謝賢勝,蘇宏新,楊元征,李春海,盧 峰,羅蔚生,徐占勇

(1.南寧師范大學(xué) 廣西地表過(guò)程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,南寧 530001；2.南寧師范大學(xué) 地理科學(xué)與規(guī)劃學(xué)院,南寧 530001； 3.廣西壯族自治區(qū)森林資源與生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)中心,南寧 530028)

作為陸地上資源重要的組成部分,森林不但在生態(tài)文明建設(shè)中發(fā)揮關(guān)鍵作用,而且在保障工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面扮演著重要角色,是人類賴以生存和發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)[1]。林分參數(shù)可以有效地反映森林資源的空間格局和結(jié)構(gòu)特征,是森林資源管理和規(guī)劃的主要依據(jù)[2]。近年來(lái),迅速發(fā)展的人工林是全球森林資源的重要組成部分,在維持木材供應(yīng)、提高森林碳匯以及植被恢復(fù)中的作用日益突出[3]。我國(guó)人工林種植面積長(zhǎng)期穩(wěn)居世界首位[4],如何準(zhǔn)確獲取林分參數(shù)對(duì)摸清我國(guó)人工林資源總量,調(diào)整林業(yè)管理模式具有深遠(yuǎn)意義。

傳統(tǒng)意義上,我國(guó)對(duì)人工林的林分參數(shù)估測(cè)往往依賴于利用胸徑尺、測(cè)高儀等工具采集樣地標(biāo)準(zhǔn)木的胸徑和樹高等基礎(chǔ)數(shù)據(jù),結(jié)合相應(yīng)樹種經(jīng)驗(yàn)公式以獲得對(duì)應(yīng)數(shù)值。這種人工調(diào)查方法效率較低,在林分密度較大的環(huán)境中,要獲取整個(gè)林分參數(shù)需要耗費(fèi)大量的人力、物力和財(cái)力,測(cè)量結(jié)果易受基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)公式精度的影響[5]。實(shí)際上,在測(cè)量胸徑和樹高時(shí),容易存在較大的主觀因素,如測(cè)量人員的讀數(shù)誤差、記錄數(shù)據(jù)易錯(cuò)等。隨著遙感技術(shù)的興起,依托衛(wèi)星、無(wú)人機(jī)等平臺(tái)的普通光學(xué)傳感器可以快速獲取地物影像或光譜數(shù)據(jù),對(duì)區(qū)域大范圍人工林參數(shù)反演具有關(guān)鍵作用,但也僅能獲取水平方向上的分布特征,并且容易受到天氣、運(yùn)行平臺(tái)等因素影響,發(fā)生光飽和現(xiàn)象,造成低估[6]。作為主動(dòng)式遙感,激光雷達(dá)技術(shù)通過(guò)發(fā)射和回收激光脈沖以獲取物體空間位置點(diǎn)云,客觀地“復(fù)刻”了森林三維結(jié)構(gòu)特征,不受主觀因素和光環(huán)境影響,極大地彌補(bǔ)了上述調(diào)查方法的不足。其中,機(jī)載激光雷達(dá)已逐步應(yīng)用于林分參數(shù)反演[2,7]。然而,由于林冠的遮擋,其估測(cè)精度仍有待進(jìn)一步驗(yàn)證。地基激光雷達(dá)通過(guò)在林內(nèi)架設(shè)站點(diǎn),自下而上地進(jìn)行掃描,能夠獲取小范圍內(nèi)更為精細(xì)的林冠及其下層數(shù)據(jù),往往被運(yùn)用于提取單木參數(shù),如單木位置、胸徑、高度、材積等[8-9]。隨著研究的深入,也有不少學(xué)者開始利用地基激光雷達(dá)獲取林分參數(shù),但主要集中于葉面積指數(shù)、生物量、葉傾角、聚集指數(shù)等生理生態(tài)指標(biāo),并取得了良好的效果[10-11]。能否直接利用地基激光雷達(dá)綜合估測(cè)人工林的平均胸徑、平均樹高、林分?jǐn)嗝娣e和單位蓄積量等林分參數(shù)仍值得進(jìn)一步探究。

桉樹(Eucalyptusrobusta)是桃金娘科(Myrtaceae)桉樹屬(Eucalyptus)植物,屬于典型的常綠闊葉喬木[4],是我國(guó)重要的速生豐產(chǎn)林物種,主要在廣西、廣東、海南、福建等省(自治區(qū))種植。據(jù)第九次全國(guó)森林資源清查結(jié)果顯示,廣西桉樹人工林面積已達(dá)256.05萬(wàn)hm2,活立木蓄積量達(dá)10 989.47萬(wàn)m3,穩(wěn)居全國(guó)首位,在保障林業(yè)生產(chǎn)方面發(fā)揮著關(guān)鍵性作用[12]。本文以廣西國(guó)有高峰林場(chǎng)不同林齡的桉樹人工林為對(duì)象,結(jié)合地面人工實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)和地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù),評(píng)估了地基激光雷達(dá)在單木識(shí)別以及提取平均胸徑、平均樹高、林分?jǐn)嗝娣e和單位蓄積量等方面能力,分析了影響地基激光雷達(dá)估測(cè)林分參數(shù)的主要因素,以期通過(guò)單木參數(shù)獲得更為準(zhǔn)確的林分參數(shù),服務(wù)于林業(yè)資源調(diào)查和管理。

1 研究區(qū)概況

廣西國(guó)有高峰林場(chǎng)位于廣西南寧市北部(22°49′～23°15′N,108°8′～108°53′ E)，是廣西規(guī)模最大的國(guó)有林場(chǎng),下設(shè)13個(gè)營(yíng)林分場(chǎng)。地形以丘陵為主,海拔高度100～200m,坡度一般為10～30°。據(jù)南寧市氣象觀測(cè)站1961—2020年觀測(cè)數(shù)據(jù)顯示,該區(qū)域年平均氣溫為21.7 ℃,年平均降雨量為1 303.6mm,年平均相對(duì)濕度為79.1%,屬典型的亞熱帶季風(fēng)氣候。由于長(zhǎng)期人類活動(dòng),目前林場(chǎng)以人工林為主,主要營(yíng)林樹種為桉樹、杉木(Cunninghamialanceolata)、馬尾松(Pinusmassoniana)等,森林蓄積量達(dá)663萬(wàn)m3。

2 材料與方法

2.1 樣地設(shè)置及地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

在廣西國(guó)有高峰林場(chǎng)銀嶺分場(chǎng)內(nèi)設(shè)置10塊林相完整、不同林齡的桉樹人工林固定樣地,每塊樣地大小為20m×30m(表1),并進(jìn)一步劃分10m×10m的二級(jí)小樣方。樣地調(diào)查于2020年8月中下旬開展,以小樣方為調(diào)查單元:1)利用胸徑尺在樣木離地1.3m處開展胸徑測(cè)量。2)將伸縮式標(biāo)高尺立于樣木旁,一人固定標(biāo)高尺基座,一人不斷伸展標(biāo)高尺,一人在林外觀察是否與冠頂平行。平行時(shí),隨即讀數(shù)并記錄,即為樹高。3)記錄樣地相應(yīng)的經(jīng)緯度、海拔、坡度與坡向。

表1 樣地信息

2.2 地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)

地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)分為外業(yè)采集和內(nèi)業(yè)處理。外業(yè)采集與樣地調(diào)查同步開展,選用Scanning System S-3180三維激光掃描儀(PENTAX,Saitama,Japan)進(jìn)行樣地掃描。在每個(gè)小樣方中心點(diǎn)架站(高度約為 1.5m)掃描,并向樣地邊界以及樣木無(wú)遮擋的地方均勻安插花桿和粘貼標(biāo)靶紙,保證相鄰架站點(diǎn)至少看到3個(gè)公共點(diǎn),便于數(shù)據(jù)拼接(圖1)。設(shè)置每站的掃描質(zhì)量和分辨率為高等級(jí),掃描時(shí)長(zhǎng)約為3min,點(diǎn)云密度約53 000 pixel/m2。內(nèi)業(yè)處理主要通過(guò)Z+F Laser control(Zoller+Fr?hlich GmbH,Germany)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)去噪,然后導(dǎo)入LiDAR 360軟件(北京數(shù)字綠土公司,中國(guó))進(jìn)行配準(zhǔn)和拼接、分離地面點(diǎn)、單木分割等預(yù)處理操作。

圖1 地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)采集

2.3 單木及林分參數(shù)計(jì)算方法

在完成點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理工作后,基于Hough變換和圓擬合法[13]提取單木胸徑,基于分水嶺分割算法的冠層高度模型(CHM)[14]提取單木樹高。利用岑巨延[15]提出的廣西桉樹人工林二元立木材積動(dòng)態(tài)模型,代入單木胸徑和樹高獲取單木材積。最終將地面實(shí)測(cè)和點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取得到的單木參數(shù)進(jìn)行林分平均計(jì)算,分別得到樣地實(shí)測(cè)和估測(cè)的平均胸徑、平均樹高、林分胸高斷面積和單位蓄積量。具體公式為:

Vi=1.09154×10-4×Di[1.87892-5.69186×10-3×(Di+Hi)]×

Hi[0.652598+7.84754×10-3×(Di+Hi)]

(1)

(2)

式中:Di為樣地內(nèi)第i株樣木胸徑；Hi為樣地內(nèi)第i株樣木樹高,n為樣地內(nèi)林木總株樹；Vi為單木材積；Vn表示單位蓄積量,A表示樣地面積大小。

另外,為進(jìn)一步分析地基激光雷達(dá)描述林木三維結(jié)構(gòu)詳細(xì)程度的能力及提取單木材積的應(yīng)用前景,本文在不同林齡的桉樹人工林中隨機(jī)各選取20株樣木的點(diǎn)云數(shù)據(jù),基于定量結(jié)構(gòu)模型(Quantitative Structure Model,QSM)[16]對(duì)其干枝進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)重建,直接獲取對(duì)應(yīng)的單木材積,并與通過(guò)立木材積模型計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。重建工作在AdQSM軟件[17]中實(shí)現(xiàn),設(shè)置不同的樹干點(diǎn)云分割高度對(duì)每株單木進(jìn)行5次重建,取其平均值作為最終重建結(jié)果。

2.4 精度評(píng)價(jià)

利用SPSS Statistics 22軟件對(duì)地面實(shí)測(cè)以及地基激光雷達(dá)估測(cè)的單木參數(shù)分別進(jìn)行單因素方差分析(one-way ANOVA),并利用LSD進(jìn)行差異顯著性檢驗(yàn),分析實(shí)測(cè)值與估測(cè)值在同一方法不同林齡間、同一林齡不同方法間的差異。

用(3)式評(píng)估不同樣地林分參數(shù)的提取精度。以全部樣地林分參數(shù)的實(shí)測(cè)值為對(duì)照,選用決定系數(shù)(R2)、平均相對(duì)誤差(ME)、平均絕對(duì)誤差(MAE)、均方根誤差(RMSE)綜合評(píng)估地基激光雷達(dá)的整體估測(cè)能力和誤差程度。R2表示估測(cè)值對(duì)實(shí)測(cè)值的解釋程度,R2愈大,估測(cè)值越接近實(shí)測(cè)值；ME反映的是估測(cè)值的無(wú)偏性程度,越接近0，說(shuō)明結(jié)果越無(wú)偏；MAE,RMSE反映的是估測(cè)精度,其值愈小,表明估測(cè)精度愈高。具體公式為:

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

式中:φ為地基激光雷達(dá)提取精度,n為樣地總數(shù),Ti和Pi分別為第i個(gè)樣地林分參數(shù)的實(shí)測(cè)值和估測(cè)值。

3 結(jié)果

3.1 單木識(shí)別

地基激光雷達(dá)對(duì)10塊固定樣地的單木檢測(cè)率均在85%以上,平均為93.45%(表2)。其中1號(hào)樣地的檢測(cè)率最高(97.37%),6號(hào)樣地的檢測(cè)率最低(87.80%)。

3.2 單木參數(shù)

隨著林齡的增加,桉樹人工林同一單木參數(shù)(包括胸徑、樹高、胸高斷面積、單木材積)數(shù)值逐漸增大,且在不同林齡間均存在顯著差異(P<0.05),符合桉樹的生長(zhǎng)趨勢(shì),通過(guò)地基激光雷達(dá)同樣能夠得到這種變化趨勢(shì)(圖2)。在2,5 a生桉樹人工林中,地基激光雷達(dá)估測(cè)的單木胸徑值、胸高斷面積值與實(shí)測(cè)值均無(wú)差異；在2 a生桉樹人工林中,地基激光雷達(dá)估測(cè)的單木材積值與實(shí)測(cè)值也無(wú)差異。

應(yīng)用AdQSM重建的三維模型,可以完整和詳細(xì)地描述林木的三維結(jié)構(gòu),其樹干也被準(zhǔn)確地識(shí)別并擬合重建(圖3(a),模型中的綠色部分)。與通過(guò)立木材積模型計(jì)算的結(jié)果對(duì)比,AdQSM的重建結(jié)果與其呈現(xiàn)極顯著的線性相關(guān)(P<0.01,R2=0.96),兩者在估算單木材積上的平均絕對(duì)誤差僅為0.05m3(圖3(b)),說(shuō)明通過(guò)AdQSM重建林木模型來(lái)提取單木材積的方法是可行的。通過(guò)以上所述可知,利用AdQSM重建林木模型具有較大的應(yīng)用前景和優(yōu)勢(shì),不再需要依賴樹種的材積模型,可以直接基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)更為準(zhǔn)確的無(wú)損估測(cè)。

表2 樣地點(diǎn)云單木識(shí)別結(jié)果

注:不同大寫字母和小寫字母分別表示同一方法不同林齡間、同一林齡不同方法間得到的結(jié)果差異顯著(P<0.05)。

圖3 AdQSM重建擬合

3.3 林分參數(shù)估測(cè)

根據(jù)單木識(shí)別結(jié)果,計(jì)算各個(gè)樣地的林分參數(shù)及評(píng)估地基激光雷達(dá)的估測(cè)精度(表3):與實(shí)測(cè)值相比,地基激光雷達(dá)對(duì)平均胸徑的提取精度為94.69%,其中提取的最優(yōu)精度在3號(hào)樣地(99.78%),最低精度在10號(hào)樣地(87.91%)；對(duì)平均樹高的提取精度為93.75%,最優(yōu)精度在6號(hào)樣地(99.55%),最低精度在1號(hào)樣地(87.96%)；對(duì)林分?jǐn)嗝娣e的提取精度為89.66%,最優(yōu)精度在4號(hào)樣地(99.63%),最低精度在8號(hào)樣地(78.43%)；對(duì)單位蓄積量的提取精度為84.22%,最優(yōu)精度在2號(hào)樣地(96.70%),最低精度在8號(hào)樣地(70.40%)?？傮w上,如圖4所示,地基激光雷達(dá)對(duì)林分參數(shù)的模型擬合表現(xiàn)為平均胸徑(R2=0.98)>平均樹高(R2=0.96)>單位蓄積量(R2=0.95)>林分?jǐn)嗝娣e(R2=0.90)。盡管林分?jǐn)嗝娣e的決定系數(shù)R2較小,但平均絕對(duì)誤差(MAE=2.54m2/hm2)和均方根誤差(RMSE=3.35m2/hm2)均較??；而單位蓄積量則反之,決定系數(shù)R2較大,但平均絕對(duì)誤差(MAE=39.41m3/hm2)和均方根誤差(RMSE=51.70m3/hm2)均較大。綜上,很大程度說(shuō)明了地基激光雷達(dá)對(duì)不同林齡的林分參數(shù)估測(cè)存在差異,特別是對(duì)10 a生桉樹人工林估測(cè)精度較低,導(dǎo)致部分林分參數(shù)估測(cè)偏差較大。

表3 地基激光雷達(dá)提取林分參數(shù)的精度

圖4 桉樹人工林林分參數(shù)的實(shí)測(cè)值與估測(cè)值擬合

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

在保證材積公式(表)精度的前提下,單木胸徑和樹高的準(zhǔn)確性顯得尤為重要,其直接影響單木材積以及單位蓄積量的計(jì)算結(jié)果。傳統(tǒng)人工測(cè)量中,相對(duì)于胸徑測(cè)量而言,樹高測(cè)量往往更為復(fù)雜。除破壞性取樣測(cè)量外,一些高大喬木的真實(shí)樹高是難以獲取的?，F(xiàn)場(chǎng)測(cè)量時(shí),不管是伸縮尺還是全站儀[18],只能基于目視,觀察樹的“最高部分”,這個(gè)“最高部分”不一定就是冠頂,很有可能是樹冠的兩側(cè)邊緣。即便是使用激光測(cè)高儀或超聲測(cè)高儀,受枝葉的遮擋,其激光或者聲波的反射點(diǎn)未必是樹冠的最高點(diǎn)[19]。地基激光雷達(dá)雖然消除了上述主觀判讀誤差,但同樣受制于有限的激光穿透性。本文中,由于桉樹林冠較高,林木間、葉片間的集聚遮擋,發(fā)射的激光點(diǎn)難以準(zhǔn)確捕捉樹冠頂點(diǎn)來(lái)獲取完整的樹冠邊緣,平均低估了1.05～1.47m,與張吳明等[20]基于地基激光雷達(dá)得到的平均樹高低估約1.5m的結(jié)論相似,由此推斷的單位蓄積量也存在較大的平均誤差(39.41m3/hm2),但估測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間仍然存在極強(qiáng)的線性關(guān)系(R2=0.98),可以通過(guò)構(gòu)建回歸模型,進(jìn)一步校正其低估偏差。另外,本文也嘗試通過(guò)AdQSM重建林木三維結(jié)構(gòu)直接獲取單木材積,擺脫對(duì)上述單木參數(shù)和材積公式的依賴,方法上是可行的,且具有較優(yōu)的表現(xiàn)(圖3)。當(dāng)前,我國(guó)僅頒布實(shí)施了一些主要樹種的材積公式,仍有大量樹種的材積公式未能構(gòu)建或完善。在此情況下,應(yīng)用地基激光雷達(dá)技術(shù)結(jié)合AdQSM的方法不受樹種差異和材積公式精度影響,可以有效地進(jìn)行無(wú)損估測(cè),具有廣闊的應(yīng)用前景和優(yōu)勢(shì)。然而,目前該方法仍然未能實(shí)現(xiàn)林分尺度的結(jié)構(gòu)重建,只能通過(guò)單木分割逐一計(jì)算材積,最終獲得單位蓄積量,在估算效率和應(yīng)用性上遠(yuǎn)不及通過(guò)單木參數(shù)結(jié)合材積公式的計(jì)算方法,同時(shí)其精度也依賴點(diǎn)云的單木分割效果。

盡管機(jī)載激光雷達(dá)已廣泛運(yùn)用于提取林分參數(shù)[2,7,14,21],但其估測(cè)精度仍需要進(jìn)一步提高。李亞?wèn)|等[22]通過(guò)機(jī)載激光雷達(dá)提取的平均樹高精度為83.69%,提取的林分蓄積量精度為82.46%,均低于本文通過(guò)地基激光雷達(dá)提取的平均樹高精度(93.75%)和林分蓄積量精度(84.22%)。主要是因?yàn)闄C(jī)載激光雷達(dá)采樣密度較小以及點(diǎn)間距較為稀疏,容易模糊了林冠部分形態(tài)和結(jié)構(gòu),而地基激光雷達(dá)在提取單木參數(shù)上則具有極大的優(yōu)勢(shì),可以通過(guò)擬合圓算法直接對(duì)林木胸高處的點(diǎn)云進(jìn)行測(cè)算,進(jìn)而提取單木胸徑。機(jī)載激光雷達(dá)只能通過(guò)參數(shù)間的相關(guān)關(guān)系估測(cè)林分參數(shù),對(duì)于單木參數(shù),特別是對(duì)提取單木胸徑顯得“有心無(wú)力”[23]。馬靜怡等[24]通過(guò)地基激光雷達(dá)實(shí)現(xiàn)了單木檢測(cè)率達(dá)80%以上,單木胸徑估測(cè)的決定系數(shù)R2為0.72～0.82,最終將其推廣至林分平均胸徑和斷面積,精度可達(dá)90%左右,與本文結(jié)果相近。因此,基于地基激光雷達(dá)提取較為準(zhǔn)確的單木參數(shù),從而推廣至林分尺度不失為一種有效的驗(yàn)證方法和估測(cè)手段。

本文不同林齡的單木平均檢測(cè)率均較高(90%以上),主要是由于架站點(diǎn)位置相對(duì)適中,以10m×10m的樣方為掃描單元,最大程度上保證林木均勻分布于掃描視場(chǎng),減少遮擋效應(yīng)和保持較強(qiáng)的掃描能力,相鄰樣方在掃描時(shí)又能相互補(bǔ)充數(shù)據(jù),印證了劉魯霞等[13]提出的10m最優(yōu)掃描范圍。通常而言,遮擋效應(yīng)和邊緣效應(yīng)是影響地基激光雷達(dá)獲取數(shù)據(jù)的主要原因[25]。掃描時(shí),同一方向上的林木容易被遮擋,特別是距離架站點(diǎn)較近的林木,其遮擋效應(yīng)更為明顯,導(dǎo)致較遠(yuǎn)處的林木未能被探測(cè)；同時(shí),地基激光雷達(dá)具有一定的掃描能力,隨著掃描半徑的增大,回收的點(diǎn)云數(shù)量隨之減少,容易低于樹干識(shí)別算法,從而導(dǎo)致漏檢邊緣木。本文地基激光雷達(dá)對(duì)不同林齡桉樹人工林單木檢測(cè)存在差異,主要是林分形態(tài)和結(jié)構(gòu)差異所致:2 a生桉樹形態(tài)較小,林分密度較低,林下植被較少,通視性好,整體樹干點(diǎn)云較為完整(圖5(a))；5 a生桉樹則是因?yàn)檩喎プ鳂I(yè)后新增萌生苗,導(dǎo)致存在大量的同根現(xiàn)象,同根木相互遮擋,進(jìn)行單木分割時(shí),系統(tǒng)容易將其誤檢為單株(圖5(b))；10 a生桉樹形態(tài)較大,郁閉度較高,林下灌叢更為復(fù)雜,樣地邊緣的林木點(diǎn)云覆蓋較少,造成漏檢(圖5(c))。因此,林齡、林分密度、郁閉度、林木聚集強(qiáng)度等林分結(jié)構(gòu)因子都將在不同程度上影響遮擋情況,最終影響地基激光雷達(dá)獲取完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

(a)2 a生桉樹

(b)5 a生桉樹

(c)10 a生桉樹

4.2 結(jié)論

1)地基激光雷達(dá)對(duì)單木識(shí)別的能力較強(qiáng),總體識(shí)別率達(dá)到93.45%。同一單木參數(shù)在不同林齡間的桉樹人工林均存在顯著差異(P<0.05)。在2 a生桉樹人工林中,地基激光雷達(dá)估測(cè)的單木胸徑值、胸高斷面積值、單木材積值與實(shí)測(cè)值均無(wú)差異。通過(guò)AdQSM重建林木模型來(lái)提取單木材積的方法是可行的。

2)地基激光雷達(dá)對(duì)林分平均胸徑、平均樹高、林分?jǐn)嗝娣e、單位蓄積量的估測(cè)精度分別為94.69%,93.75%,89.66%,84.22%,具有較高的估測(cè)精度,說(shuō)明其通過(guò)提取準(zhǔn)確的單木參數(shù)后,可進(jìn)一步推廣至林分尺度。盡管對(duì)單位蓄積量的估測(cè)存在一定的偏差,但通過(guò)該方法計(jì)算的結(jié)果與實(shí)測(cè)值仍具有較強(qiáng)的相關(guān)性。

3)本文以10m×10m 的樣方為數(shù)據(jù)采集單元,通過(guò)在樣方中心架站掃描和后期拼接,快速獲取樣地整體點(diǎn)云并保持著較高的估測(cè)能力,可以在類似的林業(yè)實(shí)踐中推廣。

地基激光雷達(dá)既可作為機(jī)載激光雷達(dá)的補(bǔ)充,在提高其反演信度的同時(shí),又可以快速驗(yàn)證其估測(cè)精度,減少地面實(shí)測(cè)繁冗的人工測(cè)量和主觀誤差。未來(lái)的研究還需要進(jìn)一步考慮融合機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)以獲取更為完整的點(diǎn)云數(shù)據(jù),以提高地基激光雷達(dá)對(duì)次生林、混交林等復(fù)雜林分環(huán)境的適用性,同時(shí)設(shè)計(jì)更優(yōu)的架站方案,兼顧數(shù)據(jù)容量和參數(shù)提取精度,減少過(guò)冗數(shù)據(jù)的處理壓力。在當(dāng)前林業(yè)數(shù)字化背景下,實(shí)現(xiàn)定量結(jié)構(gòu)模型(QSM)在林分尺度的結(jié)構(gòu)重建或單木分割后的批量自動(dòng)化計(jì)算,將是未來(lái)研究的重要方向。