摘 要：【目的】無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)技術(shù)具有靈活性高、監(jiān)測(cè)周期短、具有穿透力等優(yōu)勢(shì)。在實(shí)際應(yīng)用中，由于樹(shù)干間的遮擋，易導(dǎo)致激光雷達(dá)獲取的林冠下點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度不足。而且從激光點(diǎn)云提取樹(shù)干的算法尚不成熟，存在數(shù)據(jù)處理量大、提取精度低等挑戰(zhàn)。該研究旨在提高從無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中提取樹(shù)干的精度和效率，為森林監(jiān)測(cè)和林業(yè)管理提供準(zhǔn)確高效的技術(shù)支持?！痉椒ā繜o(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)從不同高度多次飛行，以獲取覆蓋林冠和林下的完整點(diǎn)云。采用基于回波類(lèi)型的分類(lèi)方法，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)分為地面點(diǎn)和植被點(diǎn)，并利用地面點(diǎn)云生成數(shù)字地形模型。根據(jù)樹(shù)干和樹(shù)葉的反射強(qiáng)度差異，通過(guò)閾值和半監(jiān)督支持向量機(jī)算法進(jìn)行分類(lèi)，并基于區(qū)域生長(zhǎng)法將點(diǎn)群分割成連通區(qū)域。計(jì)算連通區(qū)域與水平面的交點(diǎn)，整合同一高度的交點(diǎn)信息，重建樹(shù)干模型。采用假設(shè)檢驗(yàn)法判斷橫截面的連續(xù)性和半徑變化，識(shí)別并構(gòu)建完整的樹(shù)干網(wǎng)格模型?！窘Y(jié)果】采用多旋翼無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)，設(shè)定50 m航高、90%航向重疊率、75%旁向重疊率、云臺(tái)鏡頭角度90°，以4 m/s的飛行速度采集了林冠點(diǎn)云數(shù)據(jù)。同時(shí)利用相同設(shè)備從1.5～2.5 m高度，以0°、45°和-45°的云臺(tái)角度，獲取林冠下更精細(xì)的點(diǎn)云信息。經(jīng)過(guò)處理，去除了植被和地面點(diǎn)云，精確提取了樹(shù)干點(diǎn)云。利用區(qū)域生長(zhǎng)法分割點(diǎn)云并生成二維距離圖像，對(duì)圖像進(jìn)行噪聲過(guò)濾和顏色分割后進(jìn)一步提升了數(shù)據(jù)質(zhì)量。切割線(xiàn)集合和RANSAC算法的應(yīng)用，有效估計(jì)了主干截面形狀，并構(gòu)建了精確的樹(shù)干模型。在聯(lián)想Think Station圖形工作站測(cè)試表明，樹(shù)干點(diǎn)群提取僅需15.9 s，樹(shù)干網(wǎng)格模型生成也僅需71.5 s。該方法的喬木樹(shù)干胸徑提取平均精度為0.958、樹(shù)高平均提取精度達(dá)到0.964?！窘Y(jié)論】文章應(yīng)用多旋翼無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)，采用多架次、多航高、多姿態(tài)方法采集了高質(zhì)量的森林點(diǎn)云數(shù)據(jù)，結(jié)合基于回波類(lèi)型的點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類(lèi)、區(qū)域生長(zhǎng)、距離圖像構(gòu)建、噪聲過(guò)濾和顏色分割等方法，完善了單木樹(shù)干點(diǎn)云分割算法，有效估計(jì)了主干截面形狀，并構(gòu)建了準(zhǔn)確的樹(shù)干模型，克服了樹(shù)冠穿透率受限和樹(shù)干間遮擋問(wèn)題，有效提高了樹(shù)干提取效率和精度。該方法可為森林資源管理提供高精度的樹(shù)干數(shù)據(jù)，對(duì)提升森林監(jiān)測(cè)效率和自動(dòng)化水平具有重要的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

關(guān)鍵字：無(wú)人機(jī)；激光雷達(dá)；樹(shù)干提取；喬木樹(shù)種

中圖分類(lèi)號(hào)：S758.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1673-923X（2024）11-0022-07

基金項(xiàng)目：北京市教育委員會(huì)科研計(jì)劃一般項(xiàng)目（KM202110853001）；北京工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院重點(diǎn)課題（BGY2024KY-11Z，BGY2024KY-10Z）。

Extraction of tree trunks based on UAV lidar point clouds

ZHOU Lixiang1， CAO Minglan2，3， LANG Bo2，3， LI Aiguo4， WANG Qiang5

（1. Henan Geology Mineral College， Zhengzhou 451464， Henan， China； 2. Beijing Polytechnic College， Beijing 100042， China； 3. Beijing Key Laboratory of Urban Spatial Information Engineering， Beijing 100042， China； 4. School of Surveying Land Information Engineering， Zhenghzou 454000， Henan， China； 5. Stecol Corporation， Tianjin 300384， China）

Abstract：【Objective】Unmanned aerial vehicle （UAV） mounted LiDAR technology offers advantages such as high flexibility， short monitoring cycles， and the ability to penetrate through obstacles. In practical applications， due to the occlusion between tree trunks， it is easy to result in insufficient point cloud data density for the canopy obtained by LiDAR. Moreover， the algorithms for extracting tree trunks from LiDAR point clouds are still immature， with challenges such as large data processing volumes and low extraction accuracy. This study aims to improve the accuracy and efficiency of extracting tree trunks from UAV LiDAR data to provide accurate and efficient technical support for forest monitoring and forestry management.【Method】The UAV carried LiDAR to fly multiple times at different altitudes to obtain complete point clouds covering the canopy and the understory. A classification method based on echo types was used to divide the point cloud data into ground points and vegetation points， and a digital terrain model was generated using the ground point cloud. Based on the difference in reflection intensity between tree trunks and leaves， classification was performed using thresholds and semi-supervised support vector machine algorithms， and point clusters were segmented into connected areas using the region growing method. The intersections of the connected areas with the horizontal plane were calculated， and the intersection information at the same height was integrated to reconstruct the tree trunk model. Hypothesis testing was used to judge the continuity of the cross-section and the variation in radius， to identify and construct a complete tree trunk mesh model.【Result】A multi-rotor UAV equipped with LiDAR was used to collect canopy point cloud data at an altitude of 50 m， with a 90% flight direction overlap rate， a 75% lateral overlap rate， and a gimbal lens angle of 90°， at a flight speed of 4 m/s. At the same time， the same equipment was used to obtain more refined point cloud information under the canopy at heights of 1.5-2.5 m， with gimbal angles of 0°， 45°， and -45°. After processing， the vegetation and ground point clouds were removed， and the tree trunk point cloud was accurately extracted. The use of region growing to segment the point cloud and generate a two-dimensional distance image， followed by noise filtering and color segmentation， further improved the data quality. The application of the line set and RANSAC algorithm effectively estimated the shape of the main trunk cross-section and constructed an accurate tree trunk model. Testing on a Lenovo ThinkStation graphics workstation showed that the extraction of the tree trunk point cluster took only 15.9 seconds， and the generation of the tree trunk mesh model also took only 71.5 seconds. The average accuracy of the extracted breast diameter of the tree trunk was 0.958， and the average extraction accuracy of the tree height reached 0.964.【Conclusion】The article applied a multi-rotor UAV equipped with LiDAR， using a multi-flight， multi-altitude， and multiattitude method to collect high-quality forest point cloud data. By combining echo-type point cloud data classification， region growing， distance image construction， noise filtering， and color segmentation， the single tree trunk point cloud segmentation algorithm was improved， effectively estimating the shape of the main trunk cross-section， and constructing an accurate tree trunk model. This approach overcomes the limitations of canopy penetration rate and trunk occlusion， effectively improving the efficiency and accuracy of tree trunk extraction. It provides high-precision tree trunk data for forest resource management and has significant practical application value for improving the efficiency and automation level of forest monitoring.

Keywords： UAV； lidar； trunk extraction； arbor tree species

喬木林是地球上最重要的生態(tài)系統(tǒng)之一，在維系生態(tài)系統(tǒng)平衡、保護(hù)生物多樣性、調(diào)節(jié)氣候變化等方面發(fā)揮著不可替代的作用。喬木林的樹(shù)干高大筆直、根系發(fā)達(dá)深厚，能很好地固著土壤，減少水土流失、防止滑坡、泥石流等自然災(zāi)害的發(fā)生。喬木林通過(guò)光合作用吸收二氧化碳、釋放氧氣，在調(diào)節(jié)大氣中的氣體成分、減緩氣候變化的影響方面也扮演著舉足輕重的角色。此外，喬木林還能凈化空氣、涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)溫濕度，是不可或缺的綠色屏障。因此，對(duì)喬木林實(shí)施精細(xì)化監(jiān)測(cè)與科學(xué)管理，已成為生態(tài)環(huán)境保護(hù)和資源合理利用的當(dāng)務(wù)之急。喬木林的如樹(shù)高、胸徑等樹(shù)干參數(shù)是反映林木生長(zhǎng)狀況、評(píng)估林分蓄積量的關(guān)鍵指標(biāo)，對(duì)森林資源調(diào)查、撫育規(guī)劃、生態(tài)評(píng)價(jià)等具有重要意義。傳統(tǒng)的林業(yè)調(diào)查方法主要依賴(lài)人工作業(yè)，林業(yè)調(diào)查工作人員需要徒步穿行于密林，在野外環(huán)境下用卷尺、測(cè)高儀等手持儀器對(duì)每株喬木進(jìn)行逐一測(cè)量并記錄數(shù)據(jù)。這種調(diào)查方法效率低、工作量巨大，而且極易受環(huán)境和人為因素的影響，難以保證測(cè)量精度。由于需要大量人力、物力投入，成本也較為高昂，難以滿(mǎn)足大規(guī)模、長(zhǎng)期的林業(yè)監(jiān)測(cè)需求。

近年來(lái)，隨著測(cè)繪技術(shù)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)森林資源實(shí)施自動(dòng)化、智能化測(cè)量逐漸成為可能[1]。三維激光掃描能夠快速高效地獲取目標(biāo)區(qū)域的三維結(jié)構(gòu)信息，生成高密度的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，各種信息都包含在點(diǎn)云數(shù)據(jù)的空間分布和回波特征中。利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)算法，可以從海量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取喬木的樹(shù)干、樹(shù)冠等關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，進(jìn)而測(cè)算出樹(shù)高、冠幅、胸高植被密度等多種參數(shù)指標(biāo)。與傳統(tǒng)測(cè)量方法相比，基于點(diǎn)云的智能測(cè)量技術(shù)具有自動(dòng)化程度高、測(cè)量精確、工作效率高、成本低等優(yōu)勢(shì)，被認(rèn)為是林業(yè)生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的重要手段。盡管點(diǎn)云測(cè)量技術(shù)的應(yīng)用前景廣闊，但也面臨著諸多技術(shù)挑戰(zhàn)有待攻克。由于喬木樹(shù)干在三維空間中常常被樹(shù)冠和其他植被所遮擋，從單視角獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)難免會(huì)存在缺失和噪聲污染的問(wèn)題，給樹(shù)干結(jié)構(gòu)的提取帶來(lái)極大困難[2]。現(xiàn)有算法在復(fù)雜環(huán)境下的泛化性能往往不佳，難以滿(mǎn)足實(shí)際需求。隨著測(cè)量精度的提高，對(duì)數(shù)據(jù)量和計(jì)算復(fù)雜度的要求也在不斷提高，需要不斷探索高效的點(diǎn)云處理和建模算法。

為解決上述問(wèn)題，本文提出一種基于無(wú)人機(jī)多角度激光雷達(dá)點(diǎn)云融合的樹(shù)干參數(shù)提取方法，擬實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、無(wú)須訓(xùn)練、泛化能力，可以有效克服復(fù)雜林分環(huán)境下的干擾，能夠獲取高質(zhì)量的樹(shù)干重建。

1 材料與方法

1.1 技術(shù)路線(xiàn)

利用無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)快速掃描目標(biāo)區(qū)域，獲取高精度、高分辨率的森林點(diǎn)云，通過(guò)點(diǎn)云配準(zhǔn)獲得完整的林分點(diǎn)云。按雷達(dá)點(diǎn)云回波類(lèi)型分類(lèi)地面點(diǎn)云，并計(jì)算網(wǎng)格狀的數(shù)字地形模型（Digital Terrain Model，DTM）對(duì)地表建模。根據(jù)林下地形情況，將距離地表一定容差內(nèi)的點(diǎn)云視為下層植被和地面點(diǎn)云，并將其去除，從而提取樹(shù)干點(diǎn)云。在去除地面成分的數(shù)據(jù)中，利用方位角和俯仰角（θ，φ）生成二維距離圖像。采用區(qū)域生長(zhǎng)法將深度圖點(diǎn)云分割為連通的領(lǐng)域，當(dāng)距離圖像上兩點(diǎn)距離非常小時(shí)，將其視為鄰接點(diǎn)。使用等間隔配置的水平面，計(jì)算與各連通領(lǐng)域相交的點(diǎn)。待計(jì)算所有交點(diǎn)后，將它們投影到同一平面上，進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)的統(tǒng)合。如果連通區(qū)域內(nèi)點(diǎn)的數(shù)量低于閾值，則將其視為噪聲并移除。對(duì)區(qū)域進(jìn)行顏色分割，將結(jié)果展示在二維圖像。將生成的網(wǎng)格模型用平面切割產(chǎn)生切割線(xiàn)，通過(guò)改變高度，按固定間隔重復(fù)切割，獲得森林切割線(xiàn)集合。采用德羅尼三角形分割各平面后，連接切斷點(diǎn)并刪除長(zhǎng)度超過(guò)閾值的邊，使用RANSAC算法進(jìn)行圓弧檢測(cè)，得到主干截面形狀的集合。假設(shè)切面間的寬度足夠小時(shí)，構(gòu)成同一主干的切面很近。假設(shè)切面在主干模型上是連續(xù)的，其半徑變化也很小?；陨蟽蓚€(gè)假設(shè)，通過(guò)連接圓弧向下搜索其母體圓弧，搜索不到母體圓弧，則將該圓弧作為樹(shù)干的根。從所有的根向子方向搜索，如果最高位置的圓弧與根的高度差超過(guò)閾值（3 cm），則將其視為樹(shù)干的一部分進(jìn)行建模，流程如圖1所示。

1.2 點(diǎn)云采集

本文選擇刺槐中齡人工林地為實(shí)驗(yàn)樣地，利用大疆M300 RTK多旋翼無(wú)人機(jī)搭載禪思L2激光雷達(dá)，設(shè)置飛行航高50 m、航向重疊率90%、旁向重疊率75%、云臺(tái)鏡頭角度90°，以4 m/s的飛行速度采集了林冠點(diǎn)云。同時(shí)利用相同設(shè)備從1.5～2.5 m高度，以2 m/s的飛行速度，分別以云臺(tái)鏡頭角度a=0°、a=45°、a=-45°，采用遙控器控制方式，對(duì)林冠下森林點(diǎn)云進(jìn)行補(bǔ)充采集。

1.3 點(diǎn)云配準(zhǔn)

采集到林分樹(shù)冠點(diǎn)云和林冠下樹(shù)干點(diǎn)云后，配準(zhǔn)融合為完整的森林點(diǎn)云才能進(jìn)行后續(xù)的樹(shù)干提取，配準(zhǔn)融合效果如圖2所示。配準(zhǔn)和融合過(guò)程中，需精準(zhǔn)對(duì)齊兩組點(diǎn)云集合，即對(duì)其中一組數(shù)據(jù)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移處理，使兩組點(diǎn)云的相交區(qū)域完全重合。以可靠性更高的樹(shù)干三維激光點(diǎn)云為基礎(chǔ)，采用迭代最鄰近點(diǎn)配準(zhǔn)法（ICP算法）進(jìn)行配準(zhǔn)，得到高精度的融合點(diǎn)云。ICP算法是一種高層次的基于自由形態(tài)曲面的配準(zhǔn)方法[3-4]，其目的是找到旋轉(zhuǎn)和平移參數(shù)，選擇一個(gè)點(diǎn)云坐標(biāo)系作為全局坐標(biāo)系，對(duì)另一點(diǎn)云進(jìn)行旋轉(zhuǎn)和平移處理后，使兩組點(diǎn)云的相交區(qū)域完全重合。通過(guò)不斷循環(huán)最小乘法迭代得到最優(yōu)坐標(biāo)變換參數(shù)的過(guò)程。

1.4 樹(shù)干分割

獲得完整的森林點(diǎn)云數(shù)據(jù)后，基于回波類(lèi)型對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行分類(lèi)。基于地面點(diǎn)云與植被的回波特性差異，區(qū)分地面點(diǎn)和植被點(diǎn)。利用分類(lèi)后的地面點(diǎn)云，生成詳細(xì)表示地形表面形態(tài)的DTM模型，再結(jié)合林下地形，在一定容差內(nèi)去除離地表一定高度的點(diǎn)云[5]。本文實(shí)驗(yàn)將距離地表30 cm以?xún)?nèi)的點(diǎn)，作為下層植被和地面點(diǎn)做了去除處理，效果如圖3所示。

由于樹(shù)干和樹(shù)葉的表面特性不同，其反射強(qiáng)度信息也不同。通過(guò)設(shè)定適當(dāng)?shù)拈撝祷蚍诸?lèi)算法，可將反射強(qiáng)度較高的點(diǎn)云歸類(lèi)為樹(shù)干和樹(shù)枝，反射強(qiáng)度較低的歸為樹(shù)葉。本文實(shí)驗(yàn)先剔除了噪聲點(diǎn)，計(jì)算了如反射強(qiáng)度、向量、結(jié)構(gòu)張量等一系列特征參數(shù)，將其帶入半監(jiān)督支持向量機(jī)[6]算法進(jìn)行分類(lèi)，并采用區(qū)域生長(zhǎng)法，將點(diǎn)群分割為連通區(qū)域[7-8]，設(shè)置5 cm等間隔水平面，計(jì)算各連通區(qū)域與平面的交點(diǎn)，如圖4所示。

計(jì)算所有交點(diǎn)后，將同一高度上的交點(diǎn)投影至同一平面并進(jìn)行測(cè)量數(shù)據(jù)的整合，利用得到的橫截面形狀重建樹(shù)干模型。當(dāng)兩個(gè)橫截面之間的距離足夠小時(shí)，假設(shè)它們構(gòu)成同一樹(shù)干；當(dāng)橫截面在樹(shù)干模型上連續(xù)時(shí)，假設(shè)其半徑的變化足夠小。利用以上兩個(gè)假設(shè)，對(duì)所有弧形向下搜索單一父弧，如找不到父弧，將該弧視為樹(shù)干的根部；再?gòu)乃懈肯蜃臃较蛱剿?，如果最高位置和根部的差距超過(guò)閾值，則將其視為樹(shù)干，基于同一父弧及其所有子弧構(gòu)建樹(shù)干網(wǎng)格模型，效果如圖5所示。

2 結(jié)果與分析

為提高樹(shù)干提取效果，本文實(shí)驗(yàn)在原始點(diǎn)云基礎(chǔ)上進(jìn)行補(bǔ)充采集，分別以云臺(tái)鏡頭角度45°和-45°，提高加密點(diǎn)云的精度，解決林下遮擋和角度造成的點(diǎn)云不完整問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)使用了原始點(diǎn)云和兩種補(bǔ)充采集的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，共三種數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比分析了補(bǔ)充采集對(duì)胸徑和樹(shù)高參數(shù)的影響。

2.1 不同點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)提取精度的影響分析

采用本文方法處理3個(gè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)集，成果提取了實(shí)驗(yàn)樣地25株單木的胸徑值，并與經(jīng)緯儀實(shí)測(cè)單木胸徑值進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如圖6所示。將原始點(diǎn)云融合并向下傾斜（-45°）采集方式得到的點(diǎn)云結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性最高，相關(guān)系數(shù)R2為0.96，均方根誤差RMSE為0.46。將原始點(diǎn)云融合并向上傾斜（45°）的點(diǎn)云結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性較一致，相關(guān)系數(shù)R2為0.80，RMSE為1.03。而原始點(diǎn)云的擬合效果相對(duì)較差，相關(guān)系數(shù)為0.60，RMSE為1.61，這是由于樹(shù)木遮擋效應(yīng)和激光雷達(dá)視場(chǎng)角有限導(dǎo)致的胸徑點(diǎn)云采集不完整所致。采用原始點(diǎn)云融合并向下傾斜（-45°）處理方式，能彌補(bǔ)以上不足，從而提高胸徑擬合精度。

基于單木分割結(jié)果提取樹(shù)高，與實(shí)測(cè)樹(shù)高進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如圖7所示。原始點(diǎn)云提取結(jié)果與實(shí)測(cè)樹(shù)高的R2僅為0.30，RMSE為2.23。將原始點(diǎn)云融合并向下傾斜（-45°）采集方式得到的點(diǎn)云結(jié)果與實(shí)測(cè)值相關(guān)系數(shù)R2為0.45，RMSE為1.74。原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)樹(shù)木冠層掃描點(diǎn)云較為稀疏，導(dǎo)致提取樹(shù)高較實(shí)測(cè)值低1～3 m，形成顯著誤差。傾斜采集方式得到的數(shù)據(jù)，由于樣地內(nèi)單木的遮擋效應(yīng)以及距掃描站點(diǎn)較遠(yuǎn)的單木點(diǎn)云采樣頻率低、點(diǎn)云掃描不完整等因素導(dǎo)致樹(shù)高提取結(jié)果與實(shí)測(cè)值誤差較大。將原始點(diǎn)云融合并向上傾斜（45°）的點(diǎn)云結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相關(guān)性較高，R2達(dá)到0.96，RMSE也降低至0.7，說(shuō)明向上傾斜（45°）的點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠顯著提高樹(shù)高的估測(cè)精度。

2.2 提取效果與精度分析

本實(shí)驗(yàn)原始點(diǎn)云與補(bǔ)充采集的點(diǎn)云進(jìn)行配準(zhǔn)融合得到的林分點(diǎn)云數(shù)量約9.7億，設(shè)置5 cm的等間隔水平面進(jìn)行樹(shù)干提取。實(shí)驗(yàn)使用聯(lián)想Think Station圖形工作站，配備CPU i9-12900、內(nèi)存32 G和顯卡RTX3050-8 G，配置Python 3.7、PyTorch 1.8和OpenCV 4.3環(huán)境。結(jié)果表明，在該環(huán)境下樹(shù)干點(diǎn)群提取耗時(shí)15.9″、樹(shù)干網(wǎng)格模型生成耗時(shí)71.5″。為分析樹(shù)干提取效果與精度，從實(shí)驗(yàn)區(qū)中間部位隨機(jī)選取25株樹(shù)，利用2″精度電子經(jīng)緯儀測(cè)量[9-11]，分析結(jié)果如表1所示。

本文方法的胸徑提取平均提取精度能達(dá)到0.958，樹(shù)高的平均提取精度也達(dá)到了0.964，提取精度能夠滿(mǎn)足森林調(diào)查要求，而且與純?nèi)斯ぬ崛》椒ㄏ啾饶軌蚬?jié)省大量的外業(yè)實(shí)地調(diào)查時(shí)間和內(nèi)業(yè)人工提取工作量。

3 結(jié) 論

本文提出的基于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)單木樹(shù)干提取的方法，為實(shí)現(xiàn)對(duì)森林資源的高精度自動(dòng)化測(cè)量提供了一種有效途徑，具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。首先，該方法獲取了高質(zhì)量的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過(guò)點(diǎn)云配準(zhǔn)技術(shù)將它們?nèi)诤?，獲得了完整的林分三維結(jié)構(gòu)信息。這種不同角度獲取點(diǎn)云方式，有效克服了傳感器測(cè)量視角受限、存在盲區(qū)的問(wèn)題，確保了樹(shù)干的完整重建。與傳統(tǒng)的僅利用航空或地面激光雷達(dá)數(shù)據(jù)相比，該方案兼具靈活性高、成本低、數(shù)據(jù)精度高的優(yōu)勢(shì)，為高質(zhì)量數(shù)據(jù)的快速采集提供了可行方案。其次，論文針對(duì)樹(shù)干點(diǎn)云分割提出了一種新穎的分割算法。該算法基于區(qū)域生長(zhǎng)法能夠自動(dòng)識(shí)別并提取出林分中單株樹(shù)木的樹(shù)干點(diǎn)云。通過(guò)構(gòu)建距離映射圖像，利用顏色分割等方法可較為準(zhǔn)確地獲取樹(shù)干的截面和結(jié)構(gòu)信息。與目前主流的基于點(diǎn)云聚類(lèi)的方法相比，該算法更加簡(jiǎn)潔高效，避免了傳統(tǒng)復(fù)雜的點(diǎn)云處理過(guò)程，降低了計(jì)算復(fù)雜度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在提取樹(shù)高和胸徑等關(guān)鍵參數(shù)時(shí)精度較高，能夠滿(mǎn)足林業(yè)生產(chǎn)實(shí)際需求。

4 討 論

論文采用無(wú)人機(jī)搭載激光雷達(dá)技術(shù)獲取點(diǎn)云，構(gòu)建樹(shù)干模型并提取樹(shù)高和胸徑，與同類(lèi)研究相比手段和方法具有創(chuàng)新性。樹(shù)高和胸徑的快速精準(zhǔn)獲取對(duì)森林生物量和碳匯的計(jì)量具有重要的實(shí)際意義。該方法還具有較好的可擴(kuò)展性，算法的輸入僅需三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)來(lái)源無(wú)特殊要求。在分割算法方面，主要依賴(lài)距離映射與形狀約束，無(wú)須針對(duì)特定樹(shù)種訓(xùn)練分類(lèi)器，可以通過(guò)參數(shù)調(diào)整來(lái)適應(yīng)不同森林環(huán)境，避免了基于深度學(xué)習(xí)的復(fù)雜模型訓(xùn)練過(guò)程，可以更方便地進(jìn)行算法移植和部署。該方法在應(yīng)用推廣方面仍需進(jìn)一步改進(jìn)如下幾方面：

1）數(shù)據(jù)采集效率有待提高。目前的多角度掃描雖能獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)，但需要反復(fù)飛行采集，工作效率仍有提高空間。未來(lái)可探索通過(guò)在線(xiàn)實(shí)時(shí)建模的方式，整合多角度數(shù)據(jù)進(jìn)行快速三維重建或結(jié)合圖像等其他傳感器協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)一次飛行獲取完整數(shù)據(jù)。

2）分割算法的精度仍有提升空間。由于算法依賴(lài)距離映射，難以準(zhǔn)確分割復(fù)雜的樹(shù)冠結(jié)構(gòu)，對(duì)含叉樹(shù)干的樹(shù)木，識(shí)別效果也不夠理想。可嘗試結(jié)合語(yǔ)義分割等技術(shù)，利用樹(shù)干結(jié)構(gòu)和紋理等先驗(yàn)知識(shí)，改善分割算法的泛化性能。

3）建模需進(jìn)一步優(yōu)化。算法使用的基本幾何圖元建模方法較為簡(jiǎn)單，難以精細(xì)描述樹(shù)干的細(xì)節(jié)結(jié)構(gòu)?？蓢L試引入更高階的參數(shù)形狀模型，或基于點(diǎn)云直接生成三維網(wǎng)格模型，以更加提高樹(shù)干重建的保真度。

4）需要加強(qiáng)與林業(yè)實(shí)際應(yīng)用對(duì)接。當(dāng)前算法實(shí)現(xiàn)了樹(shù)干單個(gè)部件的重建，下一步需要與樹(shù)冠、樹(shù)根等其他部件重建算法集成，構(gòu)建完整的單木三維模型與專(zhuān)業(yè)的林業(yè)生產(chǎn)軟件相集成，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類(lèi)參數(shù)的自動(dòng)計(jì)算和分析，為林業(yè)生產(chǎn)提供數(shù)字化輔助手段。

5）智能化水平仍有提升空間。當(dāng)前工作仍處于半自動(dòng)化階段，需要人工參與設(shè)置算法參數(shù)和輔助分割等步驟。未來(lái)可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)參數(shù)優(yōu)化、模型選擇和結(jié)果優(yōu)化糾正，逐步實(shí)現(xiàn)林木智能自動(dòng)測(cè)量的無(wú)人化目標(biāo)。

本文提出的基于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)點(diǎn)云的單木樹(shù)干分割方法，是一種富有創(chuàng)新性和實(shí)用價(jià)值的技術(shù)方案，能夠?qū)崿F(xiàn)從低空遙感獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)自動(dòng)提取單木樹(shù)干的目標(biāo)。在技術(shù)路線(xiàn)上緊密結(jié)合了三維測(cè)量、點(diǎn)云處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多學(xué)科理論知識(shí)，具有一定的創(chuàng)新性。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在獲取喬木樹(shù)干的胸徑和樹(shù)高等關(guān)鍵參數(shù)的精度較高、魯棒性強(qiáng)，能夠滿(mǎn)足實(shí)際需求。相比傳統(tǒng)的人工測(cè)量作業(yè)，其測(cè)量效率、自動(dòng)化程度大幅提高，有望推動(dòng)林業(yè)測(cè)量技術(shù)的現(xiàn)代化進(jìn)程。該技術(shù)方案的成功實(shí)現(xiàn)，為人工智能技術(shù)在林業(yè)領(lǐng)域的深度應(yīng)用注入了新的活力，對(duì)于建立智慧林業(yè)、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)森林資源管理具有重要的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。展望未來(lái)，相信通過(guò)不斷地理論創(chuàng)新與工程實(shí)踐相結(jié)合，必將推動(dòng)林業(yè)生產(chǎn)測(cè)量的自動(dòng)化和智能化水平不斷提升，為建設(shè)綠色家園貢獻(xiàn)更多科技力量。

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[本文編校：吳 毅]