入已處理的HLS格式點云數(shù)據(jù)，在三維視圖下，點擊點云選擇工具，結(jié)合伐倒木定位信息將無關(guān)單木點云框選隱藏，分割出配對單木，并去除非樹干部分點云。利用測量工具沿樹干生長方向提取樹高。

1.4 樹高轉(zhuǎn)換模型構(gòu)建

將7塊樣地內(nèi)所測得樹高真值及其對應TLS樹高測量數(shù)據(jù)分別編組為建模數(shù)據(jù)和驗證數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)采用Excel 2016進行整理，并使用IBM SPSS 24.0進行相關(guān)分析和回歸分析構(gòu)建模型。利用決定系數(shù)R2、殘差平方和SSE、均方根誤差RMSE等指標對模型擬合程度進行評價。

2 結(jié)果與分析

2.1 基于TLS的樹高轉(zhuǎn)換模型

根據(jù)建模數(shù)據(jù)中TLS樹高測量值與樹高真值繪制散點圖（圖4）判斷變量間存在的線性關(guān)系。從圖4可見，TLS測得的樹高與伐倒木對應的樹高真值呈明顯的直線關(guān)系。為進一步了解變量間線性關(guān)系的密切程度，還需進行相關(guān)分析，結(jié)果表明2個變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.987（P=0.000<0.01），說明TLS樹高測量值與伐倒木樹高真值間線性關(guān)系顯著。

依據(jù)上述建模數(shù)據(jù)的線性相關(guān)特點，通過建立線性回歸方程表征樹高間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，構(gòu)建出樹高轉(zhuǎn)換模型為y=0970x+0.312，式中，y為伐倒木樹高，x為TLS提取的樹高。決定系數(shù)R2為0.973，達到極顯著，表明該函數(shù)式擬合精度高。

將TLS樹高測量值驗證數(shù)據(jù)代入已建立的樹高轉(zhuǎn)換關(guān)系函數(shù)式，求得對應樹高真值的比較數(shù)據(jù)，再與驗證數(shù)據(jù)中伐倒木樹高真值作相關(guān)分析，結(jié)果表明，皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.964，標準誤差為0.024，說明該線性函數(shù)式能夠較好地完成TLS樹高測量值與樹高真值轉(zhuǎn)換。

從轉(zhuǎn)換結(jié)果上看，雖然整體結(jié)果可以滿足精度要求，但轉(zhuǎn)換后誤差并未明顯降低。進一步對樹高和標準誤差進行數(shù)據(jù)分析，結(jié)果見圖5。從圖5可見，當樹高超過9 m，TLS的樹高測量值與伐倒木樹高之間的誤差降低且趨于平穩(wěn)，這說明樹高轉(zhuǎn)換模型的精度容易因非優(yōu)勢木樹高普遍較低而受到影響，因此，需要進一步對比分析優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木的樹高轉(zhuǎn)換精度，以便準確得出轉(zhuǎn)換模型的誤差來源。

2.2 優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換精度對比

將優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木TLS樹高測量值分別代入樹高轉(zhuǎn)換模型并與對應樹高真值進行分析，結(jié)果見表1。由表1可知，優(yōu)勢木的轉(zhuǎn)換精度最高，皮爾遜相關(guān)系數(shù)達到1.000，說明優(yōu)勢木轉(zhuǎn)換樹高值能很好地擬合樹高真值。非優(yōu)勢木轉(zhuǎn)換樹高值的皮爾遜相關(guān)系數(shù)只有0.949，與優(yōu)勢木轉(zhuǎn)換精度相比具有較大差距。因此，需要單獨對非優(yōu)勢木樹高組進行相關(guān)性分析和模型構(gòu)建。對非優(yōu)勢木TLS樹高測量值與伐倒木樹高進行回歸分析，結(jié)果見圖6。由圖6可知，非優(yōu)勢木的樹高轉(zhuǎn)換模型為y=15.294-5.657x+0.878x2-0.036x3（x為TLS測量樹高，y為伐倒木樹高），決定系數(shù)R2為0.920，說明該轉(zhuǎn)換函數(shù)式能較好地擬合非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換關(guān)系。

2.3 TLS測高及轉(zhuǎn)換模型誤差分析

從優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換精度不同的特征，可以得出TLS對樣地內(nèi)不同高度層的單木空間結(jié)構(gòu)提取能力存在差異，導致這一特點的主要原因是樹木結(jié)構(gòu)對TLS不同高度點云密度的影響。該研究采用樣地外圍架設(shè)三站的方法，雖然可以準確捕捉優(yōu)勢木的樹干梢頭點云，但對于郁閉度較大的林冠中下層非優(yōu)勢木的樹干梢頭識別起來較為困難。除此之外，拼接精度也會影響到樹高提取，樣木在三維視圖中出現(xiàn)重影，樹高梢頭部分點云會有不同程度的發(fā)散。在點云數(shù)據(jù)的預處理環(huán)節(jié)主要采用手動識別方式，對于點云密度過大部分的處理效率低下且過程煩瑣，精度很難保證。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

該研究利用TLS對安徽省黃山市休寧縣西田國有林場杉木樣木進行掃描并提取單株樣木樹高數(shù)據(jù)，同步對相同樣木進行伐倒獲取真實樹高，在SPSS平臺構(gòu)建樹高轉(zhuǎn)換模型，得到如下結(jié)論：

（1）TLS測高與伐倒木測高的皮爾遜相關(guān)系數(shù)達到0987，樹高轉(zhuǎn)換模型為y=0.970x+0.312，R2=0.973，RMSE=0.441，F(xiàn)=0000，達到極顯著。模型驗證的皮爾遜相關(guān)性達到0.964，因此TLS測高值可以通過轉(zhuǎn)換模型推算真實樹高。

（2）當樹高超過9 m時，TLS樹高測量值與伐倒木真實值間的誤差會降低且趨于平穩(wěn)。進一步對優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木分別進行樹高轉(zhuǎn)換，皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為1.000和0949。非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換函數(shù)關(guān)系式為y=15.294-5.657x+0.878x2-0.036x3，R2 = 0.920。

3.2 討論

機載激光雷達（Airborne LiDAR Scanning，ALS）和TLS已廣泛應用于森林參數(shù)的提取與估測[17]。ALS可以獲取較大范圍森林冠層表面的水平分布和垂直結(jié)構(gòu)信息，但點云密度一般較低，提取的樹高參數(shù)誤差較大，而TLS能夠快速獲取高精度的單木參數(shù)和林冠下層三維結(jié)構(gòu)信息，但在復雜的林分條件下由于易受遮擋等原因，難以探測更大范圍的林木信息[18-20]。筆者通過對三站點云數(shù)據(jù)拼接，完整地將拼接重疊區(qū)域的多株杉木三維空間結(jié)構(gòu)掃描出來，且原始點云數(shù)據(jù)經(jīng)過點云預處理后，可以提取到較高精度的樹高參數(shù)。但在實際操作中，重疊區(qū)域杉木密度較大或者高度較低受到周圍高樹遮擋，會使樹干梢頭難以捕捉，導致提取過程耗時且易出錯。通過將ALS和TLS取長補短，即利用地基樹高數(shù)據(jù)來校正機載樹高數(shù)據(jù)，這樣既可獲取到大尺度區(qū)域的樹高數(shù)據(jù)，又能保證參數(shù)精度，這也是今后一段時間激光雷達數(shù)據(jù)高效應用的一種方法[21]。

基于TLS樹高測量值和伐倒木樹高真值所建立的樹高轉(zhuǎn)換模型能夠較好地表達出兩者線性的轉(zhuǎn)換關(guān)系，尤其對于優(yōu)勢木轉(zhuǎn)換精度更高，而對于非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換仍有一些誤差。樹高轉(zhuǎn)換模型對優(yōu)勢木和非優(yōu)勢木的精度差異主要由于樹干梢頭點云遮擋而使樹高提取失真。為了提高樹高轉(zhuǎn)換模型對于非優(yōu)勢木樹高轉(zhuǎn)換精度，可以通過增設(shè)多個內(nèi)部站點來增加樣地內(nèi)點云數(shù)量，減少或消除由于樹枝遮擋對樹干梢頭辨識的影響。由于該試驗關(guān)于非優(yōu)勢木樣本數(shù)量偏少，因此，在樣本數(shù)充足的情況下樹高轉(zhuǎn)換模型精度有待進一步研究。

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