機載激光雷達(dá)亞熱帶森林喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類方法

周相貝,李春干,余 鑄,陳中超,蘇 凱

(廣西大學(xué) 林學(xué)院,南寧 530004)

森林群落的垂直結(jié)構(gòu)泛指林分內(nèi)樹高的分布[1],具體指森林群落在空間中的垂直分化或成層現(xiàn)象[2],即由上到下可分為喬木層、灌木層和草本層等不同層[3-4]。森林垂直結(jié)構(gòu)分層影響生態(tài)系統(tǒng)的能量傳遞與養(yǎng)分循環(huán)、野生動物棲息地、物種多樣性、林分生產(chǎn)力、林分演替、可燃物梯級分布[5-7]等。因此,探明森林垂直分層狀況,不但有助于加深對森林生態(tài)系統(tǒng)的認(rèn)識,而且有助于森林防火、經(jīng)營管理決策制定。

長期以來,森林垂直分層均以地面數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),通過手工繪制的樹冠剖面圖描述林分垂直分層[8],或通過量化技術(shù)確定樹冠內(nèi)的分層[9],這些方法都存在著工作量大、勞動強度高、效率低和成本高等問題,并且這些方法無法做到全覆蓋的區(qū)域制圖,限制了大面積的應(yīng)用。機載激光雷達(dá)(Airborne Laser Scanning,ALS)具有精確測距和穿透樹冠的能力,能夠精確描繪森林冠層三維結(jié)構(gòu)[10-12],被廣泛用于森林垂直結(jié)構(gòu)研究。Morsdorf等[13]以地中海松樹—常綠櫟混交林地和Leiterer等[14]以普通山毛櫸、歐洲白蠟樹和梧桐楓樹為研究對象,都采用ALS數(shù)據(jù)將林分垂直結(jié)構(gòu)分為單層林、雙層林和多層林；Latifi等[15]在作垂直冠層覆蓋度估測中,將喬木層分為第1喬木層、第2喬木層、第3喬木層；Kwon等[16]使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機器學(xué)習(xí)方法將闊葉林、針葉林和混交林劃分為單層林,復(fù)層林和多層林,總體分類精度達(dá)71.1%；Adnan等[17]利用分類回歸樹將針葉林和落葉林分為單層結(jié)構(gòu)、多層結(jié)構(gòu)；Xu等[18]采用樹冠分割算法將森林劃分為冠層和樹冠下層；Jarron等[19]通過計算加權(quán)平均高將針葉林垂直結(jié)構(gòu)分為主冠層和亞冠層。然而,現(xiàn)有研究都未考慮到各個林層的空間位置,沒有考慮到即使同為單層林或復(fù)層林,林層位置不同也存在較大的結(jié)構(gòu)差異——這種差異有可能造成森林的生態(tài)功能也存在較大的差異。鑒于此,本文通過離散機載激光雷達(dá)點云對森林垂直冠層結(jié)構(gòu)進(jìn)行刻畫,開發(fā)了一種適用于大區(qū)域亞熱帶森林喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類制圖的新方法,為大區(qū)域森林生態(tài)評估和林業(yè)應(yīng)用提供理論技術(shù)支撐。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

研究區(qū)為廣西壯族自治區(qū)(20°54′～26°24′N,104°28′～112°04′E),總面積為23.76萬km2。將喬木林分為4個森林類型:杉木林、松樹林、桉樹林、一般闊葉林,其中:杉木(Cunninghamialanceolata)林均為人工林,大部分為同齡純林,少部分為杉木×天然馬尾松(Pinusmassoniana)混交林和杉木×天然闊葉樹混交林；松樹林中馬尾松約占90%,其余為細(xì)葉云南松(Pinusyunnanensisvar.tenuifolia)林、濕地松(Pinuselliottii)林等,85%為天然林,約60%的松樹林為同齡純林,其余為馬尾松×天然闊葉樹混交林；桉樹林主要為尾葉桉(Eucalyptusurohpylla)林、巨尾桉(Eucalyptusgrandis×E.urohpylla)林,且絕大部分為單層純林；闊葉林幾乎全部為天然混交林,樹種多且組成復(fù)雜。

樣地調(diào)查于2017—2020年進(jìn)行。根據(jù)總體上均勻、局部上集中(群團狀)分布的原則,采用目的抽樣方法[20]在研究區(qū)內(nèi)布設(shè)樣地。樣地規(guī)格為30m×20m,分為4個15m×10m亞樣地。用RTK測量樣地西北角和東南角的坐標(biāo),樣地坐標(biāo)定位誤差小于1m。在每個亞樣地內(nèi),對胸徑≥5.0cm的林木進(jìn)行每木檢尺,優(yōu)勢樹種(組)和伴生樹種(組)各選取3株平均木、1株高優(yōu)勢木和1株粗優(yōu)勢木,用超聲波測高儀測定樹高。采用廣西的各優(yōu)勢樹種(組)形高模型計算林分蓄積量。1 147個樣地的基本情況如表1所示。

表1 樣地基本信息表

機載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取與樣地調(diào)查基本同步進(jìn)行。激光雷達(dá)掃描儀為Riegl VQ-1560和Riegl VQ-1560i,發(fā)束散角為0.25mrad,光斑直徑約為0.6m左右,脈沖發(fā)射頻率為1 000kHz,掃描頻率為146Hz,最大掃描角為±30°,飛行的相對高度為2 500m左右,飛行速度為200～240km/h,旁向重疊21%～25%,航帶間隔1.3～2.2km。平均點云密度≥2.0點/m2。激光點云高程中誤差優(yōu)于0.15 m。

2 喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類方法

2.1 垂直冠層結(jié)構(gòu)分層與偽波信息提取

生態(tài)學(xué)家們提出了很多樹冠分層的定義。在本研究中,綜合考慮冠層中不同高度的不同生命形式或年齡組和植物物質(zhì)的一般變異[21]對林分垂直結(jié)構(gòu)進(jìn)行分層,采用國際林聯(lián)(IUFRO)的標(biāo)準(zhǔn)[3,22],根據(jù)林分優(yōu)勢高將喬木層進(jìn)一步分為主林層(T1)、次林層(T2)和亞冠層(T3)。將冠層從頂端到地面分為100個高度層,通過激光點云計算各個高度層的覆蓋率[23](圖1(a)),得到高度—相對頻率直方圖(圖1(b)),對相對頻率直方圖曲(折)線采用10次多項式進(jìn)行擬合,生成冠層高度—頻率分布的偽波(pseudo-wave)[14,24](圖1(c))。偽波擬合過程由Python軟件包中的NumPy庫實現(xiàn)。偽波模擬了冠層物質(zhì)(枝、葉等)的連續(xù)分布,直觀地反映了冠層的垂直結(jié)構(gòu)狀態(tài)。通過偽波可以提取峰、谷、有效峰、有效谷及它們相應(yīng)的密度及高度、冠層表面高(HCS)、林層表面高(HLS)、層下高(HUL)、林層高(長)度(HLA)等冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)。首先根據(jù)極值點,找出曲線的峰與谷,滿足峰高大于或等于1.0m,覆蓋率大于或等于0.05且其相鄰的2個谷的最大覆蓋率大于25%的條件為有效峰,2個有效峰之間覆蓋度最小處為有效谷。有效峰與有效谷之間為一個剖面層,在有效峰與其上的有效谷之間的最大斜率Kmax處,向上計算相鄰高度層的斜率之差,若Ki-Ki-1>0,則第i層對應(yīng)的高度為所在剖面層的表面高(第1剖面層的表面為林分冠層表面高)。采用類似方法,在有效峰與其下的有效谷確定剖面層的層下高,剖面層表面高與層下高之差即林層高(長)度,如圖1(c)所示。

圖1 采用LiDAR點云生成偽波并提取冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)

根據(jù)喬木層的林層組成和各個林層的空間位置特征,喬木層劃分為6個垂直結(jié)構(gòu)類型:UT1,OT1,UT1T2,OT1T2,T1T3,T1T2T3,如圖2所示。

注:O,U表示不同的空間結(jié)構(gòu)，即上(overstory)、下(understory)結(jié)構(gòu)；T表示喬木層，T1表示大于hp99分位數(shù)高度的2/3，T2表示在hp99分位數(shù)高度的1/3與hp99分位數(shù)高度的2/3之間，T3表示hp99分位數(shù)高度的1/3與3m之間。

2.2 分類規(guī)則

對全部樣地的連續(xù)剖面進(jìn)行觀察和統(tǒng)計分析,結(jié)果表明:1)喬木層開始分層后出現(xiàn)T1+T2層時99%分位數(shù)高度(hp99)的最小值為9.2m,95%的T1+T2層林分的hp99均高于10.63m,出現(xiàn)T1+T2+T3時,hp99最小值為13.83m,95%的T1+T2+T3層林分的hp99均高于15.10m,據(jù)此確定當(dāng)hp99≥10.0m時,林分開始分層,當(dāng)hp99≥15.0m時,喬木層可能存在3層；2)對hp99≥10 m的林分的HLA/HCS的統(tǒng)計分析結(jié)果表明,單層林、2層林和3層林的HLA/HCS的變動范圍分別為0.20～0.80,0.50～1.00,0.65～1.00,根據(jù)誤差最小原則,確定單層林和2層林的HLA/HCS的分界閾值為0.65,2層林和3層林的HLA/HCS的分界閾值為0.80；3)有效峰的個數(shù)、各個峰的高度、各個林層的表面高、層下高、層高(長)等特征,決定了冠層中林層的組成和各個林層的空間位置。根據(jù)偽波的形狀,將全部樣地歸納為46個類型,每個峰選取1個典型的剖面作為模式剖面。無峰剖面有1個模式剖面(圖3(a)),單峰、雙峰和3峰剖面分為有20、21和4個模式剖面,圖3(b)、圖3(c)和圖3(d)分別為單峰、雙峰和3峰剖面中的1個模式剖面(限于篇幅,其余模式剖面文中省略)。根據(jù)剖面的特征參數(shù),以有效峰的個數(shù)為基礎(chǔ),構(gòu)建林分喬木層垂直結(jié)構(gòu)的分類規(guī)則(表2)。

2.3 樣地喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類的目視解譯和分類精度檢驗

根據(jù)點云垂直分布和偽波,采用目視解譯方法逐一確定每個樣地的垂直結(jié)構(gòu)類型,用作垂直冠層結(jié)構(gòu)分類的檢驗數(shù)據(jù)。采用混淆矩陣評估分類精度。為進(jìn)一步分析各個林層檢測的準(zhǔn)確性,計算了漏檢率、誤檢率和檢測精度。選取廣西中部的大明山(23°9′48″～23°35′50″N,108°18′25″～108°44′9″E,面積1 369km2)為制圖區(qū)域,通過分類規(guī)則的覆蓋率評估其可推廣性。

表2 基于冠層連續(xù)剖面的喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類規(guī)則

圖3 分類規(guī)則中不同峰的偽波圖

3 結(jié)果

3.1 分類精度和林層檢測精度

全部樣地分類結(jié)果表明:喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類的總體精度為93.9%,Kappa系數(shù)為0.913(表3),說明總體分類精度優(yōu)良。

由表3可知,6個類型中,UT1與OT1的用戶精度最高,分別為99.5%與98.3%,UT1T2用戶精度最低,為79.8%；6個類型的生產(chǎn)者精度都高于84%,其中以O(shè)T1最高,為98.3%。分類錯誤由林層高與冠層表面高比值的閾值、hp99的閾值、高度-頻率擬合連續(xù)剖面不準(zhǔn)確等造成。進(jìn)一步分析結(jié)果表明:1)單峰、雙峰、3峰剖面中分類錯誤率分別為:6.2%,7.4%,9.1%；2)杉木林、松樹林、桉樹林和闊葉林的分類錯誤率分別為:9%,6.4%,2.4%,6.9%；3)T2,T3層的檢測精度分別為98.3%,96.2%,漏檢率分別為1.7%,3.9%,誤檢率差分別為9.5%,8.1%。

表3 冠層垂直結(jié)構(gòu)分類的混淆矩陣

圖4 大明山的森林喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類圖

3.2 分類規(guī)則的可推廣性

大明山森林喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類結(jié)果如圖4所示。格網(wǎng)大小為30m×20m,共有2.30×106個網(wǎng)格,其中,屬于森林的像元1.82×106個,非森林像元為0.46×106個。森林像元中,完成垂直結(jié)構(gòu)分類的像元為1.814×106個,未作分類的像元4.39×103個,分類規(guī)則的覆蓋率達(dá)99.8%,表明所建立的分類規(guī)則具有良好的可推廣性。在1 147個樣地分類結(jié)果中,類型UT1,OT1,UT1T2,OT1T2,T1T3,T1T2T3的樣地數(shù)量占全部樣地數(shù)量的比重分別為:16.7%,47.3%,7.3%,16.8%,2.2%和9.7%,在大明山的分類結(jié)果中,上述類型的比重分別為:24.7%,13.0%,26.5%,12.4%,1.2%和22.1%。說明盡管兩者的垂直結(jié)構(gòu)類型的結(jié)構(gòu)相差很大,但未作分類的像元僅占0.2%,進(jìn)一步表明本文提出的分類規(guī)則具有極高的可靠性與優(yōu)良的推廣性。未分類像元中,主要為樣地中不存在4峰剖面。

4 討論

不同的樹種、森林類型(如,針葉林、闊葉林、混交林、松樹林、杉木林、桉樹林等)、年齡或齡組,冠層垂直結(jié)構(gòu)不同,表現(xiàn)為冠層物質(zhì)(枝、葉)的垂直分布不同。它們的差異在激光點云高度-覆蓋度頻率直方圖上得到了準(zhǔn)確的反映。通過對直方圖進(jìn)行曲線擬合后得到的偽波準(zhǔn)確地反映了冠層物質(zhì)的連續(xù)垂直分布,可以準(zhǔn)確地提取林層/剖面層表面高、層下高、剖面層高(長)度等冠層結(jié)構(gòu)參數(shù),為喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類提供了基礎(chǔ)信息。

很多研究已經(jīng)證實了利用機載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行森林垂直結(jié)構(gòu)分層的有效性[14,17,19],但分類結(jié)果均未反映各個林層的空間位置。如圖2所示,OT1和UT1都屬單層林,但冠層所處的空間位置相差很大,OT1T2,UT1T2和T1T3均為2層林,但它們的空間結(jié)構(gòu)也相差很大,這些空間結(jié)構(gòu)上的差異,必將導(dǎo)致林分在生態(tài)功能(能量傳遞、鳥類分布、物種多樣性、減輕降雨對土壤沖擊等)和林業(yè)管理(異齡林經(jīng)營管理、森林防火等)的差異。本研究以垂直冠層剖面為基礎(chǔ),采用基于規(guī)則的方法進(jìn)行冠層垂直結(jié)構(gòu)分類,其特點是:1)由于連續(xù)冠層垂直剖面直觀地反映冠層物質(zhì)的垂直分布,因此,該方法更接近實地觀測結(jié)果；2)分類結(jié)果不但準(zhǔn)確地反映了林分的垂直分層狀況(如，單層林、2層林和3層林),而且明確了各個林層的垂直空間位置,為更廣泛、更深入的生態(tài)學(xué)和林學(xué)應(yīng)用奠定了堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；3)分類結(jié)果只與冠層物質(zhì)垂直分布有關(guān),不需考慮林分的樹種組成、森林類型、年齡或齡組等因素,具有良好的普適性。

5 結(jié)論

本研究開發(fā)了一種森林喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類新方法。該方法以離散機載激光雷達(dá)點云高度-覆蓋度頻率分布為基礎(chǔ),通過10階多項式擬合的連續(xù)垂直冠層剖面(偽波)提取冠層結(jié)構(gòu)信息,構(gòu)建了喬木層垂直結(jié)構(gòu)分類規(guī)則。該方法具有分類精度高、普適性強、可推廣性好,并且分類結(jié)果具有明確的空間信息的特點,為大區(qū)域森林生態(tài)學(xué)和林學(xué)應(yīng)用奠定了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。