良種基地精準(zhǔn)定位研究──以老禿頂子自然保護(hù)區(qū)為例

劉德棟，趙 靜，梁國儒，王福玉，雷慶鋒，武 晶

（1.遼寧老禿頂子國家級自然保護(hù)區(qū)管理局，遼寧 桓仁 117200；2.遼寧林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧 沈陽 110101；3.鐵嶺市林業(yè)科學(xué)研究院，遼寧 鐵嶺 112000）

良種基地精準(zhǔn)定位研究──以老禿頂子自然保護(hù)區(qū)為例

劉德棟1，趙 靜2，梁國儒3，王福玉2，雷慶鋒2，武 晶2

（1.遼寧老禿頂子國家級自然保護(hù)區(qū)管理局，遼寧 桓仁 117200；2.遼寧林業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，遼寧 沈陽 110101；3.鐵嶺市林業(yè)科學(xué)研究院，遼寧 鐵嶺 112000）

針對傳統(tǒng)的良種基地管理存在數(shù)據(jù)更新困難、數(shù)據(jù)缺乏空間分布信息、實(shí)時(shí)性差等問題，以遼寧省老禿頂子國家級自然保護(hù)區(qū)的紅松及日本落葉松良種基地為研究對象，對中低郁閉度林分區(qū)利用克里金插值法進(jìn)行樹頂點(diǎn)提取，其余區(qū)域利用無人機(jī)及GPS技術(shù)定位法相結(jié)合進(jìn)行精準(zhǔn)定位，并采用線性比較法和分布式比較法進(jìn)行精度評定，得出定位精度達(dá)到1 m以內(nèi)。為良種基地管理提供新的技術(shù)方法。

良種基地；精準(zhǔn)定位；無人機(jī)

林木良種建設(shè)是林業(yè)發(fā)展、建設(shè)的基礎(chǔ)性工作，良種是林業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵[1]。隨著以GIS為支撐、以RS和GPS為支持的空間信息新技術(shù)的快速發(fā)展，為良種基地的管理與可持續(xù)利用提供更先進(jìn)的技術(shù)手段[2]。

1 研究區(qū)概況

遼寧省老禿頂子國家級自然保護(hù)區(qū)地處于遼寧省東部的撫順市新賓滿族自治縣與本溪市桓仁縣的相交處，地理位置：124°41'13"～125°0 5'15"E，41°11'11"～41°21'34"N，面積為15 217.3 km2，境內(nèi)最高的山峰老禿頂子海拔1 367 m，相對高度為858 m[3]。

保護(hù)區(qū)的良種基地管理中存在數(shù)據(jù)更新及管理困難、缺乏數(shù)字化、信息化管理，表現(xiàn)為自然保護(hù)區(qū)的現(xiàn)有圖紙和良種基地實(shí)際情況嚴(yán)重不符；個(gè)別地區(qū)圖紙丟失，造成良種的母本、父本無法追溯，無法建立良種檔案；資料過于陳舊，外業(yè)調(diào)查時(shí)，人為錯(cuò)誤或者遺漏時(shí)常發(fā)生，給良種基地的經(jīng)營帶來困難。

2 研究內(nèi)容與方法

采用室內(nèi)判讀與野外調(diào)研相結(jié)合、無人機(jī)技術(shù)與林業(yè)管理技術(shù)相結(jié)合的方法，收集整理研究區(qū)的基礎(chǔ)資料（種子園疏伐設(shè)計(jì)圖、種子園配置圖），結(jié)合無人機(jī)遙感技術(shù)（RS）、地理信息系統(tǒng)技術(shù)（GIS）和全球衛(wèi)星定位技術(shù)（GPS），利用Smart 3D capture和Pix 4D Mapper軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，生成成果和數(shù)據(jù)報(bào)告，對老禿頂子自然保護(hù)區(qū)良種基地進(jìn)行精確定位及精度評定。

2.1 資料收集及數(shù)據(jù)處理

2.1.1 資料收集

收集材料：種子園樹木栽植位置示意圖、日本落葉松1.5代種子園配置圖、苗家溝及小南岔紅松、落葉松種子園分布圖。

無人機(jī)影像采集范圍：拍攝主要有兩塊區(qū)域，地理位置為：124°54′15.2″～124°56′12.48″E，41°24′22.51″～41°25′18.47″N；124°54′40.33″～124° 54′48.24″E，41°25′50.63″～41°25′57″N，面積約40.7 hm2。

2.1.2 無人機(jī)數(shù)據(jù)預(yù)處理

使用Smart 3D capture和Pix 4D mapper對無人機(jī)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

①導(dǎo)入照片；②為照片添加位置、IMU信息和相控點(diǎn)；③設(shè)置網(wǎng)平差，空三處理，DSM處理；④開始進(jìn)行數(shù)據(jù)處理生成模型、成果、數(shù)據(jù)報(bào)告和數(shù)據(jù)精度報(bào)告。

2.1.3 良種基地?cái)?shù)據(jù)處理

①根據(jù)各區(qū)域樹木標(biāo)號，是否分區(qū)域、家系號（行號）制定唯一編號規(guī)則。②核對點(diǎn)圖、紙質(zhì)圖、調(diào)查Excel及遙感影像，使4項(xiàng)數(shù)據(jù)唯一對應(yīng)，并對Excel及點(diǎn)圖中數(shù)據(jù)進(jìn)行唯一編號，使之一一對應(yīng)。③在核對過程中，根據(jù)位置圖、點(diǎn)圖、遙感影像和Excel中調(diào)查的順序，將Excel或調(diào)查點(diǎn)中樹號錄入錯(cuò)誤的進(jìn)行糾正，將紙質(zhì)圖中死樹劃錯(cuò)位置的糾正處理。④將林種定位信號問題、人為看錯(cuò)樹號落點(diǎn)問題等客觀誤差和人為錯(cuò)誤導(dǎo)致的點(diǎn)位偏差，參照影像及紙質(zhì)位置圖，將其移動到準(zhǔn)確位置。

2.2 良種基地精準(zhǔn)定位

調(diào)查發(fā)現(xiàn)，良種基地林區(qū)上方易遮擋，通訊信號不穩(wěn)定。良種數(shù)目多、樹木密集、測量難度大。純?nèi)斯y量會出現(xiàn)重復(fù)測量、效率低的問題。因此憑借傳統(tǒng)的RTK方式不能滿足定位需求。由于紅松及落葉松均呈塔型冠頂，樹冠頂點(diǎn)和樹中心位置平面坐標(biāo)基本吻合。所以本文選取中低郁閉度林分區(qū)利用克里金插值法進(jìn)行樹頂點(diǎn)提取[4]；其余區(qū)域利用無人機(jī)及GPS技術(shù)定位法相結(jié)合完成試驗(yàn)區(qū)良種基地精準(zhǔn)定位。

2.2.1 地面調(diào)查數(shù)據(jù)采集

由于無人機(jī)影像數(shù)據(jù)與早期的設(shè)計(jì)圖紙差別很大。所以需要以實(shí)際航片為準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行核查。利用高精度的手持機(jī)，對良種進(jìn)行采集并進(jìn)行掛牌操作。

2.2.2 克里金插值法樹頂點(diǎn)提取

2.2.2.1 生成數(shù)字地面模型及冠層高度模型

選擇中低郁閉度林分，利用ArcGIS軟件，并加載生產(chǎn)高精度的DSM和DOM數(shù)據(jù)。打開Arc Toolbox工具箱，選擇“3D分析工具”—“柵格計(jì)算”—“減”命令。其中DSM作為被減柵格，DEM作為減數(shù)柵格，執(zhí)行減運(yùn)算后結(jié)果保存為CHM。

2.2.2.2 良種頂點(diǎn)提取

①選擇“空間分析”—“鄰域分析”—“塊統(tǒng)計(jì)”，輸入柵格數(shù)據(jù)為CHM。②選擇“3D分析”工具—“柵格計(jì)算”—“減”，CHM作為被減柵格，局部最大值圖層作為減數(shù)柵格，執(zhí)行運(yùn)算后結(jié)果保存為良種頂點(diǎn)柵格圖層。③打開“空間分析”—“重分類”，輸入良種頂點(diǎn)的柵格圖層。將柵格值分為兩類，柵格計(jì)算后，潛在樹頂點(diǎn)的值會為0，其他數(shù)值都會小于0。④打開“轉(zhuǎn)換”工具—“由柵格轉(zhuǎn)出”—“柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)”，將良種頂點(diǎn)柵格圖層轉(zhuǎn)換為矢量點(diǎn)圖層。

由于樹冠表面是不規(guī)則的曲面，而且有的良種冠幅較大，造成1株樹冠面上出現(xiàn)了兩個(gè)或以上的最大值。本文借鑒其他學(xué)者基于DEM的山頂提取方法，對偽樹頂點(diǎn)進(jìn)行剔除。利用疊加分析，將樹頂點(diǎn)矢量圖層與樹頂點(diǎn)潛在分布區(qū)域圖層做相交運(yùn)算，獲得的點(diǎn)就為真正的樹頂點(diǎn)[5]（圖1）。

圖1 樹頂點(diǎn)位置成果圖

2.2.3 無人機(jī)及GPS技術(shù)定位法

除中低郁閉度林分區(qū)域外的良種采用無人機(jī)技術(shù)與GPS技術(shù)相結(jié)合方法進(jìn)行定位，為保證精度要求，無人機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集初期進(jìn)行高精度控制。并采用后處理的方式對無人機(jī)航片提高精度質(zhì)量[6]?；玖鞒虨椋?/p>

①在老禿頂子保護(hù)區(qū)的樓頂?shù)囊阎恢蒙辖?個(gè)基準(zhǔn)站，通過網(wǎng)絡(luò)對外播發(fā)查分?jǐn)?shù)據(jù)，并同時(shí)把數(shù)據(jù)記錄到本地，為沒有通信的地方提供高精度保障。②無人機(jī)上增加高精度的模塊記錄數(shù)據(jù)，使得無人機(jī)在飛行中提供高精度的數(shù)據(jù)，并使用way point軟件求得每張照片的高精度位置及IMU信息。③在地面上找若干地面高精度的相空點(diǎn)，結(jié)合之前的航片位置信息，對所有照片使用smart 3D的軟件進(jìn)行處理求得高精度的平面數(shù)據(jù)和高精度的三維數(shù)據(jù)。④外業(yè)補(bǔ)測，對樹的長勢并不完全垂直長、長歪的樹進(jìn)行高精度采集。需要利用高精度的手持機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，無人機(jī)定位成果（圖2）。

圖2 定位數(shù)據(jù)成果圖

3 精度評定

對良種基地精準(zhǔn)定位數(shù)據(jù)利用線性比較法和分布式比較法進(jìn)行定位精度驗(yàn)證[7]。

3.1 線性分析法

抽樣選取良種基地小區(qū)域的100株紅松進(jìn)行驗(yàn)證（分別選取開闊的、有嚴(yán)重遮擋的、有若干株樹鄰近的地帶）。使用高精度免棱鏡全站儀對抽樣的良種進(jìn)行逐樹測量，結(jié)合航片對100株良種的坐標(biāo)進(jìn)行修正，并與全站儀的坐標(biāo)進(jìn)行對比（圖3、4）。

圖3 GNSS設(shè)備X偏差、Y偏差（線性分析法）

圖4 航片校正X誤差、Y誤差（線性分析法）

由圖3可以看出，使用GNSS高精度設(shè)備采集的信息，在遮擋不嚴(yán)重的情況下，精度可以達(dá)到1 m以內(nèi)，遮擋嚴(yán)重時(shí)精度會超過3 m。從圖4看出，使用航片糾正誤差后，精度可達(dá)1 m以內(nèi)。個(gè)別樹定位精度偏大是由于樹斜形生長，導(dǎo)致中心點(diǎn)和樹頂點(diǎn)坐標(biāo)存在差別。

3.2 離散分布測試

在大區(qū)域中隨機(jī)選取有代表性的10個(gè)點(diǎn)，有遮擋嚴(yán)重、深山、大胸徑、小胸徑、若干樹木挨著生長。測試結(jié)果見圖5、6。

圖5 GNSS設(shè)備X偏差、Y偏差（離散分布）

圖6 航片的X偏差、Y偏差（離散分布）

由圖5、6看出，只有少部分在林區(qū)有樹木遮擋的情況下及航片邊沿地帶，誤差達(dá)4 m左右。GNSS設(shè)備在遮擋不嚴(yán)重的地區(qū)可以達(dá)到1 m以內(nèi)精度，經(jīng)過航片糾正后，在林區(qū)深處及開闊地帶平均誤差在1 m以內(nèi)，達(dá)到良種基地管理精度要求。

4 結(jié) 論

4.1 原始的紙質(zhì)資料經(jīng)過數(shù)字化錄入后，形成準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)庫。

4.2 采用克里金插值法進(jìn)行樹頂點(diǎn)提取、無人機(jī)及GPS技術(shù)定位法相結(jié)合，完成對良種基地的精準(zhǔn)定位及精度評定。

4.3 良種基地進(jìn)行精準(zhǔn)定位后，定位誤差在1 m之內(nèi)。定位精度高，滿足良種基地外業(yè)調(diào)查、經(jīng)營管理需要。

［1］沈熙環(huán).對遼寧林木良種基地當(dāng)前工作的意見［J］.遼寧林業(yè)科技，2004，（1）：29-31．

［2］胡超.基于GIS的湖北省水杉良種基地規(guī)劃布局研究［J］.西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2014，（2）：70-72．

［3］李劍源，劉德棟，呂蕊.老禿頂子國家級自然保護(hù)區(qū)科學(xué)考察報(bào)告集［M］.沈陽：沈陽出版社，2016，（5）：11-65．

［4］王曉杰.基于大比例尺航片的樹種識別及單株定位方法［J］.東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2013，（5）：60-65．

［5］王偉.無人機(jī)影像森林信息提取與模型研建［D］.北京：北京林業(yè)大學(xué)，2015．

［6］王福玉，王巨斌，胡萬良.遼東山區(qū)核桃楸果材林復(fù)合經(jīng)營技術(shù)研究［J］.遼寧林業(yè)科技，2015，（5）：10-18．

［7］蔡文峰.單木參數(shù)數(shù)學(xué)攝影測量提取技術(shù)研究［D］.哈爾濱：東北林業(yè)大學(xué)，2010.

（責(zé)任編輯：韓素梅）

S722.83

A

1001-1714（2017）02-0034-04

2016-12-09

劉德棟（1968-），男，工程師，主要從事林業(yè)技術(shù)及保護(hù)區(qū)管理工作。E-mail：394967713@qq.com。