摘 要：樹高是林業(yè)資源調(diào)查中的重要參數(shù)之一，傳統(tǒng)的樹高參數(shù)提取復(fù)雜、自動化程度低。因此，提出基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，結(jié)合ArcGIS engine平臺，實(shí)現(xiàn)樹高的自動化提取。通過對外業(yè)采集的林木激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理、點(diǎn)云濾波分類操作，得到精細(xì)化處理后的數(shù)字高程模型，然后基于ArcGIS engine平臺，設(shè)計(jì)樹高自動化提取程序，通過導(dǎo)入濾波后的高精度數(shù)字高程模型和數(shù)字表面模型，自動計(jì)算出樹高模型，并結(jié)合實(shí)測樹高數(shù)據(jù)，在程序平臺上進(jìn)行對比分析。結(jié)果表明，本方法提取的樹高值與實(shí)測值之間殘差小、決定系數(shù)大、相關(guān)性強(qiáng)。

關(guān)鍵詞：激光雷達(dá); 濾波; 樹高; 冠層高度模型

中圖分類號：S771.8"" """"""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""""" 文章編號：1002-204X（2024）09-0078-05

doi：10.3969/j.issn.1002-204x.2024.09.016

A Study on Automatic Extraction of Tree Height based

on Airborne Lidar Data

Qiu Shiping1，2， Wei Mingxin2， Liang Yanfen2， Yin Liangbo3

（1.Jiangxi University of Science and Technology， Ganzhou， Jiangxi 341000; 2.Guangxi Nanning Forestry Survey and Design Co. Ltd.， Nanning， Guangxi 530001; 3.Hunan Water Resources and Hydropower Technical College， Changsha， Hunan 410131）

Abstract Tree height is one of the important parameters in forestry resource survey. The traditional extraction of tree height parameters is complicated and has low automation degree. Therefore， based on Lidar data and ArcGIS engine platform， automatic extraction of tree height is proposed. After pre-processing and point cloud filtering of forest Lidar point cloud data collected by field work， a refined digital elevation model is obtained. Then， based on ArcGIS engine platform， an automatic tree height extraction program is designed to automatically calculate the tree height model by importing the filtered high-precision digital elevation model and digital surface model. Combined with the measured tree height data， a comparative analysis is made on the program platform. The results show that the residual difference between the extracted tree height value and the measured value is small， the determination coefficient is large， and the correlation is strong.

Key words Airborne Lidar; Filtering; Tree height; Canopy height model

樹高參數(shù)的獲取是進(jìn)行林業(yè)管理和規(guī)劃研究的基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的獲取方式，一般為采取人工布設(shè)典型樣地，以每木檢尺來記錄相關(guān)參數(shù)，其效率低、周期長、工作量巨大[1]。因此，如何高效準(zhǔn)確地獲取林木樹高參數(shù)，已經(jīng)成為林業(yè)研究中的一大焦點(diǎn)問題。

近年來，機(jī)載激光雷達(dá)作為最具應(yīng)用潛力的一種主動遙感技術(shù)，在各類林業(yè)項(xiàng)目中發(fā)揮了重要的作用[2]。該技術(shù)可實(shí)現(xiàn)穿透森林冠層，直接獲取林木的點(diǎn)云信息，且隨著搭載平臺的進(jìn)步，獲取的森林參數(shù)也變得越來越精準(zhǔn)[3]。劉峰等[4]將樹冠高度模型和三維點(diǎn)云分割技術(shù)相結(jié)合，對長白落葉松人工林實(shí)現(xiàn)了單木識別，進(jìn)而估算出單木參數(shù)和生物量;晏婭萍等[5]基于機(jī)載點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用4種不同的方法進(jìn)行單木分割提取，研究結(jié)果表明，其分割精度與樹冠高度、季節(jié)變化、研究區(qū)密度等因素息息相關(guān);嚴(yán)小龍等[6]提出采用不同的方法建立馬尾松胸徑擬合模型;李國金等[7]分別基于FCHM和FNPC兩種方法提取森林參數(shù)，以解決上部冠層被遮擋的問題;駱鈺波等[8]基于地面激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)三維模型，解決了參數(shù)自動化提取單木形態(tài)模擬難的問題;唐佳俊等[9]為探討不同模型對林分平均胸徑參數(shù)的精度評估，提出基于方差膨脹因子分析和皮爾遜相關(guān)性檢驗(yàn)，構(gòu)建精度評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型，可實(shí)現(xiàn)單木位置與樹干中心的精確匹配;楊軍等[10]基于BLS點(diǎn)云數(shù)據(jù)，構(gòu)建天然林蒙古櫟胸徑-樹高模型，并通過試驗(yàn)論證了該模型具有較高的精度。盡管國內(nèi)外諸多學(xué)者們已經(jīng)取得了一些可觀的研究成果，然而針對機(jī)載激光雷達(dá)樹高參數(shù)獲取的自動化程度仍有待提高，精度分析體系尚需完善。

本研究基于機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，結(jié)合ArcGIS engine平臺，自主設(shè)計(jì)了一套樹高參數(shù)自動化提取程序。通過將數(shù)字高程模型DEM成果數(shù)據(jù)和數(shù)字表面模型DSM數(shù)據(jù)導(dǎo)入程序，程序后臺自動計(jì)算出樹高模型CHM，結(jié)合具體實(shí)踐數(shù)據(jù)，對樹高參數(shù)進(jìn)行了精度分析，并驗(yàn)證采用該方法提取樹高參數(shù)的科學(xué)可靠性。

1 研究原理及方法

基于機(jī)載激光雷達(dá)的樹高自動化提取原理，主要包括機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理、樹高參數(shù)自動化提取及精度分析。具體流程如圖1所示。

1.1 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

本文針對機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)濾波問題，采用了一種改進(jìn)的漸進(jìn)加密三角網(wǎng)濾波算法[11]。首先，預(yù)處理雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)，并格網(wǎng)化，然后，選擇起始種子點(diǎn)（一般指格網(wǎng)內(nèi)最低點(diǎn)），建初級三角網(wǎng);之后進(jìn)行濾波，濾波時(shí)，先計(jì)算每個(gè)待分類的非地面點(diǎn)到三角面的距離和角度，若其小于迭代距離與迭代角度的閾值，則標(biāo)記此點(diǎn)為新的地面點(diǎn)，并將其導(dǎo)入三角網(wǎng)中。遍歷所有待分類的非地面點(diǎn)，直至完成濾波分類。

1.2 樹高參數(shù)自動化提取及精度分析

1.2.1 樹高參數(shù)自動化提取

本研究中樹高參數(shù)的自動化提取，主要是基于樹高模型來實(shí)現(xiàn)，每株林木在樹高模型中的Z值即為該株林木的樹高[12]。在自動化提取方面，結(jié)合ArcGIS engine平臺，設(shè)計(jì)了一套樹高參數(shù)自動化提取的程序。具體實(shí)現(xiàn)思路：先導(dǎo)入DSM數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)成果，計(jì)算樹高模型;然后基于該模型，通過導(dǎo)入每株樹木的實(shí)測定位坐標(biāo)信息，在模型中自動提取樹高信息。

1.2.2 精度分析

本文選擇樹高的實(shí)測值與估測值兩者之間的殘差和決定系數(shù)，來進(jìn)行精度驗(yàn)證，計(jì)算公式如下：

V=H'-H""""""""""""" （1）

Sr=1-∑（H'-H）/∑（H'-）"""""" （2）

公式（1）、（2）中：V表示實(shí)測值與估測值的殘差，H表示估測值，H'表示實(shí)測值，表示實(shí)測平均值，Sr則表示實(shí)測值與估測值之間的決定系數(shù)。

通常，殘差越小，表示估測準(zhǔn)確度越高;決定系數(shù)越大，表示模型擬合精度越高[13]。本研究針對樹高自動化提取精度分析，同樣結(jié)合ArcGIS engine平臺，在樹高參數(shù)自動化提取程序內(nèi)集成了精度分析模塊。具體實(shí)現(xiàn)思路：根據(jù)導(dǎo)入的實(shí)測樹高和估測樹高文件，在程序后臺進(jìn)行計(jì)算分析，最后得出殘差分析和決定系數(shù)分析結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 試驗(yàn)概況

本試驗(yàn)選取廣西南寧市某地區(qū)速生桉林為試驗(yàn)區(qū)，片區(qū)面積合計(jì)71 600 m2。其中：航攝面積約110 100 m2，采用無人機(jī)搭載機(jī)載激光雷達(dá)獲取森林的信息數(shù)據(jù)，無人機(jī)型號為CW-30，相機(jī)選擇JOUAV" CA-

102，具體的相機(jī)參數(shù)如表1所示。

搭載的機(jī)載激光雷達(dá)為中小型激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)JoLiDAR62系列，激光等級為1級，精度為±1.5 cm，掃描角為330°，最大測距為1 350 m，定位系統(tǒng)模式采用北斗、GPS、GLONASS聯(lián)合定位模式，定位精度RMS為1 cm+1 ppm，航線規(guī)劃和點(diǎn)云數(shù)據(jù)解算采用JoLiDAR處理軟件。根據(jù)設(shè)備與攝區(qū)實(shí)際情況，本次航飛共設(shè)計(jì)了5條航帶，旁向重疊度大于90%。

2.2 機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理

本研究采用Lidar360軟件對機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，具體步驟如下：

2.2.1 點(diǎn)云預(yù)處理

主要是航帶合并和異常值處理兩項(xiàng)。通過軟件的航帶拼接模塊，加載機(jī)載激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的采集航跡線，并根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行必要的刪除和裁切。然后，用處理后的航跡線裁切點(diǎn)云，使得航跡線與點(diǎn)云匹配;且該模塊提供了安置誤差檢校，可依據(jù)航帶安置誤差信息對點(diǎn)云進(jìn)行誤差修正、去冗余。由于本試驗(yàn)數(shù)據(jù)的提供商已經(jīng)作了異常值處理，經(jīng)Lidar360軟件檢查處理，沒有發(fā)現(xiàn)超過正常指標(biāo)范圍的異常值。

2.2.2 地面點(diǎn)云濾波

在地面點(diǎn)分類模塊中，輸入數(shù)據(jù)選擇預(yù)處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，目標(biāo)類別選擇2-地面點(diǎn);由于試驗(yàn)區(qū)為沒有建筑物且地勢起伏相對較大的山區(qū)，地面最大建筑物尺寸設(shè)置為18 m，以適應(yīng)坡度較陡的地面;最大地形坡度設(shè)置為88°，迭代角度設(shè)置為12°，迭代距離設(shè)置為1.4 m。其他參數(shù)，如停止構(gòu)建三角形、只生成關(guān)鍵點(diǎn)、減小迭代角等參數(shù)默認(rèn)即可。最終得到濾波后的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)如圖2所示。

2.2.3 構(gòu)建數(shù)字高程模型

地面點(diǎn)云濾波后，設(shè)置柵格采樣間隔為0.5 m*0.5 m，每個(gè)分塊柵格數(shù)據(jù)向四周延伸的大小（即緩沖區(qū)大?。?倍格網(wǎng)。若柵格單元附近沒有點(diǎn)，可能會導(dǎo)致柵格單元沒有數(shù)據(jù)值?；诖?，可通過分析鄰近柵格單元差值計(jì)算出數(shù)據(jù)值，并將其填入無值區(qū)域。最終構(gòu)建的DEM成果如圖3所示。

2.3 樹高自動化提取

此次試驗(yàn)的樹高自動化提取，結(jié)合ArcGIS engine平臺進(jìn)行設(shè)計(jì)。界面設(shè)計(jì)包含基礎(chǔ)部分和核心功能部分兩大塊。其中：基礎(chǔ)部分主要是指數(shù)據(jù)導(dǎo)入、顯示全圖、清空圖層、拉框放大、拉框縮小、漫游及退出系統(tǒng)等7大功能模塊;核心功能主要是指樹高模型計(jì)算、樹高自動化提取和精度分析3大塊。具體的程序設(shè)計(jì)界面如圖4所示。

2.3.1 樹高模型計(jì)算

樹高模型的質(zhì)量好壞程度，主要受點(diǎn)云特征和空間插值方法的影響。樹高模型計(jì)算是樹高自動化提取程序核心功能的第一步，通過點(diǎn)擊樹高自動化提取程序（主程序）界面的樹高模型計(jì)算模塊，進(jìn)入該模塊界面。界面涉及DSM和DEM數(shù)據(jù)的可視化導(dǎo)入和后臺樹高模型計(jì)算兩部分。樹高模型計(jì)算模塊的程序設(shè)計(jì)界面如圖5所示。

通過選擇數(shù)字表面模型（DSM）數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型（DEM）、樹高模型（CHM）的數(shù)據(jù)存儲路徑，添加DSM數(shù)據(jù)和DEM數(shù)據(jù)，然后，點(diǎn)擊樹高模型計(jì)算，程序可在后臺實(shí)現(xiàn)DSM和DEM數(shù)據(jù)的作差計(jì)算，并將CHM的計(jì)算結(jié)果輸出保存在指定的路徑下。最終的CHM結(jié)果如圖6所示。

2.3.2 樹高自動化提取

根據(jù)圖像分割算法，可快速獲取每株速生桉林木的樹冠最高點(diǎn)坐標(biāo)位置，形成速生桉定位信息文件。將定位信息文件導(dǎo)入已計(jì)算出的樹高模型中，其相應(yīng)位置的Z值即為樹高。樹高自動化提取模塊的程序設(shè)計(jì)界面如圖7所示。

樹高自動化提取是速生桉樹高自動化提取程序核心功能的關(guān)鍵，通過點(diǎn)擊樹高自動化提取程序（主程序）界面的樹高自動化提取模塊，進(jìn)入該模塊界面。通過選擇速生桉定位信息文件的存儲路徑，添加速生桉定位信息數(shù)據(jù);然后，選擇好速生桉樹高提取數(shù)據(jù)的存儲路徑;最后通過點(diǎn)擊自動化提取，實(shí)現(xiàn)樹高自動化提取功能。

2.4 精度驗(yàn)證分析

為探討本研究基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)樹高自動化提取的精度，采用Vertex IV測高測距儀，在測區(qū)均勻選取了12處位置，進(jìn)行實(shí)測樹高以作對比。實(shí)測樹高數(shù)據(jù)包含其坐標(biāo)值和樹高實(shí)測值。樹高實(shí)測值及其坐標(biāo)單位均以m為單位。

通過樹高自動化提取程序界面，導(dǎo)入實(shí)測速生桉的坐標(biāo)值，程序自動化提取對應(yīng)位置的樹高，并形成數(shù)據(jù)文件。將實(shí)測的速生桉樹高稱為實(shí)測值，而將程序自動化提取的速生桉樹高稱為估測值，結(jié)合實(shí)測的12處位置，得到不同位置的實(shí)測值和估測值對照表，如表2所示。

精度分析是速生桉樹高自動化提取程序核心功能的最后一步，通過點(diǎn)擊樹高自動化提取程序（主程序）界面的精度分析模塊，進(jìn)入該模塊界面。精度分析提取模塊的程序設(shè)計(jì)界面如圖8所示。

選擇實(shí)測樹高文件和估測樹高文件，通過點(diǎn)擊殘差分析，程序后臺自動進(jìn)行同一位置速生桉樹高實(shí)測值和估測值的殘差計(jì)算，并輸出其最大值、最小值、中誤差及樹高殘差分布圖。此次試驗(yàn)殘差最大值為0.3，最小值為-0.5，中誤差為0.27。樹高殘差分布如圖9所示，單位為m。

同時(shí)，通過點(diǎn)擊精度分析程序界面的決定系數(shù)分析，程序后臺會根據(jù)公式（2）自動計(jì)算速生桉樹高實(shí)測值與估測值的決定系數(shù)，并通過彈窗顯示。此次試驗(yàn)，程序輸出的決定參數(shù)為0.981。

3 結(jié)論與討論

基于激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取樹高是林業(yè)遙感領(lǐng)域的新里程，本研究以廣西南寧市某地區(qū)速生桉林為研究對象，通過點(diǎn)云濾波方法獲取高精度DEM數(shù)據(jù)和DSM數(shù)據(jù)，再結(jié)合ArcGIS engine平臺進(jìn)行速生桉樹高自動化提取程序設(shè)計(jì)，具體通過樹高模型計(jì)算、樹高自動化提取和精度分析3大核心功能模塊來實(shí)現(xiàn)。速生桉樹高自動化提取程序結(jié)果顯示，速生桉樹高實(shí)測值與估測值的殘差最大值為0.3，最小值為-0.5，中誤差為0.27，決定系數(shù)為0.981。試驗(yàn)結(jié)果表明：程序自動化提取的樹高準(zhǔn)確度較高，且樹高估測值與實(shí)測值之間呈強(qiáng)線性相關(guān)，擬合程度高。

然而，本研究提出的方法雖然完成了基于機(jī)載激光雷達(dá)的樹高參數(shù)的自動化提取工作，但研究的試驗(yàn)區(qū)域較小，樹種單一，激光雷達(dá)點(diǎn)云密度相對較低，試驗(yàn)數(shù)據(jù)并不具備普遍代表性;加之目前雷達(dá)數(shù)據(jù)的獲取成本仍然較高，想通過大面積的雷達(dá)技術(shù)來完成實(shí)際項(xiàng)目尚不太現(xiàn)實(shí);再者，雖然本文設(shè)計(jì)了一種自動化提取樹高的程序，但并未融入預(yù)處理、濾波等整個(gè)生產(chǎn)過程。因此，在后續(xù)的研究進(jìn)程中，必須針對樹種眾多、林層結(jié)構(gòu)復(fù)雜的項(xiàng)目數(shù)據(jù)進(jìn)行深入研究試驗(yàn)，探討程序設(shè)計(jì)算法的通用性。同時(shí)，加強(qiáng)雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與其他數(shù)據(jù)（如衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)）的聯(lián)合，以更低成本滿足大面積項(xiàng)目生產(chǎn)的需要，更好地服務(wù)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。

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責(zé)任編輯：達(dá)海莉