三維激光掃描測量在植被參數(shù)提取中的應用

余洋，劉昌華，王世東，杜莊，陳志超，張鵬鵬

（1.河南理工大學 測繪與國土信息工程學院，河南 焦作 454000；2.中國地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測院，北京 100081）

0 引 言

三維激光掃描測量技術(shù)是一項空間點位信息采集的測繪新技術(shù)，通過激光快速掃描，迅速獲取大面積目標表面的高分辨率點云數(shù)據(jù)，建立物體三維模型［1-2］。該技術(shù)具有速度快、實時性強、非接觸性，以及高密度、高精度、數(shù)字化和自動化等特性［3］，可以實現(xiàn)各種大型、不規(guī)則、非標準實體或?qū)嵕叭S數(shù)據(jù)的完整采集，目前已經(jīng)廣泛應用于地形測量、林業(yè)調(diào)查、公路橋梁測量、土石方工程、地質(zhì)研究、建筑設(shè)計與測量、文物保護、災害監(jiān)測、逆向工程等領(lǐng)域［4-5］。近年來，我國學者將三維激光掃描測量技術(shù)應用到林業(yè)資源調(diào)查中，研究該技術(shù)在林業(yè)資源調(diào)查中的應用方法和應用前景，形成了一套較完整的三維激光掃描林業(yè)調(diào)查體系，并對比分析了該技術(shù)與傳統(tǒng)測量方法在植物調(diào)查 中 的 應 用［6-7］。魏 學 禮 等［8］、李 超 等［9］基于實例詳細介紹了三維激光掃描儀在林業(yè)調(diào)查中從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理到有效信息提取的全過程，探索了不同儀器在植被掃描中的應用情況；馮仲科等［10］將三維激光掃描測量技術(shù)應用到大型樹木樹徑測量、植物部分器官三維重建、植株生長動態(tài)監(jiān)測等方面，分析了該技術(shù)的現(xiàn)實生態(tài)意義。

以上方法直接利用點云數(shù)據(jù)求取參數(shù)，精度較低。本文利用三維激光掃描測量技術(shù)獲取風沙區(qū)采煤塌陷地中紫穗槐點云數(shù)據(jù)，通過點云數(shù)據(jù)建模獲取紫穗槐株高、冠幅、冠高、體積等長勢參數(shù)，并與卷尺實測的長勢參數(shù)對比分析，探討三維激光掃描技術(shù)在數(shù)據(jù)獲取和分析中存在的問題，以及限制該技術(shù)應用的因素，并對該技術(shù)在大面積植被長勢參數(shù)監(jiān)測領(lǐng)域的發(fā)展提出建議。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)獲取

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于中國西部風積沙區(qū)的神東礦區(qū)采煤沉陷地，屬黃土高原與毛烏素沙地過渡帶，坐標39°13′53″～39°21′32″N，110°12′23″～110°22′54″E，如圖1所示。區(qū)內(nèi)水資源短缺，年平均降雨量和蒸發(fā)量分別為414和2 100 mm，屬典型的干旱、半干旱高原大陸性氣候。地勢起伏較大，海拔1 120～1 280 m，最大高差達276 m，大部分區(qū)域?qū)亠L沙堆積地貌，沙丘、沙壟和沙坪交錯分布，植被稀少，主要以干草原、落葉闊葉灌木和沙生類植被為主，沒有大型喬木。本次研究掃描植物為風沙區(qū)生態(tài)綠化植物紫穗槐，直徑8 mm左右，葉片大小約1 cm×2 cm，高20～90 cm，提取紫穗槐株高、冠幅、冠高和體積等長勢參數(shù)，并與卷尺量取紫穗槐長勢參數(shù)進行對比分析。

圖1 研究區(qū)概況Fig.1 Overview of the study area

1.2 數(shù)據(jù)獲取

掃描區(qū)域設(shè)定為約20 m×20 m的正方形，共掃描4站，放置5個平面靶標用于站間點云數(shù)據(jù)的拼接，其中1個靶標位于掃描區(qū)域中心，另外4個靶標分別位于掃描區(qū)域四周，測量現(xiàn)場見圖2。

圖2 測量現(xiàn)場示意圖Fig.2 Scene diagram of measurement

為獲取目標物體的全景點云信息，必須對目標物體360°全景掃描，并對數(shù)據(jù)無縫拼接。三維激光掃描測量技術(shù)作業(yè)方法的選擇實質(zhì)是點云數(shù)據(jù)拼接方法的選擇，按照配準算法劃分，分為基于ICP算法配準測量和基于六參數(shù)法配準測量；依據(jù)坐標系類型可劃分為絕對拼接測量和相對拼接測量［14］。

（1）ICP算法配準測量是一種點集對點集的配準方法，即利用最小二乘法求取兩個點集間的變換矩陣。初值條件較好時，該算法配準效果佳，但其計算量較大、對初值要求較高，在獲取重疊區(qū)域時會影響點云質(zhì)量且?guī)泶罅吭肼暎?5］。

（2）六參數(shù)法配準測量是一種基于特征點的配準方法，該算法需人工選取至少3個點對，分別求取兩幅點云間的3個旋轉(zhuǎn)參數(shù)和平移參數(shù)。該算法精度受人工選取點對影響，一般需設(shè)置標靶點作為特征點對［16］。

（3）絕對拼接測量將多個測站的點云轉(zhuǎn)換到某一實地參考坐標系。一般將掃描儀和常規(guī)控制測量相結(jié)合，利用全站儀和三維激光掃描得到同名點兩套坐標，通過坐標轉(zhuǎn)換，將每個測站的點云轉(zhuǎn)換到實地坐標系中。這種方式點云精度均勻，配準精度高，不存在多測站配準的誤差傳遞，但需布設(shè)控制網(wǎng)計算控制點坐標，因此工作量大、效率低［17］。

（4）相對拼接測量是將某一站數(shù)據(jù)設(shè)定為基準站，將其他各站的點云轉(zhuǎn)換至基準站的坐標系中。通過在相鄰測站布設(shè)至少3個公共標靶，在不同測站掃描后分別提取標靶中心坐標，通過相鄰測站間的同名點將各測站的坐標系轉(zhuǎn)換到基準站的坐標系中。與絕對拼接測量相比，該方法不用布設(shè)控制網(wǎng)，作業(yè)效率高。

本次測量在相鄰測站間設(shè)立標靶，采用基于六參數(shù)法的相對配準方法對采集到的多站點云數(shù)據(jù)進行配準［18］。

1.3 三維激光掃描作業(yè)流程

三維激光掃描前須對試驗區(qū)域進行實地踏勘，根據(jù)踏勘結(jié)果制定相應的作業(yè)實施方案，確定掃描的測站位置、測站數(shù)、掃描路線等作業(yè)前準備，并根據(jù)掃描作業(yè)設(shè)置標靶，再進行實時數(shù)據(jù)掃描。具體流程見圖3。

圖3 三維激光掃描作業(yè)流程Fig.3 3D laser scanning working process

2 點云數(shù)據(jù)處理

2.1 點云數(shù)據(jù)處理流程

2.1.1 點云去噪

由于儀器本身和外界環(huán)境因素影響，三維激光掃描測量獲取的目標物體原始點云數(shù)據(jù)存在大量粗差和系統(tǒng)誤差，不能直接構(gòu)建三維模型，須使用點云軟件剔除非連續(xù)項和體外孤點等噪聲點。

2.1.2 TIN模型構(gòu)建

利用相鄰點云數(shù)據(jù)間的三維關(guān)系建立不規(guī)則三角網(wǎng)，形成TIN模型。對目標地物進行模型逼近，掃描過程中可能存在數(shù)據(jù)缺失，導致形成的TIN模型出現(xiàn)孔洞，因此，必須利用點云數(shù)據(jù)的變化趨勢對孔洞進行填充。

2.1.3 基于NURBS曲面內(nèi)插法的紫穗槐葉片形 態(tài)建模

根據(jù)建立的紫穗槐TIN模型，建立紫穗槐葉片拓撲關(guān)系模型，即將葉脈曲線方向（葉長方向）定義為U向，垂直方向（葉寬方向）定義為W向，基于NURBS曲面內(nèi)插法，計算點云數(shù)據(jù)間的節(jié)點矢量信息，從而求取NURBS基函數(shù)，并反求NURBS曲面的控制定點，按照式（1）逐點計算NURBS曲面上任意參數(shù)（U，W）（U∈［0，1］，W∈［0，1］）對應的數(shù)據(jù)點P（U，W），根據(jù)求得的控制定點和節(jié)點矢量構(gòu)建紫穗槐葉片模型，并生成NURBS曲面。

式中：Vi，j為 控 制 定 點；Wi，j為 權(quán) 因 子；Bi，k（U）和Bj，h（W）分別為沿U向的k次和沿W向的h次B樣條基函數(shù)。

2.2 數(shù)據(jù)處理與分析

本次試驗采集了24棵紫穗槐點云數(shù)據(jù)，并用卷尺測量了紫穗槐相關(guān)長勢參數(shù)數(shù)據(jù)，運用三維激光掃描儀中cyclone v6.03軟件對點云數(shù)據(jù)進行拼接和人工去噪，提取出每棵紫穗槐的點云數(shù)據(jù)，最后將紫穗槐點云數(shù)據(jù)導入Geomagic studio 2012中量取植株的冠幅（x，y方向）、株高和冠高。

由于掃描過程受外界環(huán)境影響較大，特別是風的影響，植株擺動較小，都會給點云數(shù)據(jù)造成很大誤差，甚至是粗差，從而造成獲取的點云數(shù)據(jù)在三維坐標系呈現(xiàn)的位置坐標存在偏差，不同視點掃描出的點云數(shù)據(jù)出現(xiàn)分層（圖4）。此外，本次試驗使用儀器的單點測量精度為±6 mm／50 m（±3 mm／25 m），相對于本次掃描的植株（直徑約8 mm，葉片寬2～10 mm，厚約1 mm），該精度誤差較大。雖然設(shè)置的掃描間隔為1 mm，但掃描得到的點云密度卻大于1 mm／m3，紫穗槐點云數(shù)據(jù)并不能體現(xiàn)葉片的分布規(guī)律，也不能通過紫穗槐的主干點云數(shù)據(jù)切片提取地徑（圖5（a））。試驗過程中常見問題有：（1）由于植物葉片位置隨意，激光與葉片表面的夾角較小，儀器接收到的回波信號較弱，因此測量的數(shù)據(jù)噪聲較大；（2）由于地勢起伏較大，不同視點測距不一（測量精度不同），并有遮擋，造成數(shù)據(jù)缺失（圖5（b））。

圖4 地表點云分層現(xiàn)象Fig.4 Surface point cloud stratification

圖5 紫穗槐植株點云Fig.5 Point cloud of amorpha

3 結(jié)果與討論

3.1 三維激光掃描測量精度評價

將紫穗槐點云數(shù)據(jù)以txt格式導入geomagic studio2012軟件中，量取冠幅（x，y方向取均值）、株高、冠高，并與卷尺測量結(jié)果比較（表1），掃描測量冠幅和實測值相對誤差為-6.595～15.383，株高相對誤差為-9.921～5.211；掃描株高大多數(shù)小于實測株高，二者相對誤差為-4.481～1.787（僅21號植株掃描株高比實測株高的數(shù)據(jù)大1 cm以上）；掃描冠幅和實測值沒有明顯規(guī)律，二者相對誤差為-3.294～2.638。

對三維激光掃描測量得到的紫穗槐相關(guān)株高、冠幅長勢數(shù)據(jù)與實測結(jié)果進行對比分析（圖6～7），結(jié)果顯示，兩種方式測量的株高和冠幅最大差值分別為4.48和3.92 cm，株高平均相對誤差2.78%，最大相對誤差9.92%，冠幅平均相對誤差4.89%，最大相對誤差15.386%，兩種方法的株高、冠幅測量結(jié)果相對誤差較小。株高和冠幅差值最大的分別為16號和17號紫穗槐，相對誤差最大的分別為11號和3號紫穗槐，掃描結(jié)果與卷尺測量結(jié)果差值分布沒有明顯規(guī)律。

圖6 實測株高與掃描株高對比示意圖Fig.6 Contrastive schematic diagram of plant hetghts by actual measurement and scanning

圖7 實測冠幅與掃描冠幅對比示意圖Fig.7 Contrastive schematic diagram of crown width by actual measurement and scanning

為了進一步探討三維激光掃描測量結(jié)果的真實性和可靠性，以掃描值為自變量（x），實測值為因變量（y），分別建立株高和冠幅的相關(guān)變量關(guān)系，通過擬合得到相關(guān)回歸方程，見圖8～9。通過回歸分析，株高的回歸方程為y＝1.008 84x+0.487 69，復相關(guān)系數(shù)R2＝0.992 31，置信度為95%；冠幅的回歸方程為y＝1.089 83x-3.307 21，復相關(guān)系數(shù)R2＝0.989 15，置信度為95%。說明三維激光掃描數(shù)據(jù)與卷尺實測數(shù)據(jù)密切相關(guān)，三維激光掃描技術(shù)測量結(jié)果可信，理論上可以代替人工測量方法提取植物生長參數(shù)。

圖8 株高回歸分析Fig.8 Regression analysis of plant height

圖9 冠幅回歸分析Fig.9 Regression analysis of crown width

3.2 掃描參數(shù)與體積相關(guān)性分析

基于3D點云體素法，構(gòu)建紫穗槐點云數(shù)據(jù)模型，并利用體素化后的模型特征在MATLAB平臺計算紫穗槐體積，見表1。為了體現(xiàn)掃描參數(shù)與體積間的相關(guān)性，分別選取掃描株高、冠高（或掃描冠幅、冠高）為自變量（x1和x2），體積為因變量（y），進行相關(guān)性分析，得到回歸方程（株高-冠高-體積）y＝0.004x1+0.102x2-1.347，復相關(guān)系數(shù)R2＝0.578；（冠幅-冠高-體積）y＝0.083x1+0.006x2-0.767，復相關(guān)系數(shù)R2＝0.471，見圖10～11。由紫穗槐體積與掃描數(shù)據(jù)的相關(guān)性可知，復相關(guān)系數(shù)R2較小，說明紫穗槐體積與株高、冠幅、冠高的相關(guān)性均較小，即株高、冠幅和冠高不能直接決定紫穗槐體積大小。體素法建立在點云之上，計算體積大小取決于點云數(shù)量，因此計算體積最接近紫穗槐實際體積（表2）。

圖10 掃描株高、冠高與體積之間的相關(guān)性Fig.10 Correlations between scanning，plant height crown widthand volume

表1 紫穗槐長勢參數(shù)的掃描結(jié)果與卷尺測量結(jié)果對比Tab.1 Comparisons of scanning results and steel tape measurement results of amorpha growth parameters

表2 三維激光掃描測量紫穗槐冠高與體積統(tǒng)計Tab.2 Crown height and volume statistics of amorpha by 3D laser scanning seasurement

4 結(jié) 論

（1）本文對紫穗槐株高、冠幅、冠高等長勢參數(shù)以三維激光掃描和人工測量方法進行對比分析和相關(guān)性分析，結(jié)果顯示三維激光掃描測量和人工測量結(jié)果相關(guān)系數(shù)R2＝0.989 45，置信度大于95%，表明三維激光掃描測量技術(shù)完全可以替代人工測量方法。

圖11 掃描冠幅、冠高與體積之間的相關(guān)性Fig.11 Correlations between scanning crown width，crown height and volume

（2）三維激光掃描測量技術(shù)可通過后處理獲取植被體積等人工方法難以獲取的參數(shù)信息，另外三維激光掃描測量技術(shù)不僅可以獲取植被三維數(shù)據(jù)信息，還可以提供植被影像信息，實現(xiàn)了植被多層次三維模型顯示。因此，三維激光掃描測量技術(shù)為植被（尤其是灌木植被）三維建模和無損監(jiān)測提供了一種新方法，對植物數(shù)字化具有重要意義。

（3）三維激光掃描測量技術(shù)易受儀器及野外環(huán)境干擾，提取的參數(shù)信息存在誤差。因此三維激光掃描技術(shù)要在植被參數(shù)提取中實現(xiàn)大規(guī)模使用可從以下兩方面努力：在數(shù)據(jù)獲取方面需提高單點測量精度、點云數(shù)據(jù)配準精度和抗干擾能力；在數(shù)據(jù)處理方面，需二次開發(fā)點云軟件，使其在適用于林業(yè)領(lǐng)域。如：可直接對植被點云數(shù)據(jù)進行自動化建模，并根據(jù)模型直接獲取植被長勢參數(shù)。