機(jī)載激光雷達(dá)在林業(yè)中的應(yīng)用

吳嬌嬌， 張亞紅， 楊凱博， 胥 喆， 舒清態(tài)

(西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南昆明 650244)

機(jī)載激光雷達(dá)在林業(yè)中的應(yīng)用

吳嬌嬌， 張亞紅， 楊凱博， 胥 喆， 舒清態(tài)*

(西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南昆明 650244)

在介紹機(jī)載激光雷達(dá)(LiDAR)的工作原理、應(yīng)用領(lǐng)域、國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，重點(diǎn)就機(jī)載LiDAR 進(jìn)行森林參數(shù)(樹(shù)高、郁閉度、林分密度、生物量和蓄積量等)的反演方法和技術(shù)進(jìn)行了分析，對(duì)LiDAR在森林參數(shù)反演方面存在的問(wèn)題進(jìn)行了總結(jié)，對(duì)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了展望。

機(jī)載激光雷達(dá)；森林計(jì)測(cè)參數(shù)；遙感

機(jī)載激光雷達(dá)(Light Detection And Ranging,LiDAR)是一種先進(jìn)的主動(dòng)遙感技術(shù)[1]。目前，LiDAR技術(shù)主要應(yīng)用于林業(yè)、基礎(chǔ)測(cè)繪及數(shù)字城市等[2-3]。森林占地球表面積的9.4%，其不僅有豐富的資源儲(chǔ)備，并且對(duì)維持生態(tài)系統(tǒng)的多樣性和可持續(xù)發(fā)展有著不可替代的作用，所以，對(duì)森林資源的動(dòng)態(tài)變化信息的研究十分重要[4]。傳統(tǒng)的森林參數(shù)測(cè)計(jì)方法中存在諸多缺陷，費(fèi)時(shí)費(fèi)力且無(wú)法研究大范圍或區(qū)域性森林參數(shù)，而LiDAR技術(shù)的出現(xiàn)改善了這一現(xiàn)象。

筆者從LiDAR系統(tǒng)的組成及工作原理、應(yīng)用領(lǐng)域及國(guó)內(nèi)外的發(fā)展出發(fā)，著重介紹了利用LiDAR 數(shù)據(jù)反演森林參數(shù)的方法和研究進(jìn)展，同時(shí)總結(jié)了LiDAR在森林參數(shù)反演方面存在的問(wèn)題以及今后的發(fā)展趨勢(shì)。

1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)概述

圖1 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)示意Fig.1 Airborne LiDAR system

機(jī)載LiDAR系統(tǒng)是一種安裝在飛機(jī)上的集激光探測(cè)和測(cè)距于一體的系統(tǒng)，依據(jù)工作平臺(tái)的不同分為機(jī)載雷達(dá)、星載雷達(dá)和車(chē)載雷達(dá)等[5]。如圖1所示，機(jī)載LiDAR的原理是通過(guò)激光發(fā)射器發(fā)射一組激光脈沖，精確測(cè)定激光從發(fā)射到返回的傳播時(shí)間，同時(shí)結(jié)合激光發(fā)射器的高度及掃描角度，利用GPS和慣性測(cè)量單元(Inertial Measurement Unit，IMU)得到激光器的位置和激光發(fā)射方向，即可解算地面目標(biāo)的三維坐標(biāo)[6]。相對(duì)于傳統(tǒng)遙感，其優(yōu)點(diǎn)表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①獲取數(shù)據(jù)迅速并能24 h全天候工作；②具有較高的精度；③其發(fā)射的激光具有穿透性，能夠穿透植被葉冠，并能直接獲取目標(biāo)的三維坐標(biāo)；④能夠得到密集的點(diǎn)陣數(shù)據(jù)，在地形、林木高度和植被空間結(jié)構(gòu)的探測(cè)上具有極大的優(yōu)越性；⑤無(wú)需或很少需要進(jìn)入測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)；⑥能夠同時(shí)測(cè)量地面和非地面層等。1.1 系統(tǒng)組成 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)的組成主要包括以下3個(gè)部分：①機(jī)載激光掃描儀；②航空數(shù)碼相機(jī)；③定向定位POS系統(tǒng)(GPS和IMU)[7]。其中，POS系統(tǒng)主要測(cè)量瞬時(shí)空間位置及姿態(tài)，GPS確定空間位置，IMU測(cè)量俯仰角、側(cè)滾角及航向角數(shù)據(jù)。機(jī)載激光掃描儀類似于陸地衛(wèi)星的多光譜掃描儀，進(jìn)行主動(dòng)式掃描并控制激光束的發(fā)射方向。LiDAR系統(tǒng)組成單元見(jiàn)圖2。

圖2 機(jī)載LiDAR系統(tǒng)組成單元Fig.2 Component unit of airborne LiDAR system

1.2 工作原理 機(jī)載LiDAR由于搭載GPS，所以可實(shí)時(shí)測(cè)定機(jī)載激光發(fā)射器的三維坐標(biāo)，而測(cè)量地物的三維位置只需嚴(yán)格測(cè)量脈沖發(fā)射時(shí)刻及返回時(shí)刻，所以測(cè)距基本原理可表示為：

(1)

式中，t為光波從發(fā)出點(diǎn)到目標(biāo)物的往返時(shí)間；c為光速；R為目標(biāo)物與傳感器之間的距離。

激光發(fā)射后受到地形地物遮擋會(huì)反射回波信號(hào)，其回波強(qiáng)度可表示為：

(2)

式中，PR、PT分別為激光的返回功率和發(fā)射功率;GT為發(fā)射天線增益；R為目標(biāo)至傳感器的幾何距離；σ為散射截面;D為接收直徑;ηAtm為單程大氣傳輸系數(shù);ηSys是光學(xué)系統(tǒng)的傳輸系數(shù)[8]。

1.3 應(yīng)用領(lǐng)域 機(jī)載LiDAR的應(yīng)用領(lǐng)域主要包括以下幾個(gè)方面。

(1)對(duì)于影像無(wú)從分辨、紋理極少的地表面測(cè)繪。包括雪地、沙地、沼澤、濕地等影像匹配和人工測(cè)量都無(wú)能為力的地方。

(2)植物、森林覆蓋密度較大的地域測(cè)繪。機(jī)載激光雷達(dá)可較好地獲取其地形數(shù)據(jù)。

(3)對(duì)于細(xì)長(zhǎng)地物目標(biāo)物的測(cè)繪。

(4)城市地區(qū)需求側(cè)管理(DSM)的生成，對(duì)于城市規(guī)劃、通信天線的安置工作可以提供非常重要的數(shù)據(jù)支持。

(5)需要快速響應(yīng)的應(yīng)用領(lǐng)域。機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)具有直接測(cè)距的功能，數(shù)據(jù)可快速被將轉(zhuǎn)化為單位坐標(biāo)，因而成為重要的自然災(zāi)害監(jiān)測(cè)工具。

2 機(jī)載LiDAR在森林計(jì)測(cè)參數(shù)中應(yīng)用

2.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀 19世紀(jì)80年代，LiDAR首次應(yīng)用于森林參數(shù)的獲取[9]，隨后美國(guó)和加拿大的學(xué)者從實(shí)驗(yàn)中得出激光雷達(dá)數(shù)據(jù)具有極大的可能性進(jìn)行森林測(cè)計(jì)參數(shù)估測(cè)和地形測(cè)繪。Nelson等[10]指出激光雷達(dá)系統(tǒng)可遙感森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)并估測(cè)林木高度，采用多元回歸分析的方法反演原始熱帶森林生物量和蓄積量，并得出其模型具有較好的決定系數(shù)，達(dá)0.4～0.6。Nesset等[11]利用LiDAR數(shù)據(jù)進(jìn)行林分水平的森林平均樹(shù)高測(cè)定，獲得較高精度。機(jī)載LiDAR在林業(yè)中的應(yīng)用日益增多。地基激光雷達(dá)(TLS)技術(shù)反演森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的算法也陸續(xù)被提出，其可獲取單木和整個(gè)研究區(qū)水平的三維森林結(jié)構(gòu)參。Simonse等[12]采用Hough變換方法，基于已經(jīng)生成的DEM提取單木胸徑、坐標(biāo)等測(cè)計(jì)參數(shù)；Gorte等[13]基于3D空間單元和形態(tài)分析以獲取三維拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)并提取單木主要參數(shù)。星載激光雷達(dá)可實(shí)現(xiàn)大范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)采集，在大尺度森林測(cè)計(jì)參數(shù)的估測(cè)上具有強(qiáng)大的優(yōu)勢(shì)。Lefsky等[14]利用星載激光雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行樹(shù)高估計(jì)，得到的結(jié)果精度較高。

綜上，機(jī)載LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)在提取林木垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)上及樹(shù)高的優(yōu)勢(shì)日益突出，通過(guò)提取樹(shù)木分位數(shù)高度結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)以估測(cè)森林測(cè)計(jì)參數(shù)的研究較多，且效果較好。目前，基于多數(shù)據(jù)融合進(jìn)行林業(yè)信息研究也成為一個(gè)主要的發(fā)展趨勢(shì)，其相對(duì)于單純使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)估測(cè)精度更高。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)估測(cè)森林參數(shù)算法的不斷提出與更新，極大地推動(dòng)了LiDAR系統(tǒng)在林業(yè)中的應(yīng)用。

2.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀 我國(guó)LiDAR技術(shù)在林業(yè)中的應(yīng)用處于初步階段，“七五”期間我國(guó)曾立項(xiàng)研發(fā)LiDAR系統(tǒng)，但是由于硬件設(shè)備和數(shù)據(jù)源獲取所需成本較為昂貴，該計(jì)劃未能實(shí)施。近年來(lái)，隨著國(guó)內(nèi)硬件科技水平的不斷提高，LiDAR技術(shù)在林業(yè)中的應(yīng)用取得了較大進(jìn)展。何祺勝等[15]利用高密度激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)對(duì)黑河流域祁連山大野口的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行估測(cè)，并分析了其空間分布特點(diǎn)。于穎等[16]采用高斯低通濾波平滑GLAS數(shù)據(jù)，建立樹(shù)高和生物量反演模型，結(jié)果表明其理論精度達(dá)到93.7%和93.1%。劉清旺等[17]利用雙正切角樹(shù)冠邊界識(shí)別算法，精確估測(cè)出單木參數(shù)和林分結(jié)構(gòu)特征。另外，Pang等[18]就機(jī)載和星載LiDAR結(jié)合應(yīng)用進(jìn)一步創(chuàng)新與發(fā)展，將機(jī)載LiDAR高精度森林高度反演的參數(shù)與星載波形指數(shù)建立聯(lián)系，論證了星載-機(jī)載LiDAR進(jìn)行森林參數(shù)估測(cè)的可行性。

目前，國(guó)內(nèi)就LiDAR系統(tǒng)在林業(yè)中的應(yīng)用創(chuàng)新性科研成果較少，大多基于國(guó)外已有的研究成果和和理論基礎(chǔ)，硬件設(shè)施和科技成本成為激光雷達(dá)技術(shù)快速發(fā)展的主要阻力。同時(shí)，在小光斑機(jī)載雷達(dá)數(shù)據(jù)和大光斑星載雷達(dá)數(shù)據(jù)的結(jié)合應(yīng)用上仍然相對(duì)較少，在林業(yè)資源調(diào)查應(yīng)用上有待進(jìn)一步提高。

3 LiDAR反演森林測(cè)計(jì)參數(shù)的主要算法

3.1 樹(shù)高估測(cè) 樹(shù)高是指樹(shù)木從地面根莖到樹(shù)梢之間的距離，是反映林木生長(zhǎng)情況和立地質(zhì)量的重要依據(jù)。平均高有算術(shù)平均高、胸高斷面積加權(quán)平均高和樹(shù)冠面積加權(quán)平均高。LiDAR參數(shù)所獲得的樹(shù)高是單木平均高，可利用LiDAR數(shù)據(jù)樹(shù)冠頂部與地面的光波回波距離差求得。已有研究表明，LiDAR技術(shù)測(cè)量樹(shù)高比實(shí)際樹(shù)高低0.3～3.0 m[19-21]。目前估測(cè)樹(shù)高常用的方法為建立樹(shù)冠高度模型(CHM)。樹(shù)冠高度模型可由數(shù)字表面模型(DSM)和數(shù)字高程模型(DEM)得到，DSM可反演出地形表面以上的林木高度[22]，由DEM可得地面高程，所以由LiDAR數(shù)據(jù)生成的數(shù)字表面模型與數(shù)字高程模型的差值即可得到樹(shù)高模型。因減去了地形變化對(duì)林木形態(tài)的干擾，CHM可以得到較為精確的單木形態(tài)參數(shù)。

3.2 郁閉度估測(cè) 郁閉度是指森林中喬木樹(shù)冠在陽(yáng)光直射下在地面的總投影面積與林地總面積之比。LiDAR不僅可以獲取樹(shù)高,同時(shí)也可以估測(cè)郁閉度。機(jī)載LiDAR系統(tǒng)可通過(guò)植被的回波點(diǎn)總數(shù)比上地面的回波點(diǎn)總數(shù)計(jì)算郁閉度。不同地形地物對(duì)激光的反射率不同，所以需采用其他遙感數(shù)據(jù)所用波段的植被反射率和地面反射率，否則很難實(shí)現(xiàn)大范圍的郁閉度估測(cè)。

3.3 林分密度估測(cè) 林分密度即單位面積內(nèi)樹(shù)木的株數(shù)。林分密度參數(shù)可由LiDAR數(shù)據(jù)得到，即從已生成的樹(shù)冠高度模型中，選用變化窗口搜索局部最大值。Popescu用[23]可調(diào)節(jié)的窗口求局部最大值以估測(cè)樣地的林木株數(shù),所得結(jié)果與實(shí)測(cè)值的相關(guān)系數(shù)為0.26。Koukoulas等[24]研究表明在半天然林中，通過(guò)樹(shù)冠高模型生成等高線提取樹(shù)冠頂端時(shí),其精度為80%，高于航空攝影數(shù)據(jù)的精度。Brandtberg等[25]采用不同水平的高斯平滑法對(duì)高密度(12回波/m2)LiDAR數(shù)據(jù)對(duì)不同的樹(shù)種進(jìn)行樹(shù)冠檢測(cè)，結(jié)果表明其均值的標(biāo)準(zhǔn)差為1.1 m。

3.4 生物量和蓄積量估測(cè) 在LiDAR數(shù)據(jù)反演生物量和蓄積量的研究中，由于樹(shù)木的相關(guān)生長(zhǎng)方程與樹(shù)種和地域密切相關(guān),而樹(shù)木的相關(guān)生長(zhǎng)方程很難獲取，通常使用樹(shù)高、胸徑、株數(shù)等參數(shù)建立回歸模型，采用統(tǒng)計(jì)回歸的方法進(jìn)行估測(cè)。利用LiDAR數(shù)據(jù)提取樹(shù)高、胸徑等，若已知胸徑，則生物量計(jì)算公式為：

Biomass=e[β0+β1ln(DBH)]

(3)

式(3)，β0、β1為樹(shù)種群參數(shù)；DBH是胸徑。

在反演整個(gè)研究區(qū)生物量參數(shù)時(shí)，可從激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)中提取分位數(shù)樹(shù)高(10%，20%，…，90%分位數(shù)高度)、平均數(shù)高與樣地生物量進(jìn)行多元線性分析，建立生物量估測(cè)模型。Holmgren等[26]利用高空間分辨率的影像圖，分別對(duì)兩組不同的變量建立回歸模型，以估測(cè)樣地蓄積量，得出以樹(shù)高和冠幅面積為變量的模型的相關(guān)系數(shù)為0.90，而以樹(shù)高、株數(shù)為變量的模型的相關(guān)系數(shù)為0.82。這兩種方法均有較好的相關(guān)系數(shù)，所以高空間分辨率的LiDAR數(shù)據(jù)在估測(cè)樹(shù)高和蓄積量時(shí)，這兩種回歸模型具均有很好的可靠性。Popescu等[23]將小光斑LiDAR數(shù)據(jù)與多光譜數(shù)據(jù)結(jié)合，先求出單株樹(shù)木的樹(shù)高和冠幅,然后利用回歸統(tǒng)計(jì)的方法分析和計(jì)算胸徑和胸高斷面積,最后計(jì)算該地的生物量。結(jié)果表明兩種數(shù)據(jù)融合后得到的參數(shù)估測(cè)精度高于原單一種類數(shù)據(jù)。

4 問(wèn)題與展望

近年來(lái)，LiDAR技術(shù)在許多森林參數(shù)反演上取得很大進(jìn)步，但仍然存在一些問(wèn)題和缺陷。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：①理論體系不完善、數(shù)據(jù)獲取和分析處理軟件缺乏且費(fèi)用高。②數(shù)據(jù)的獲取受天氣情況影響較大，一般不在陰雨霧等天氣情況不好時(shí)工作，否則會(huì)影響數(shù)據(jù)的精度。而在密林地區(qū)，森林郁閉度較大時(shí)雷達(dá)脈沖的穿透率較低，難以獲得高精度的數(shù)字地面模型。③采用機(jī)載小光斑系統(tǒng)會(huì)對(duì)樹(shù)高估測(cè)偏低，通常的解決辦法是增加點(diǎn)云密度使精度提高，同時(shí)也會(huì)增加數(shù)據(jù)的獲取成本。④在林學(xué)中LiDAR主要用于針葉型樹(shù)木研究,而較少研究水平和垂直結(jié)構(gòu)都比較復(fù)雜的闊葉樹(shù)。所以，將相應(yīng)的多光譜數(shù)據(jù)應(yīng)用于復(fù)雜的闊葉樹(shù)研究是今后的研究方向之一。

LiDAR技術(shù)相對(duì)于傳統(tǒng)遙感技術(shù)在估測(cè)森林測(cè)計(jì)參數(shù)方面有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，尤其在林業(yè)中的應(yīng)用極其靈活,并越來(lái)越多地被用于生態(tài)領(lǐng)域。利用其他光學(xué)遙感數(shù)據(jù)與激光雷達(dá)數(shù)據(jù)結(jié)合,將更廣泛深入地用于森林資源調(diào)查中，調(diào)查的效率和精度將會(huì)得到大幅度提高。隨著LiDAR系統(tǒng)傳感器的不斷進(jìn)步，可獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度不斷增加，LiDAR數(shù)據(jù)將在生產(chǎn)生活中提供更為多元化的測(cè)量信息。地基激光雷達(dá)逐步推廣應(yīng)用于林業(yè)中，這為森林測(cè)計(jì)參數(shù)提供了更為有利的輔助條件及數(shù)據(jù)支撐。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，將實(shí)現(xiàn)LiDAR在密集林區(qū)高精度、大范圍的應(yīng)用。參考文獻(xiàn)

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Application of Airborn LiDAR in Forestry

WU Jiao-jiao,ZHANG Ya-hong,YANG Kai-bo,SHU Qing-tai*et al

(College of Forestry,Southwest Forestry University,Kunming,Yunnan 650224)

This paper introduces working principle of airborn LiDAR,application field and development situation at home and abroad.And the paper focuses on the method of using LiDAR data to inverse forest parameters(such as tree height,canopy density,stand density,biomass and volume,etc.) and its research progress,forecasts the future development trend,and also summarizes the problems of LiDAR in forest parameters inversion.

Airborn LiDAR; Forest measurement parameters; Remote sensing

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(31460194)；云南省林學(xué)一流學(xué)科建設(shè)經(jīng)費(fèi)資助項(xiàng)目。

吳嬌嬌(1992- )，女，安徽合肥人，碩士研究生，研究方向：林業(yè)3S技術(shù)。*通訊作者，副教授，博士，從事3S技術(shù)在林業(yè)中的應(yīng)用研究。

2016-09-28

S 771.8

A

0517-6611(2016)35-0209-04