基于機(jī)載激光雷達(dá)影像的天山云杉林樹高提取及蓄積量反演

曲延斌,王振錫,胡天祺,董 巍,陳 哲

(新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)與風(fēng)景園林學(xué)院/新疆教育廳干旱區(qū)林業(yè)生態(tài)與產(chǎn)業(yè)技術(shù)重點實驗室,烏魯木齊 830052)

0 引 言

【研究意義】森林作為陸地生態(tài)系統(tǒng)中最大的碳庫,在應(yīng)對氣候變化和實現(xiàn)碳中和目標(biāo)過程中發(fā)揮著重要作用[1]。森林植物吸收大氣中的二氧化碳并將其固定在植被或土壤中,減少二氧化碳在大氣中的濃度,具有顯著的固碳能力。森林蓄積量是指一定森林面積上存在著的林木樹干部分的總材積[2],反映了一個地區(qū)森林的資源規(guī)模及水平,衡量森林的健康狀況、豐富程度和固碳能力,對蓄積量科學(xué)精準(zhǔn)的估測是實現(xiàn)森林經(jīng)營,并達(dá)到永續(xù)利用目的的重要途徑[3]。天山云杉(Piceaschrenkianavar.tianschanica)是新疆天山山地最主要的地帶性森林植被,其林分占新疆天然林喬木林地面積的44.9%,是天山乃至新疆的森林生態(tài)系統(tǒng)物質(zhì)主體[4-5],在涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)氣候、實現(xiàn)碳中和目標(biāo)等方面發(fā)揮著主導(dǎo)作用。傳統(tǒng)森林資源調(diào)查過程中,森林蓄積量測算主要依賴于抽樣技術(shù)和人工調(diào)查,工作量大、周期長、實效性差,快速、準(zhǔn)確獲取大面積森林蓄積量都是森林資源經(jīng)營管理領(lǐng)域亟待解決的技術(shù)難題。運用遙感技術(shù)憑借大面積同步觀測和周期短的優(yōu)勢,廣泛用于森林資源調(diào)查、規(guī)劃和監(jiān)測等,對提高工作效率有重要意義?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】機(jī)載激光雷達(dá)技術(shù),通過主動發(fā)射激光脈沖,獲取探測森林冠層反射回來的信號,處理后可得到森林的三維結(jié)構(gòu)信息,突破了傳統(tǒng)光學(xué)遙感的局限性,在獲取地形和林分結(jié)構(gòu)因子等信息方面具有不可比擬的優(yōu)越性,更為精確地獲取樹木的位置、冠幅和高度等林分屬性參數(shù),為準(zhǔn)確、高效獲取森林蓄積量提供了新的技術(shù)途徑[6-8]。利用機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)開展了森林結(jié)構(gòu)參數(shù)信息提取研究,在森林蓄積量估測方面進(jìn)行了有益探索[9-10]。Wallace等[11]使用機(jī)載激光雷達(dá)對研究區(qū)域內(nèi)單株樹木識別,獲取樹木的位置、冠幅、高度等數(shù)據(jù),利用激光點云估測在單木尺度與樣方尺度上的森林調(diào)查指標(biāo),得到的調(diào)查結(jié)果精度較高;Argialis A等[12]利用無人機(jī)搭載激光雷達(dá)傳感器,獲取了高分辨率的數(shù)據(jù)源,改進(jìn)了單株立木的正射影像,結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的遙感技術(shù)相比,機(jī)載激光雷達(dá)獲取數(shù)據(jù)可以在更精細(xì)的尺度上更高精度的測量多個參數(shù)因子。【本研究切入點】胸徑與樹高是計算蓄積量的重要因子,在以胸徑-樹高模型對天山云杉的蓄積量進(jìn)行估測方面,前人大多采用衛(wèi)星影像與無人機(jī)影像,機(jī)載激光雷達(dá)獲取數(shù)據(jù)更為精確,但理論化研究較多,偏于實踐應(yīng)用的卻較少。需基于機(jī)載激光雷達(dá)影像研究天山云杉林樹高提取及蓄積量反演?！緮M解決的關(guān)鍵問題】利用機(jī)載激光雷達(dá)影像提取天山云杉林樹高信息,估測天山云杉林的蓄積量,獲得便捷、快速提取森林蓄積信息的技術(shù)方法,為探索山地天然林精準(zhǔn)監(jiān)測與評價提供技術(shù)途徑。

1 材料與方法

1.1 材 料

1.1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于天山山脈中段的天格爾森林公園新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)實習(xí)林場,該地域地處頭屯河上游,烏魯木齊市西南方位110 km,位于E 86°46′～86°57′,N 43°16′～43°26′,東西長達(dá) 15 km,南北長達(dá) 17.5 km。林場屬于溫帶大陸性氣候,平均海拔為2 200 m,年平均降水量達(dá)600 mm,平均溫度3℃,年日照大于1 300 h,無霜期約為140 d。森林主要分布在北坡、東北坡和西北坡,以天山云杉純林為主,混雜有少部分天山樺(BetuIatianschanicaRuprecht)、山楊(Populusdavidiana)、天山花楸(SorbustianschanicaRupr.)等樹種。

1.1.2 影像數(shù)據(jù)

激光雷達(dá)影像數(shù)據(jù)拍攝于2020年10月15日,采用華測導(dǎo)航AS-1300HL多平臺激光雷達(dá)系統(tǒng),該系統(tǒng)整體精度可達(dá)到5 cm,其中雷達(dá)最大測距1 350 m,最小測距5 m,采集頻率最高達(dá)82萬點每秒,掃描頻率為10～200 Hz,測量精度可達(dá)到15 nm,相機(jī)有效像素為4 200萬,分辨率為7 953×5 304,雷達(dá)具備多次回波功能,可以有效穿透植被,獲取植被的垂直結(jié)構(gòu)信息,更好的進(jìn)行點云分類與森林參數(shù)提取。

1.1.3 外業(yè)數(shù)據(jù)

2020年6月,在新疆天格爾森林公園新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)實習(xí)林場,以無人機(jī)航拍影圖像為先驗數(shù)據(jù),結(jié)合森林實地踏查,采用系統(tǒng)抽樣法布設(shè)樣方,在林場范圍內(nèi)以東西30 m和南北50 m為間距確定樣方中心,樣方規(guī)格為30 m×30 m,通過遙感判讀,保留150個天山云杉純林典型樣方。樣方圍測采用羅盤法,相對閉合差小于周長的1/200,在樣地邊界刷紅油漆進(jìn)行標(biāo)識。對樣方內(nèi)胸徑大于5 cm,樹高大于3 m的天山云杉全部進(jìn)行每木檢尺,采用天山云杉二元材積表法計算樣地蓄積量[13]。采用華測i90 慣導(dǎo)RTK,基于載波相位動態(tài)實時差分(Real-time kinematic)方法實時獲得厘米級的實測樣地中心點和四個角樁的坐標(biāo)。

1.2 方 法

1.2.1 遙感影像處理

對點云數(shù)據(jù)預(yù)處理,設(shè)定的高度閾值進(jìn)行去航帶重疊點與噪聲點處理,基于Kraus濾波算法[14]結(jié)合中值濾波分離出地面點,再收集地面點進(jìn)行地面高程的重建,插值生成數(shù)字高程模型(Digital elevation model,DEM)。收集去噪后的第一次回波點插值生成的數(shù)字表面模型(Digital surface model,DSM),利用DSM減去DEM獲得研究區(qū)林分的冠層高度模型(CHM,Canopy Height Model)。圖1

圖1 冠層高度模型構(gòu)建原理

1.2.2 樹高提取

樹高的提取是在冠層高度模型(CHM)的基礎(chǔ)上,利用ArcGIS10.4軟件,采用克里金插值法對樣地內(nèi)所有樹木的樹冠進(jìn)行焦點統(tǒng)計,對鄰域內(nèi)象元的最大值賦予焦點,并將焦點統(tǒng)計所得結(jié)果與冠層高度相減,差值為0的點為樹木的最高點。天山云杉為針葉樹種,其樹木最高點即為樹冠頂點,運行重分類命令,將冠層頂點由柵格數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為矢量數(shù)據(jù)。

將獲得的矢量樹冠頂點與DEM、DSM和CHM的高程數(shù)據(jù)進(jìn)行對比,結(jié)合樹冠頂點密度情況,對偽樹冠頂點剔除。圖2

圖2 樹冠頂點高度提取

1.2.3 天山云杉林蓄積量反演

在樣地水平上,以150個實測樣地數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),從中抽取100個樣方林木構(gòu)建胸徑-樹高模型,剩余50個樣地作為樣本檢驗?zāi)Ｐ途?。?1種曲線估計模型中選取最優(yōu)模型,采用確定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)評價指標(biāo)對模型進(jìn)行檢驗。天山云杉蓄積量計算方法采用二元材積公式:

V=6.293 661 9×10-5×D1.793 240 1×H1.046 970 7.

(1)

式中,V表示天山云杉單株材積,D表示胸徑,H表示樹高。

2 結(jié)果與分析

2.1 樹高提取精度變化

研究表明,樹高平均提取精度達(dá)到89.64%,其中最高精度可達(dá)99.40%,最低精度71.65%。

影像提取樹高與實際測量樹高之間存在較強的相關(guān)關(guān)系,R2為0.895,擬合結(jié)果較好,根據(jù)擬合結(jié)果得到的表達(dá)式為Y=0.823 2X+2.091。表1,圖3

2.2 構(gòu)建模型及檢驗

研究表明,在選取的11種曲線估計模型中,胸徑-樹高的冪函數(shù)方程相關(guān)系數(shù)R2達(dá)到0.908,F-Statistic值最大,該模型的擬合情況最好,取該方程建立胸徑-樹高模型。表2

D=(H×1.282)0.872.

(2)

式中,D表示胸徑,H表示樹高。

圖3 樹高提取值與實測值關(guān)系散點圖

表1 影像提取樹高與實測樹高方差檢驗

2.3 模型檢驗

研究表明,驗證胸徑樹高模型:RMSE=6.749,模型擬合效果較好,可以使用模型來對天山云杉的蓄積量反演。

2.4 蓄積量的反演及精度變化

研究表明,將構(gòu)建模型與二元材積公式聯(lián)立。

(3)

式中,Di代表擬合胸徑,H代表樹高,Ht代表修正樹高,Hi代表提取樹高,V表示蓄積量。

將機(jī)載激光雷達(dá)影像提取的天山云杉樹高代入模型,求出天山云杉的胸徑數(shù)據(jù),代入天山云杉二元材積公式,單株材積累加得出樣地天山云杉的估測總蓄積量,模型得到的殘差值大部分落在(-2,+2)殘差區(qū)間內(nèi),模型擬合度較好。圖4

表2 胸徑樹高模型及參數(shù)統(tǒng)計

圖4 云杉蓄積量殘差分布

3 討 論

林分蓄積量隨著林分平均胸徑的增加而變大[15]。在激光雷達(dá)對林分因子提取方面,激光雷達(dá)數(shù)據(jù)提取樹高與實測樹高關(guān)系密切且精度較高,而樹高也和胸徑與蓄積量有著比較高的相關(guān)性[16]。研究采用激光雷達(dá)數(shù)據(jù),篩選出冪函數(shù)作為以胸徑-樹高反演蓄積量的最佳模型,R2為0.908,且模型擬合度較好,蓄積量估測精度達(dá)到87.43%?；贚IDAR數(shù)據(jù),采用多元逐步回歸,對林分的平均高、郁閉度、生物量等參數(shù)提取并進(jìn)行分析研究,結(jié)果表明基于LIDAR數(shù)據(jù)的各林分因子估測方程精度都較高,且R2均在0.5以上;以無人機(jī)影像提取樹高因子構(gòu)建胸徑-樹高模型反演天山云杉蓄積量,研究結(jié)果為冪函數(shù)作為對天山云杉進(jìn)行反演的模型精度最高,與研究一致,但無人機(jī)影像提取樹高精度遠(yuǎn)低于激光雷達(dá)數(shù)據(jù),有著較大的提升空間[17]。馬驤等[18]以金壇區(qū)碳匯監(jiān)測山區(qū)國外松林小班的樣地實測數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,以樹高與胸徑作為變量,通過建立非線性回歸方程進(jìn)行蓄積量的估算,結(jié)果表明,機(jī)載激光雷達(dá)估測的國外松蓄積量與實測數(shù)據(jù)所得蓄積量具有較好的相關(guān)性,每公頃蓄積量誤差為14.4%,符合森林資源規(guī)劃設(shè)計調(diào)查技術(shù)規(guī)程精度要要求。通過胸徑與樹高對林分的蓄積量進(jìn)行反演,是數(shù)字化林業(yè)經(jīng)營管理中重要的方法,需要對樹高提取精度有更高要求,并基于提取樹高構(gòu)建蓄積量反演模型,研究中研究樹種天山云杉為針葉樹種,其冠層形狀為圓錐形,激光雷達(dá)的回波信號可能會出現(xiàn)錯失頂點而接收到低層冠幅情況,導(dǎo)致樹高會有偏小,關(guān)于此方面的研究改進(jìn)仍需進(jìn)一步的加強。

4 結(jié) 論

收集回波點插值生成數(shù)字表面模型,二者相減獲得研究區(qū)林分的冠層高度模型。利用克里金插值法結(jié)合動態(tài)窗口的局域最大值法提取出天山云杉的樹冠頂點,樹高平均提取精度達(dá)到89.64%,其中最高精度可達(dá)99.40%,最低精度71.65%。利用提取的天山云杉樹高構(gòu)建天山云杉胸徑—樹高模型D=(H×1.282)0.872,基于此模型得到的林分蓄積量精度達(dá)到87.43%,對于蓄積量的精度等級分為A、B、C三級,允許誤差分別為15%、20%、25%,模型精度在允許誤差15%以內(nèi),達(dá)到了精度等級A的標(biāo)準(zhǔn),精度符合當(dāng)前林業(yè)生產(chǎn)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。構(gòu)建天山云杉胸徑-樹高模型,基于此模型得到的林分蓄積量精度達(dá)到87.43%,精度符合當(dāng)前林業(yè)生產(chǎn)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。