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        林區(qū)環(huán)境因素與CORS測(cè)量精度的相關(guān)性分析

        2022-04-25 12:39:10鄧岳川
        關(guān)鍵詞:測(cè)量分析

        王 靖,鄧岳川

        (滁州學(xué)院 地理信息與旅游學(xué)院,安徽 滁州 239000)

        由于GPS接收機(jī)的主要精度依賴于對(duì)信號(hào)的接收,而在林區(qū)環(huán)境的碎部測(cè)量中,雖然連續(xù)運(yùn)營(yíng)參考站(Continuously Operating Reference Stations,CORS)有效地攻克了RTK的不足,但樹(shù)冠高度、投影、厚度、郁閉度、樹(shù)木間距、種類等因素都對(duì)CORS信號(hào)存在干擾,影響CORS信號(hào)的站間傳播,從而對(duì)CORS系統(tǒng)的定位精度造成影響甚至?xí)?dǎo)致定位失敗,已成為業(yè)內(nèi)眾所周知的問(wèn)題。因此,針對(duì)林區(qū)環(huán)境復(fù)雜的影響因素,如何提高GPS的定位精度,高效率地利用CORS,減少勘測(cè)所需的人力、物力、財(cái)力等成為重要的研究方向。同時(shí),林區(qū)中CORS應(yīng)用起步晚,采用的都是較局部片面的措施,或者一些消極的辦法,例如增加GPS天線高度、林區(qū)內(nèi)砍樹(shù)開(kāi)天窗等[1],且開(kāi)展的工作還較少,對(duì)在林區(qū)實(shí)現(xiàn)定位仍處于探索的初級(jí)階段。

        Deckert等[2]在美國(guó)東北部林區(qū)進(jìn)行差分定位,研究地貌、林冠、定位儀安置次數(shù)及三維位置幾何精度因素對(duì)定位精度的影響。文獻(xiàn)[3-4]利用空間差值分析確定全球定位系統(tǒng)在林冠下移動(dòng)時(shí)的位置誤差。而我國(guó)羅漾明等[5]利用GPS實(shí)時(shí)差分定位技術(shù)對(duì)森林資源連清樣地進(jìn)行定位研究,認(rèn)為定位精度與測(cè)量時(shí)段和天氣無(wú)關(guān);林木郁閉度對(duì)定位精度的影響很小,可以忽略。王瑞杰等[6]進(jìn)行森林內(nèi)定位精度的研究,在觀測(cè)時(shí)間條件下,郁閉度0.7時(shí)定位誤差為68.7 m,誤差較大,可通過(guò)延長(zhǎng)定位觀測(cè)時(shí)間滿足二類調(diào)查精度要求。馮仲科等[7]針對(duì)林冠山地對(duì)GPS的屏蔽作用,建立GPS受林冠山地影響的定位數(shù)字模型,通過(guò)實(shí)際觀測(cè)研究和數(shù)據(jù)分析,得出對(duì)實(shí)際工作有指導(dǎo)意義的結(jié)論。賴家明等[8]主要研究林分葉面積指數(shù)、優(yōu)勢(shì)樹(shù)種等與定位精度的關(guān)系,通過(guò)對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析得出林分葉面積指數(shù)對(duì)RTK定位精度有顯著的影響。

        從上述文獻(xiàn)可以看出,林區(qū)環(huán)境對(duì)GPS技術(shù)測(cè)量的精度存在不同方面的影響,而GPS在森林資源等林業(yè)工作中具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。文中利用相關(guān)性分析工具探索林區(qū)環(huán)境因素與CORS測(cè)量精度的相關(guān)性,為林區(qū)環(huán)境下CORS作業(yè)的范圍選取提供一些指導(dǎo)性建議。

        1 林區(qū)環(huán)境下CORS測(cè)量設(shè)計(jì)

        1.1 研究區(qū)域

        文中主要研究的林區(qū)區(qū)域位于安徽省滁州古城西南約5 km的現(xiàn)滁州市西南郊。地處東經(jīng)118°07′35″~118°18′21″、北緯32°15′17″~32°21′49″之間,緊靠滁州市區(qū),屬于北亞熱帶向暖溫帶過(guò)渡的濕潤(rùn)季風(fēng)氣候區(qū)。林區(qū)樹(shù)種種類豐富,樹(shù)木茂盛,優(yōu)勢(shì)樹(shù)種突出,可選擇測(cè)量范圍較多,如廣玉蘭林區(qū)(葉面積約為0.005 m2)、香樟林區(qū)(葉面積約為0.000 8 m2)、針葉松林區(qū)等,如圖1所示。

        圖1 研究區(qū)域

        1.2 測(cè)量方案設(shè)計(jì)

        1.2.1 軟硬件設(shè)備

        1)硬件設(shè)備:LAI-2200C冠層分析儀、南方銀河1號(hào)GPS接收機(jī)、鋼尺、滁州學(xué)院CORS和全站儀。

        2)軟件設(shè)備:ArcGIS軟件 、SPSS、CASS、Excel等數(shù)據(jù)軟件。

        1.2.2 技術(shù)流程

        實(shí)驗(yàn)圍繞外業(yè)測(cè)量和內(nèi)業(yè)處理兩方面進(jìn)行。外業(yè)測(cè)量包括對(duì)葉面積指數(shù)值(LAI)測(cè)量、樹(shù)冠投影面積和高度測(cè)量、CORS測(cè)量;而內(nèi)業(yè)處理主要進(jìn)行LAI值等數(shù)據(jù)與CORS測(cè)量精度的相關(guān)性分析。在完成兩部分工作后,對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析比較,得出對(duì)現(xiàn)實(shí)工作具有指導(dǎo)性的建議,如圖2所示。

        圖2 技術(shù)路線

        2 方案實(shí)施與數(shù)據(jù)分析

        2.1 方案實(shí)施

        2.1.1 葉面積指數(shù)(LAI)的獲取

        在測(cè)區(qū)范圍內(nèi)布設(shè)的控制點(diǎn)下利用LAI-2200C冠層分析儀獲取LAI值。由于不同樹(shù)種生長(zhǎng)狀況不同,從而會(huì)影響葉面積指數(shù)的大小,且存在較大的差異,同時(shí)光照時(shí)間與方向?qū)θ~面積指數(shù)都有一定的影響。為此,選取08:00—09:00和17:00—18:00兩個(gè)時(shí)間段進(jìn)行測(cè)量,得到葉面積指數(shù)LAI值數(shù)據(jù)。記錄并整理數(shù)據(jù)[9-10],如表1所示。

        表1 針葉松區(qū)LAI數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)

        2.1.2 樹(shù)冠要素的測(cè)量

        針對(duì)樹(shù)冠高度、投影面積等基本要素的測(cè)量,由于傳統(tǒng)的長(zhǎng)度丈量方法不僅精度低,而且效率很低,估算的精度也無(wú)法滿足現(xiàn)代社會(huì)對(duì)森林工程學(xué)科的需求。為此,利用全站儀測(cè)量樹(shù)冠高度,GPS的CORS模式測(cè)量樹(shù)冠投影面積(測(cè)量邊界的6個(gè)點(diǎn))。利用CASS軟件將邊界點(diǎn)數(shù)據(jù)連成封閉的面狀區(qū)域,在CASS面屬性中查看投影面積,如圖3所示。

        圖3 CASS計(jì)算的樹(shù)冠投影面積

        2.1.3 CORS測(cè)量作業(yè)實(shí)時(shí)獲取

        CORS測(cè)量一般選取12:00之前和14:30之后[11]。在GPS手簿中創(chuàng)建項(xiàng)目文件夾,用于保存所測(cè)點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。打開(kāi)主機(jī),設(shè)置為移動(dòng)站。連接對(duì)中桿和主機(jī),調(diào)整對(duì)中桿為固定高度。藍(lán)牙連接GPS儀器后打開(kāi)網(wǎng)絡(luò)設(shè)置,輸入CORS賬戶,確定坐標(biāo)系,進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換(誤差在0.05 m之內(nèi)為合格)。連接好基站的GPS,對(duì)測(cè)站點(diǎn)進(jìn)行點(diǎn)位測(cè)量。首先測(cè)量廣玉蘭所在的林區(qū),將架上GPS的對(duì)中桿底部放到測(cè)站點(diǎn),保持水平氣泡居中,在手簿上按ENTER鍵,輸入天線高。記錄平面精度(H)、高程精度(V)和測(cè)站點(diǎn)位置時(shí),按要求第1次固定后不記錄,重新初始化,第2次固定后再記錄,避免初次固定解解算整周模糊度出現(xiàn)錯(cuò)誤,觀察兩次互差,當(dāng)互差在限差范圍內(nèi)時(shí),求取平均值,以提高成果精度[12-13]。

        以同樣方法對(duì)所有的測(cè)區(qū)進(jìn)行測(cè)量,導(dǎo)出手簿數(shù)據(jù),提取測(cè)站點(diǎn)的X,Y軸坐標(biāo)以及平面精度和高程精度,匯總(以廣玉蘭區(qū)為例)如表2所示。

        表2 各測(cè)站點(diǎn)CORS測(cè)量原始數(shù)據(jù)(以廣玉蘭區(qū)為例)

        2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果相關(guān)性分析

        在不同的林區(qū)范圍內(nèi),考慮地形地勢(shì)、樹(shù)種分布情況、林分郁閉度等因素,共選設(shè)實(shí)驗(yàn)定位測(cè)量點(diǎn)151個(gè),實(shí)時(shí)記錄測(cè)站點(diǎn)在不同林區(qū)環(huán)境下的平面精度與高程精度,以此分析相關(guān)性,探索規(guī)律。

        2.2.1 林區(qū)環(huán)境因素與CORS測(cè)量精度的相互關(guān)系

        相關(guān)性分析是指變量之間確實(shí)存在關(guān)系,但數(shù)量上不是嚴(yán)格對(duì)應(yīng)的依存關(guān)系[14],這種相關(guān)性可采用回歸模型模擬分析。這種現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系,常表現(xiàn)為一定的因果關(guān)系。判定系數(shù)R2用于判斷自相關(guān)時(shí)回歸方程的擬合優(yōu)度。通??梢哉J(rèn)為R2大于0.9時(shí),所得到的回歸方程擬合得較好,而R2小于0.5時(shí),所得的回歸方程很難說(shuō)明變量之間的依賴關(guān)系[15]。

        根據(jù)2.1的測(cè)量數(shù)據(jù),利用SPSS回歸線性分析林區(qū)優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的LAI值、樹(shù)冠高度以及投影面積與CORS測(cè)量精度之間的相互關(guān)系,如表3所示。

        由表3可以看出,優(yōu)勢(shì)樹(shù)種LAI值的R2為0.749,滿足顯著性關(guān)系,而樹(shù)冠投影面積的R2為0.226,樹(shù)冠高度的R2為0.043,未發(fā)現(xiàn)較強(qiáng)的相互依賴關(guān)系。

        表3 林區(qū)環(huán)境因素與CORS測(cè)量精度的回歸模型分析

        2.2.2 SPSS相關(guān)性分析

        在進(jìn)行林區(qū)影響因素與CORS測(cè)量精度顯著相關(guān)性分析時(shí),采用SPSS軟件,包括Pearson(皮爾遜)、Kendall(肯德?tīng)?和Spearman(斯伯曼/斯皮爾曼)3種相關(guān)分析方法。常用的方法有Pearson積差相關(guān)分析和Spearman秩相關(guān)分析。Pearson相關(guān)用于雙變量正態(tài)分布,當(dāng)兩變量不符合雙變量正態(tài)分布的假設(shè)時(shí),需用Spearman秩相關(guān)來(lái)描述變量間的相互變化關(guān)系[13]。Spearman秩相關(guān)系數(shù)(rs)的含義:左下角有注明“**”表示相關(guān)性在0.01以上是顯著的,在p<0.1條件下,一般認(rèn)為相關(guān)系數(shù)|r|在0.8~1.0之間是極強(qiáng)相關(guān);0.6~0.8之間是強(qiáng)相關(guān);0.4~0.6 之間是中等程度相關(guān);0.2~0.4之間是弱相關(guān);0.0~0.2則是極弱相關(guān)或無(wú)相關(guān)[14-15]。

        檢驗(yàn)151個(gè)優(yōu)勢(shì)樹(shù)種點(diǎn)精度數(shù)據(jù)的正態(tài)分布特性,觀察是否可以進(jìn)行Pearson線性相關(guān)性分析,如表4所示。

        表4 檢驗(yàn)優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的平面精度與高程精度的正態(tài)分布特性

        由表4知廣玉蘭、香樟樹(shù)和針葉松3種樹(shù)木的平面精度和高程精度不服從正態(tài)分布,則采用Spearman秩相關(guān)分析。

        結(jié)果顯示,優(yōu)勢(shì)樹(shù)種區(qū)域的LAI值與CORS測(cè)量精度存在顯著相關(guān)性(p<0.01),根據(jù)相關(guān)性系數(shù)得出r平面=0.875,r高程=0.867,見(jiàn)表5;樹(shù)冠的投影面積與CORS測(cè)量精度存在中等顯著相關(guān)性(p<0.01),得出r平面=0.509,r高程=0.568,見(jiàn)表6;樹(shù)冠高度與CORS測(cè)量精度無(wú)明顯相關(guān)性,r平面=0.038,r高程=0.096,見(jiàn)表7。這也說(shuō)明表3中LAI值CORS測(cè)量精度相關(guān)性不是偶然因素導(dǎo)致的。

        表5 優(yōu)勢(shì)樹(shù)種LAI值與CORS測(cè)量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

        表6 樹(shù)冠投影面積與CORS測(cè)量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

        表7 樹(shù)冠高度與CORS測(cè)量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

        2.2.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

        在SPSS軟件中,分別導(dǎo)入優(yōu)勢(shì)樹(shù)種廣玉蘭區(qū)、香樟樹(shù)區(qū)以及針葉松區(qū)采集的LAI測(cè)站點(diǎn)平面精度(H)和高程精度(V)等數(shù)據(jù),繪制散點(diǎn)圖,可直觀地看到變量之間真實(shí)的變化關(guān)系,如圖4所示。

        圖4 LAI值對(duì)CORS平面/高程精度的影響統(tǒng)計(jì)

        根據(jù)散點(diǎn)圖可知優(yōu)勢(shì)樹(shù)種LAI值在0~3之間時(shí),CORS測(cè)量水平精度(H)穩(wěn)定分布在0.00~0.20 m之間;CORS測(cè)量高程精度(V)大多數(shù)分布在0.00~0.20 m之間,但也存在極少數(shù)分布在0.20~0.50 m之間。

        3 結(jié)束語(yǔ)

        文中通過(guò)實(shí)驗(yàn)探究林區(qū)環(huán)境下影響因素與CORS測(cè)量精度之間的相關(guān)性,探索其規(guī)律,從而削弱CORS測(cè)量誤差,提高測(cè)量精度。結(jié)果表明,優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的LAI值與CORS測(cè)量精度之間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而樹(shù)冠高度和樹(shù)冠投影面積與CORS測(cè)量精度之間無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。但綜合可知優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的葉面積指數(shù)(LAI)值與CORS測(cè)量精度之間強(qiáng)相關(guān),樹(shù)冠投影面積與CORS測(cè)量精度中等相關(guān),而樹(shù)冠高度與CORS測(cè)量精度之間在本次實(shí)驗(yàn)中未發(fā)現(xiàn)明顯相關(guān)性,需要進(jìn)一步研究。同時(shí)根據(jù)散點(diǎn)圖的點(diǎn)分布狀況以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),可側(cè)面反映出LAI值在2~3范圍內(nèi)CORS測(cè)量的平面精度為0.03~0.423 m、高程精度為0.072~0.439 m,已達(dá)到地籍圖測(cè)繪等工程測(cè)量作業(yè)條件;而LAI值在2以下時(shí),CORS測(cè)量平面精度0.009~0.053 m、高程精度0.020~0.087 m,已達(dá)到厘米級(jí)精度,更適合開(kāi)展測(cè)繪作業(yè)。

        由于本次實(shí)驗(yàn)主要針對(duì)某高校校區(qū)內(nèi)部的優(yōu)勢(shì)樹(shù)種區(qū)域,所選的優(yōu)勢(shì)樹(shù)種種類、林區(qū)范圍仍相對(duì)有限。針對(duì)林區(qū)內(nèi)的植物自身特點(diǎn)來(lái)看,本次實(shí)驗(yàn)只是選取了優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的LAI值、樹(shù)冠高度以及其投影面積,還有葉傾角、葉密度、樹(shù)冠厚度等將在今后加以深入地研究。

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