無人機(jī)航測(cè)技術(shù)在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用

王太法

（貴州省林業(yè)調(diào)查規(guī)劃院，貴州貴陽 550003）

無人機(jī)航測(cè)技術(shù)是利用無人機(jī)飛行系統(tǒng)和導(dǎo)航定位系統(tǒng)結(jié)合數(shù)字?jǐn)z影構(gòu)成飛行器，其具有靈活性強(qiáng)、分辨率高、覆蓋面積廣、作業(yè)成本低等特點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用在環(huán)境資源調(diào)查之中。

1 森林資源調(diào)查概述

森林作為我國重要的自然資源，需要對(duì)其生態(tài)生長(zhǎng)情況進(jìn)行全面的了解。森林資源調(diào)查包括森林面積、樹木種類、地域環(huán)境、生長(zhǎng)狀況等內(nèi)容，林業(yè)人員根據(jù)森林資源調(diào)查信息將能夠制定出科學(xué)合理的資源發(fā)展規(guī)劃，確保森林資源的可持續(xù)發(fā)展。森林資源調(diào)查工作主要集中在掌握森林資源種類、數(shù)量、生產(chǎn)狀況方面，是保護(hù)森林資源和促進(jìn)森林資源有效利用的必要手段，而且森林本身占地面積廣、覆蓋范圍大，森林資源沒有明確的地域劃分，也需要調(diào)查工作對(duì)相關(guān)區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃，可按照樹木種類、林地關(guān)系、地域特點(diǎn)進(jìn)行劃分，能夠提升森林資源的豐富程度。另外，林木資源需要調(diào)查清楚樹木的生長(zhǎng)周期，依據(jù)生長(zhǎng)周期適當(dāng)進(jìn)行采伐、撫育和養(yǎng)護(hù)工作，實(shí)現(xiàn)森林資源的科學(xué)管理，促進(jìn)森林生態(tài)環(huán)境的高質(zhì)量發(fā)展運(yùn)用。

2 無人機(jī)航測(cè)技術(shù)在森林資源調(diào)查中的重要作用

森林資源調(diào)查工作需要先確定調(diào)查樣地范圍，再對(duì)樣地內(nèi)所有滿足條件的樹木進(jìn)行調(diào)查，將樹種、樹高、冠幅、坐標(biāo)等內(nèi)容進(jìn)行記錄。傳統(tǒng)森林資源調(diào)查法需要每2～3 人為一組，在1～2 h 內(nèi)在森林現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行觀測(cè)和調(diào)查，由于人工調(diào)查只能在現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行，在調(diào)查結(jié)束后相關(guān)數(shù)據(jù)信息基本不會(huì)復(fù)查，這樣才能節(jié)約調(diào)查時(shí)間，但也導(dǎo)致數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性很容易受人為因素的影響。利用無人機(jī)進(jìn)行航測(cè)調(diào)查同樣大小區(qū)域所需的時(shí)間僅為30 min 左右，并且還能獲取大范圍的影像信息，相同調(diào)查時(shí)間內(nèi)無人機(jī)對(duì)比人工調(diào)查，可多次對(duì)樣地進(jìn)行觀測(cè)，進(jìn)一步提升森林資源調(diào)查的完整性，再加上影像信息的精準(zhǔn)度，可獲得更為準(zhǔn)確的冠幅、樹高、面積、密度等信息。無人機(jī)航測(cè)也存在一些缺點(diǎn)。1）無人機(jī)依靠GPS導(dǎo)航進(jìn)行工作，在樹冠遮擋或其他干擾因素的作用下，調(diào)查往往會(huì)出現(xiàn)一定偏差。2）森林資源中林木胸徑分析多是以重要因子模型計(jì)算得出，因此拍攝無法準(zhǔn)確測(cè)量。不過在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的背景下，激光雷達(dá)、三維激光掃描等先進(jìn)技術(shù)也逐漸應(yīng)用在無人機(jī)航測(cè)之中，將測(cè)量出更為精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)信息［1］。

3 無人機(jī)航測(cè)技術(shù)在森林資源調(diào)查中的應(yīng)用

3.1 航測(cè)設(shè)計(jì)

在無人機(jī)航測(cè)前需要進(jìn)行一些準(zhǔn)備工作，確保飛行過程的安全穩(wěn)定。1）要提前檢查無人機(jī)起落區(qū)域的情況，確保起飛和降落區(qū)域內(nèi)沒有障礙物，并確定降落點(diǎn)。2）要提前做好航測(cè)當(dāng)日氣象條件的分析工作，雖然無人機(jī)航測(cè)可以在較差環(huán)境下進(jìn)行工作，但仍然以良好天氣狀況為主，以提高航測(cè)分辨率。同時(shí)還需對(duì)無人機(jī)航測(cè)影響進(jìn)行數(shù)據(jù)糾正，結(jié)合相關(guān)軟件和三維技術(shù)對(duì)無人機(jī)影像生成后的位置、網(wǎng)格、云數(shù)據(jù)等重新建立模型，能夠真正展現(xiàn)出調(diào)查目標(biāo)的形態(tài)特性。另外，航測(cè)路線和區(qū)域應(yīng)當(dāng)結(jié)合過往人工調(diào)查經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行規(guī)劃，以便于無人機(jī)高效快捷地調(diào)查所需內(nèi)容。在完成飛行任務(wù)后，還需要對(duì)相關(guān)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，保障影像、圖片的清晰度和飽和度。

3.2 樹高信息

無人機(jī)航測(cè)技術(shù)主要利用數(shù)字地表模型中的DEM（Digital Elevation Model，DEM）模塊構(gòu)件三角網(wǎng)模型，以此從三維點(diǎn)數(shù)據(jù)中運(yùn)用最大領(lǐng)域法計(jì)算出樹頂點(diǎn)的位置和高度，這就是樹冠的最高點(diǎn)，當(dāng)然此數(shù)值并未經(jīng)過精度處理，只是作為模型設(shè)定條件的最高點(diǎn)，還需針對(duì)冠面坡度、最大曲率、最小曲率等因素進(jìn)行分析。結(jié)合無人機(jī)航測(cè)得到的相關(guān)影像，分析樹木特征和坐標(biāo)信息，再根據(jù)GPS 顯示的相對(duì)坐標(biāo)位置，測(cè)量區(qū)域范圍內(nèi)每株樹高。精度計(jì)算公式為精度=1-（提取樹高-實(shí)測(cè)樹高）/實(shí)測(cè)樹高，通過此公式便可以得到樣地區(qū)域內(nèi)樹高測(cè)量中的最低精度和最高精度，再經(jīng)過無人機(jī)對(duì)樹干高度的多次提取計(jì)算，得到測(cè)量中具有的誤差，便可以明確更為精準(zhǔn)的樹高［2］。

3.3 冠幅信息

樹木冠幅是無人機(jī)偵測(cè)森林資源中調(diào)查影像可以得到最為清楚的部分。在影像上樹木的郁閉度有著明顯的反饋，高郁閉度的樹冠以片狀形式表現(xiàn)，其他信息提取效果不佳，而低郁閉度的樹冠分布散開，邊緣清晰，提取質(zhì)量良好。因此，冠幅信息的提取主要是面對(duì)高郁閉度進(jìn)行調(diào)查偵測(cè)，可以有多種方法進(jìn)行調(diào)查提取。

1）以地形分割選取類似的偵測(cè)方式，以目標(biāo)物最優(yōu)分割效果為基礎(chǔ)，經(jīng)過無人機(jī)多次調(diào)查后確定分割參數(shù)值。這種方式需要提前設(shè)置樹冠分割規(guī)則特征，包括光譜、紋理、空間三要素。光譜是通過影像波段計(jì)算樹冠屬性；紋理則是通過設(shè)定紋理大小分析影像波段，可以用相關(guān)屬性值代替紋理中心像元；空間要素則是三維形狀、面積周長(zhǎng)等參數(shù)的設(shè)定。此方法可以將大部分樹冠信息完全分割出來，不過也存在部分粘連情況。但分割方式會(huì)受到影像本身拍攝陰影的影響，分割效果不好校對(duì)導(dǎo)致樹冠信息受到較大干擾，多是在光照條件良好、樹冠非過度密集的情況下使用［3］。

2）利用手工勾畫出樹冠提取邊緣，將無人機(jī)拍攝的圖像進(jìn)行編輯，在圖層中勾畫出樹冠外輪廓，再經(jīng)過計(jì)算功能得到每個(gè)樹冠的參數(shù)值。人工進(jìn)行勾畫提取樹冠信息的效果比分割方式更好，可以避免分割受陰影的影響，提高樹冠信息的完整性，相對(duì)的人工勾畫也會(huì)增加調(diào)查人員的工作量。手工勾畫方式主要以郁閉度較高，林木密集粘連的區(qū)域?yàn)橹鳌?/p>

3）是基于分割和手工勾畫相結(jié)合的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析提取方式，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以不斷學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，再利用圖像分割和手工勾畫所得到的圖像為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供經(jīng)驗(yàn)，以此對(duì)調(diào)查影像進(jìn)行精度更高的分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)在于較高的精準(zhǔn)度和分析能力，可以結(jié)合不同影像冠幅值平均計(jì)算，再由圖像分割和手工勾畫提供支撐，得到精度更高的冠幅信息。不過人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法需要花費(fèi)大量的時(shí)間學(xué)習(xí)和分析，在面對(duì)樣地區(qū)域較大的調(diào)查需求時(shí)，其提取效率較低。

3.4 地類信息

無人機(jī)航測(cè)技術(shù)在森林資源地類信息調(diào)查中主要以地類分類和像元特征為基礎(chǔ)進(jìn)行提取分析。運(yùn)用相關(guān)軟件工具對(duì)影像中不同地質(zhì)類型進(jìn)行相應(yīng)信息的分析提取。地類信息調(diào)查可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、最大似然、最小距離等方法進(jìn)行處理。不過地類信息獲取分析與森林分析提取相比，表現(xiàn)和區(qū)分效果并不良好，尤其是在林地和耕地區(qū)分中，地類分析很容易出現(xiàn)混亂現(xiàn)象，這是由于反射率數(shù)值相近，分離性不高。面對(duì)此種情況，無人機(jī)航測(cè)技術(shù)要發(fā)揮其高分辨率影像的優(yōu)勢(shì)，對(duì)空間、光譜、紋理等信息特點(diǎn)進(jìn)行分類，輸出高精度的矢量結(jié)果?？梢越Y(jié)合過往地域分割尺度，在無人機(jī)航測(cè)線路上針對(duì)明確會(huì)存在差異的內(nèi)容，在調(diào)查時(shí)便可以通過無人機(jī)多次影像確定差異大小，從而實(shí)現(xiàn)地類信息的準(zhǔn)確分割；或是構(gòu)建起地類樣本庫的方式，為整個(gè)森林資源標(biāo)注樣本編號(hào)，例如林地12、耕地3、道路9、水體2 等樣本，再將無人機(jī)拍攝的影像與地類樣本庫進(jìn)行匹配，不僅有助于降低混亂分類狀況出現(xiàn)的概率，而且能夠提高分離性與地類邊界準(zhǔn)確度［4］。

3.5 單木信息

單獨(dú)樹木信息是評(píng)判森林資源樣地發(fā)展情況的重要一環(huán)，無人機(jī)偵測(cè)技術(shù)在森林資源調(diào)查過程中往往注重全面、全方位的勘測(cè)，再通過多次信息內(nèi)容分析提取出相對(duì)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)信息，來評(píng)判森林資源情況。但對(duì)于單個(gè)樹木或地質(zhì)的調(diào)查較為缺乏：1）人工對(duì)于單獨(dú)樹木信息的調(diào)查較為容易，也具備針對(duì)性；2）無人機(jī)類型的限制，固定翼無人機(jī)難以有效面對(duì)單獨(dú)樹木進(jìn)行調(diào)查，需要旋翼無人機(jī)進(jìn)行偵測(cè)。但針對(duì)單獨(dú)樹木信息的調(diào)查在無人機(jī)偵測(cè)技術(shù)的幫助下有利于林業(yè)人員更加系統(tǒng)、準(zhǔn)確地了解樹木情況，而且在需要對(duì)多個(gè)獨(dú)立樹木進(jìn)行調(diào)查時(shí)，也更加高效。針對(duì)樹冠信息的調(diào)查會(huì)由輔助軟件選取測(cè)算點(diǎn)，并將整個(gè)樹冠劃分為數(shù)個(gè)層次，根據(jù)每個(gè)層次的高度、投影面積、冠幅、樹冠直徑，詳細(xì)計(jì)算樹冠信息。劃分層次的數(shù)量與樹木種類有一定關(guān)系，例如闊葉類樹木需要?jiǎng)澐殖?～6 個(gè)層面，才能保障計(jì)算的精準(zhǔn)度。而樹高分析是以GPS 坐標(biāo)和相對(duì)基準(zhǔn)點(diǎn)作為依據(jù)，無人機(jī)選取基準(zhǔn)線上不同位置的三維點(diǎn)位作為測(cè)算點(diǎn)進(jìn)行拍攝，便能夠提升樹高測(cè)算的精準(zhǔn)度。單木信息獲取有助于林業(yè)人員了解更為細(xì)致的樹木生長(zhǎng)狀況，評(píng)判整個(gè)森林資源的發(fā)展趨勢(shì)［5］。

表1 冠幅信息提取精度

4 結(jié)語

無人機(jī)航測(cè)技術(shù)已經(jīng)在森林資源調(diào)查中廣泛應(yīng)用，利用相關(guān)軟件系統(tǒng)結(jié)合影像數(shù)據(jù)得到樹高、冠幅、地類等信息，相關(guān)分析提取精度可達(dá)到85%左右，可以有效代替耗時(shí)耗力的人工調(diào)查工作。在科學(xué)技術(shù)快速發(fā)展的背景下，無人機(jī)航測(cè)將會(huì)更加精準(zhǔn)和多樣化，能夠逐漸滿足森林資源調(diào)查的各項(xiàng)需求，助力林業(yè)發(fā)展。