聯(lián)合地基激光雷達(dá)與無人機(jī)影像的樹種識別

摘要：【目的】應(yīng)用遙感技術(shù)進(jìn)行樹種識別已成為森林調(diào)查的重要手段之一，但利用近地面遙感手段進(jìn)行樹種識別時存在地基激光雷達(dá)（LiDAR）點(diǎn)云數(shù)據(jù)樹冠上層信息不足和無人機(jī)影像樹冠下層的信息缺失的問題，聯(lián)合多源遙感數(shù)據(jù)快速準(zhǔn)確識別樹種，對研究和保護(hù)森林資源具有重要意義?！痉椒ā恳怨枮I市東北林業(yè)大學(xué)城市林業(yè)示范基地中樟子松（Pinus sylvestris" var. mongolica）、黑皮油松（P. tabuliformis var. mukdensis）、水曲柳（Fraxinus mandshurica）、胡桃楸（Juglans mandshurica）為研究對象進(jìn)行樹種識別研究，獲取地基LiDAR與無人機(jī)影像數(shù)據(jù)，通過對高重疊度無人機(jī)影像進(jìn)行處理得到無人機(jī)影像點(diǎn)云，將無人機(jī)影像點(diǎn)云與地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)融合，對融合后數(shù)據(jù)進(jìn)行單木分割得到單木點(diǎn)云，基于單木點(diǎn)云提取形狀特征、結(jié)構(gòu)特征、樹干顏色特征和樹冠顏色特征，借助支持向量機(jī)分類算法進(jìn)行樹種識別并結(jié)合隨機(jī)森林算法對不同特征的識別能力進(jìn)行了分析?！窘Y(jié)果】利用所有特征進(jìn)行樹種識別取得試驗(yàn)最優(yōu)結(jié)果，其總精度和Kappa 系數(shù)分別為93.48%和0.91。相較于其他對比方案，其總精度和Kappa 系數(shù)分別提升4.35～16.31個百分點(diǎn)和0.06～0.22?！窘Y(jié)論】提出了一種地基LiDAR數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合的樹種識別方法，該方法能夠在一定程度上彌補(bǔ)樹種識別中特征提取時地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)樹冠上層信息不足，以及無人機(jī)影像樹冠下層信息缺失等問題。充分利用多源數(shù)據(jù)所包含的豐富信息進(jìn)行樹種識別，可有效提高樹種識別精度。

關(guān)鍵詞：樹種識別；多源遙感；激光雷達(dá)；無人機(jī)影像

中圖分類號：S771.8"""""" 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

文章編號：1000-2006（2024）04-0104-09

Tree species identification of combined TLS date and UAV images

ZHONG Hao， WANG Chuhong， LIN Wenshu*

（College of Mechanical and Electrical Engineering， Northeast Forestry University， Harbin 150040，China）

Abstract： 【Objective】 Rapid and accurate identification of tree species is crucial for the research and protection of forest resources. Identification of tree species by remote sensing technology has become an important method of forest investigation. However， there are some problems in tree species identification by remote sensing， such as a lack of information in the upper canopy of terrestrial laser scanning （TLS） data and the lower canopy of unmanned aerial vehicle （UAV） images. Therefore， identifying tree species requires multi-source remote sensing data. 【Method】 In this study， Pinus sylvestris var. mongolica，" P. tabuliformis var. mukdensis，" Fraxinus mandshurica and Juglans mandshurica in the urban forestry demonstration base of Northeast Forestry University" at" Harbin were used as the research objects to identify tree species. TLS point cloud data and UAV image data were acquired. Through the processing of UAV images， the photogrammetric point cloud and orthophoto image were obtained. The UAV image point cloud and TLS point cloud data were registered and fused， then divided into single tree points. Based on the single tree point cloud， shape features， structure features， tree trunk color features， and crown color features were extracted， and tree species identification was performed by a support vector machine classification algorithm. Subsequently， the ability of the method to identify tree species using different characteristics was analyzed by random forest algorithm. 【Result】 Optimal results were obtained when all the features were used to identify tree species. The total accuracy and Kappa coefficient of tree species identification results were 93.48% and 0.91， respectively， which were improved by 4.35-16.31percentage points" and 0.06-0.22， respectively， compared with other comparison schemes. 【Conclusion】 The tree species recognition method based on the fusion of TLS data and UAV image point cloud data proposed in this study can" compensate for the lack of information in the upper canopy of TLS point cloud data and the lower canopy of UAV images to a certain extent， and make full use of the rich information contained in multi-source data for tree species recognition. The method can effectively improve the accuracy of tree species identification.

Keywords：tree species identification; multi-source remote sensing; LiDAR; unmanned aerial rehicle （UAV） images

森林在維持生態(tài)系統(tǒng)平衡方面發(fā)揮著重要作用，隨著人類活動干擾和全球氣候變化，森林物種多樣性不斷地減少，因此實(shí)現(xiàn)大范圍森林資源的快速、準(zhǔn)確監(jiān)測尤為重要。樹種調(diào)查是森林資源調(diào)查的重要部分，目前我國傳統(tǒng)的樹種調(diào)查通常需要設(shè)置樣地，存在野外工作強(qiáng)度大、成本高、周期長等問題[1-3]。隨著遙感技術(shù)、無人機(jī)技術(shù)等一系列新興技術(shù)的發(fā)展，激光雷達(dá)（LiDAR）與無人機(jī)航測已被廣泛應(yīng)用于林業(yè)領(lǐng)域[4-5]。

激光雷達(dá)作為一種主動遙感技術(shù)，通過傳感器發(fā)出的激光測定目標(biāo)物距離，獲取目標(biāo)空間信息[6]。相比傳統(tǒng)光學(xué)被動遙感，LiDAR數(shù)據(jù)可以提供目標(biāo)地物三維信息，精確地提取林分垂直信息[7]，在林業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域具有傳統(tǒng)光學(xué)遙感無法比擬的優(yōu)勢[8-10]。地基、背包與手持激光雷達(dá)一般在林下地面作業(yè)，因此能夠獲取林分內(nèi)部單木尺度結(jié)構(gòu)參數(shù)，其中背包與手持激光雷達(dá)為移動式數(shù)據(jù)獲取，作業(yè)方式靈活，而地基激光雷達(dá)為設(shè)置固定站的掃描方式，其數(shù)據(jù)質(zhì)量更高[11-14]?；贚iDAR數(shù)據(jù)，陳向宇等[15]通過提取單木的結(jié)構(gòu)、紋理和冠形特征，借助支持向量機(jī)（support vector machines， SVM）算法進(jìn)行樹種識別，總體分類精度為85%。Guan等[16]通過構(gòu)建樹木幾何特征，利用深度學(xué)習(xí)方法對城市中樹種進(jìn)行分類，總體精度和Kappa系數(shù)分別為86.1%和0.8。近年來，遙感傳感器向多樣化和輕量化發(fā)展，并且無人機(jī)技術(shù)發(fā)展迅速，因此無人機(jī)能夠以遙感平臺的角色進(jìn)入遙感領(lǐng)域，與其他遙感平臺相比，無人機(jī)使用成本低、起降靈活、飛行高度低，更易獲取高精度遙感數(shù)據(jù)，彌補(bǔ)了有人機(jī)載或星載影像空間分辨率低的缺點(diǎn)[17]。無人機(jī)影像包含豐富的光譜和紋理信息可用于樹種識別，如利用無人機(jī)光譜信息以及通過灰度共生矩陣提取紋理信息進(jìn)行樹種識別[18]。由于無人機(jī)影像重疊度高，因此可以根據(jù)高重疊度的航測影像提取樹冠高度等三維信息，應(yīng)用于樹種識別當(dāng)中，如利用無人機(jī)影像提取樹高和顏色信息組成多特征直方圖進(jìn)行樹種識別[19]。也可利用無人機(jī)影像獲取樹冠3D點(diǎn)云相關(guān)特征，以及影像顏色特征來監(jiān)測各種樹種的生物多樣性[20]。具有空間信息的LiDAR數(shù)據(jù)與具有光譜信息的無人機(jī)影像數(shù)據(jù)之間具有很強(qiáng)的互補(bǔ)性，因此有研究對兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。如聯(lián)合無人機(jī)影像點(diǎn)云與地基激光雷達(dá)（TLS）點(diǎn)云分別實(shí)現(xiàn)了礦場與山地地形測量[21-22]。在使用無人機(jī)影像點(diǎn)云和TLS點(diǎn)云數(shù)據(jù)對熱帶森林參數(shù)提取的對比研究中，無人機(jī)影像點(diǎn)云和TLS點(diǎn)云有很大的相似性，兩者區(qū)別是無人機(jī)影像點(diǎn)云更加平滑，而TLS點(diǎn)云在樹木間隙表達(dá)更加精確，但受林分郁閉度影響較大[23]。在基于無人機(jī)影像生成點(diǎn)云與地基點(diǎn)云融合后進(jìn)行樹高提取，則可顯著提升樹高估測精度[24]。

綜上所述，目前融合LiDAR數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像樹種識別研究中，主要通過LiDAR數(shù)據(jù)提取空間結(jié)構(gòu)參數(shù)特征，之后根據(jù)無人機(jī)影像提取冠層色彩、紋理等參數(shù)特征，通過特征融合進(jìn)行樹種識別。雖然LiDAR數(shù)據(jù)能獲得樹木的空間結(jié)構(gòu)信息，但由于地基LiDAR數(shù)據(jù)采集時激光光源處于林下層，因此樹葉、枝干等遮擋以及地面三維激光掃描角度的限制會使地基激光雷達(dá)不利于樹冠頂層信息的提取，尤其是在郁閉度較高的林分中，會導(dǎo)致樹冠頂層空間結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的缺失，這對于提取樹木參數(shù)產(chǎn)生不利影響，而利用傾斜攝影技術(shù)可獲得森林冠層三維信息，但易出現(xiàn)無法拍攝到林冠下景觀等問題[25]。因此，本研究采用地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及無人機(jī)影像，通過高重疊度無人機(jī)影像生成樹木冠層三維點(diǎn)云信息，將地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像生成的點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行配準(zhǔn)以進(jìn)行融合，融合以后的數(shù)據(jù)不僅包含了地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的樹木空間結(jié)構(gòu)信息及樹干顏色信息，同時無人機(jī)點(diǎn)云使之具有更加完整的冠層空間結(jié)構(gòu)信息及冠層顏色信息，之后基于融合后點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行單木分割，分別提取結(jié)構(gòu)特征、形狀特征、樹干顏色特征與樹冠顏色特征，借助支持向量機(jī)算法完成樹種識別工作，通過不同方案驗(yàn)證該方法對樹種識別的精度，以及對不同特征的識別能力進(jìn)行了分析。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于東北林業(yè)大學(xué)城市林業(yè)示范基地（126°37′15″E，45°43′10″N），海拔136～140 m，總占地面積43.95 hm2?；貎?nèi)樹種種類豐富，包括興安落葉松（Larix gmelinii）、紅松（Pinus koraiensis）、胡桃楸（Juglans mandshurica ）、黑皮油松（P. tabuliformis var. mukdensis）、水曲柳（Fraxinus mandshurica）、蒙古櫟（Quercus mongolica）、白樺（Betula platyphylla）、樟子松（P. sylvestris var. mongolica）等。本研究選取的樣地樹種分別為樟子松、水曲柳、黑皮油松、胡桃楸。研究區(qū)無人機(jī)影像如圖1所示。

1.2 數(shù)據(jù)獲取

1） 地基點(diǎn)云數(shù)據(jù)獲取。2020年9月，采用FARO Laser Scanner Focus 3D X Series中長距三維激光掃描儀分別對4塊樣地內(nèi)樹木進(jìn)行掃描，每塊樣地面積約40 m×40 m，掃描儀掃描距離0.6～330.0 m，設(shè)置掃描速度為976 000點(diǎn)/s，測距誤差為±2 mm，垂直視野和水平視野分別為300°和360°，儀器包含攝影裝置，可自動將點(diǎn)云與影像進(jìn)行融合，因此每個點(diǎn)不僅包含位置信息，還包含RGB反射率信息。數(shù)據(jù)采集時每片樣地設(shè)置4～6個數(shù)據(jù)掃描站點(diǎn)，通視位置放置標(biāo)靶球用于將每塊樣地的多站數(shù)據(jù)拼接在一起，測站間配準(zhǔn)精度在2 cm以內(nèi)，點(diǎn)云數(shù)據(jù)將通過同名地物點(diǎn)與攝影測量點(diǎn)云進(jìn)行數(shù)據(jù)配準(zhǔn)。

2）無人機(jī)數(shù)據(jù)獲取。采用大疆精靈Phantom 4來獲取航拍影像，鏡頭焦距20 mm，飛行試驗(yàn)在2020年9月進(jìn)行，試驗(yàn)當(dāng)天天氣晴朗，風(fēng)力小于2級。設(shè)置飛行高度為100 m，航向重疊率為75%，旁向重疊率為60%。共拍攝照片255張，像素4 000×3 000，像元大小0.023 m，照片質(zhì)量清晰。

1.3 研究方法

本研究基于地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及無人機(jī)影像樹種識別工作流程如圖2所示。

1.3.1 無人機(jī)影像與地基雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)配準(zhǔn)與融合

對無人機(jī)影像與地基雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分別進(jìn)行預(yù)處理，為后續(xù)點(diǎn)云融合提供數(shù)據(jù)來源。首先，使用Agisoft PhotoScan軟件對無人機(jī)影像進(jìn)行拼接，在此過程中軟件基于SFM算法實(shí)現(xiàn)稀疏點(diǎn)云的生成，基于PMVS算法在稀疏點(diǎn)云的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)密集點(diǎn)云的生成[26]。其次，在LiDAR360軟件中對地基激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)以及無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，對點(diǎn)云進(jìn)行去噪、歸一化、去除地面點(diǎn)、裁剪處理，得到預(yù)處理后的激光雷達(dá)點(diǎn)云與基于無人機(jī)影像重建點(diǎn)云數(shù)據(jù)。其中無人機(jī)影像點(diǎn)云如圖3a所示，可以看出無人機(jī)影像點(diǎn)云可以精確地描述地物空間表面起伏并保留了地物RGB色彩信息，對于地物可以實(shí)現(xiàn)精確的三維重建，建筑物、道路、河流等地物均無幾何畸變，表明無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)質(zhì)量較高。

數(shù)據(jù)精確配準(zhǔn)是融合點(diǎn)云的關(guān)鍵步驟，在Python環(huán)境下編寫代碼，通過找尋相同地物獲取同名點(diǎn)坐標(biāo)，構(gòu)建Delaunay三角網(wǎng)，利用模擬退火算法搜索優(yōu)化得到對應(yīng)的同名點(diǎn)集合，利用奇異值分解法根據(jù)對應(yīng)點(diǎn)對的集合求得旋轉(zhuǎn)矩陣與平移矩陣[27]，得到與無人機(jī)影像點(diǎn)云配準(zhǔn)后的地基點(diǎn)云數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的融合，融合精度在0.1 m以內(nèi)，能夠滿足本實(shí)驗(yàn)要求。圖3b為水曲柳樣地融合后點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

1.3.2 單木分割及特征提取

基于融合后點(diǎn)云，在LiDAR360軟件內(nèi)采用直接面向點(diǎn)云自下而上的比較最短路徑算法[28]獲取單木點(diǎn)云。單木分割結(jié)果中存在少量過分割或欠分割數(shù)據(jù)，一般過分割或欠分割是互補(bǔ)的，即一棵樹的過分割會造成另一棵樹的欠分割，因此為了充分利用數(shù)據(jù)，保證建模樣本數(shù)量，將相鄰過分割和欠分割數(shù)據(jù)進(jìn)行合并，單獨(dú)重新調(diào)整聚類閾值、樹高和枝下高等參數(shù)進(jìn)行二次分割以得到完整的單木分割結(jié)果。

基于單木點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在LiDAR360中提取單木胸徑（DBH）、樹高（HT）、冠幅（LC）、樹冠面積（AC）、樹冠體積（VC）5個參數(shù)。若直接利用以上參數(shù)為特征建立樹種識別模型，模型對于偏矮小或偏高大樹木的識別能力將會下降，同時模型的泛化性較弱、遷移能力差，因此根據(jù)以上參數(shù)提取單木冠幅樹高比（RL/H）、冠幅胸徑比（RL/D）、樹冠面積樹高比（RA/H）、樹冠面積胸徑比（RA/D）、樹冠體積樹高比（RV/H）、樹冠體積胸徑比（RV/D）6個形狀特征。

不同樹種點(diǎn)云分布存在差異，因此不同分位高度的點(diǎn)數(shù)量可以作為樹木結(jié)構(gòu)的體現(xiàn)。本研究以10%為分位，分別提取單株樹（0，10%]，（10%，20%]，…，（90%，100%]分位高度下點(diǎn)云數(shù)量與單株樹點(diǎn)云總數(shù)之比作為結(jié)構(gòu)特征（STF），結(jié)構(gòu)特征數(shù)量共10個。

本研究地基LiDAR數(shù)據(jù)包含RGB反射率信息，考慮到掃描時樹葉受風(fēng)吹擺動導(dǎo)致大多數(shù)樹冠部分點(diǎn)云出現(xiàn)過曝現(xiàn)象，而樹冠部分DN值在無人機(jī)影像中有更好的表達(dá)，因此基于點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取樹干顏色信息作為樹干特征參與到樹種識別當(dāng)中。研究區(qū)域樹木較為高大，樹木平均高度在15～20 m，經(jīng)過反復(fù)對比分析，0.3～3.0 m高度區(qū)間包含雜草和枝葉的情況較少，而樹葉和樹干顏色有明顯區(qū)分，尤其是在綠光波段，可在提取樹干特征時進(jìn)行篩選，將綠光波段反射率（0～255）大于130的點(diǎn)過濾剔除。通過MATLAB 2020b計算得到樹干點(diǎn)云R、G、B波段反射率平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，共計6個樹干顏色特征（TCF），使用單木點(diǎn)云的無人機(jī)影像點(diǎn)云部分提取樹冠點(diǎn)云R、G、B波段反射率平均值與標(biāo)準(zhǔn)差，共計6個樹冠顏色特征（CCF）。

1.3.3 特征融合與樹種識別

支持向量機(jī)（support vector machine， SVM）作為一種基于統(tǒng)計理論的監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)方法，其主要思想是通過系統(tǒng)隨機(jī)生成一個超平面并不斷移動，直到屬于不同類別的樣本位于超平面的兩側(cè)，是專門針對小樣本訓(xùn)練區(qū)分類的方法[29]。根據(jù)上述工作提取的28個不同類型的特征，借助支持向量機(jī)分類器得到樹種識別最終結(jié)果，支持向量機(jī)分類程序選取RBF核函數(shù)并采用網(wǎng)格法參數(shù)尋優(yōu)以期得到最佳樹種識別效果。

為了進(jìn)一步證明本研究所述樹種識別方法的有效性，在基于上述方法進(jìn)行樹種識別的基礎(chǔ)上，再對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，采用多種方案實(shí)現(xiàn)樹種識別，具體實(shí)驗(yàn)方案共7種，如表1所示。最后對每個方案樹種識別結(jié)果分別計算每種樹種生產(chǎn)者精度（PA）、用戶精度（UA）、所有樹種總精度（OA）和Kappa系數(shù)作為評價指標(biāo)，對不同方案進(jìn)行結(jié)果評定與分析。

1.3.4 特征重要性分析

根據(jù)以上獲得樹種識別最優(yōu)實(shí)驗(yàn)方案組合，對樹種識別特征進(jìn)行分析，以進(jìn)一步探尋不同特征的樹種識別能力。隨機(jī)森林算法對于評估變量重要性有較強(qiáng)的優(yōu)勢[30]，因此本研究借助隨機(jī)森林算法基尼指數(shù)平均下降方法，對樹種識別最優(yōu)實(shí)驗(yàn)方案組合特征進(jìn)行分析以獲得每個特征在樹種識別中的重要性，并利用支持向量機(jī)分類算法按照特征重要性逐次增加特征進(jìn)行樹種識別。

2 結(jié)果與分析

2.1 單木分割及樹木參數(shù)提取結(jié)果

本研究共掃描樹木281棵，單木分割結(jié)果探測到樹木265棵，其中正確分割239棵，過分割10棵，欠分割16棵，總精度85.05%。剔除掉掃描樣地邊緣樹冠殘缺樹木以及經(jīng)過2次分割后分別獲取樟子松65棵、水曲柳68棵、黑皮油松49棵、胡桃楸80棵，共計262棵樹木。不同樹種的樹木顏色信息與不同數(shù)據(jù)源在樹木整體結(jié)構(gòu)中的空間分布信息如圖4所示。

由圖4可以看出，地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)對樹冠以下形態(tài)結(jié)構(gòu)表達(dá)清晰，無人機(jī)影像點(diǎn)云能夠較好地表達(dá)樹冠外部起伏，并且無人機(jī)影像點(diǎn)云進(jìn)行更加精準(zhǔn)的顏色信息，同時對地基LiDAR點(diǎn)云樹冠缺失部分進(jìn)行良好補(bǔ)充，融合后點(diǎn)云能更加完整地表達(dá)單株樹的形態(tài)結(jié)構(gòu)。

本研究基于地基LiDAR數(shù)據(jù)以及融合后點(diǎn)云數(shù)據(jù)分別提取每種樹木單木參數(shù)，包括胸徑、樹高、冠幅、樹冠面積、樹冠體積，每種樹種融合前后參數(shù)平均值如表2所示。

結(jié)果顯示，融合后樹高、冠幅、樹冠面積、樹冠體積值均有不同程度增加，其中樟子松增幅較大，分析認(rèn)為樟子松林密度較大，郁閉度高，地基LiDAR數(shù)據(jù)采集時受遮擋較為嚴(yán)重，點(diǎn)云樹冠完整度較低，經(jīng)過融合后樹冠缺失部分得到更多的補(bǔ)充，因此融合前后其參數(shù)差異更大。

2.2 樹種識別結(jié)果及特征重要性分析

對處理后數(shù)據(jù)分別進(jìn)行基于點(diǎn)云的特征提取與基于影像的特征提取。根據(jù)樹木編號選取2/3左右樹木數(shù)量為建模樣本，剩余樹木作為檢驗(yàn)樣本，檢驗(yàn)樣本數(shù)量為樟子松24棵、水曲柳23棵、黑皮油松18棵、胡桃楸27棵，共計92個檢驗(yàn)樣本。利用支持向量機(jī)分類算法得到樹種識別結(jié)果，每種方案具體結(jié)果如表3所示。

前4種方案為單一數(shù)據(jù)源樹種識別，方案1、2、3為僅利用地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取特征進(jìn)行樹種識別，方案4為僅利用無人機(jī)影像點(diǎn)云提取特征進(jìn)行樹種識別。由表3可知，方案1僅利用形狀特征與結(jié)構(gòu)特征識別，總精度和Kappa 系數(shù)分別為77.17%和0.69，在加入樹干顏色信息特征后，其總精度和Kappa 系數(shù)分別提高為85.87%和0.81。僅利用無人機(jī)影像點(diǎn)云信息識別，總精度和Kappa 系數(shù)分別為88.04%和0.84。方案5、6、7為融合地基LiDAR和無人機(jī)影像點(diǎn)云不同特征組合的樹種識別方法，結(jié)果顯示，在提取相同類型特征的前提下，融合后數(shù)據(jù)相較于單一數(shù)據(jù)源樹種識別精度更高，并且將所有特征參與到樹種識別工作中能夠得到最優(yōu)結(jié)果，總精度和Kappa 系數(shù)分別達(dá)到93.48%和0.91。

根據(jù)表3可知方案7的樹種識別精度最高。為了對特征進(jìn)行細(xì)化研究，基于隨機(jī)森林得到的特征重要性排名如圖5a所示，結(jié)果表明在樹種識別中顏色特征相比于空間特征具有更高的重要性，并且樹冠顏色為樹種識別最重要特征。結(jié)合圖5b中利用SVM算法按照特征重要性逐次增加特征進(jìn)行樹種識別精度變化趨勢可以看出，部分點(diǎn)云空間特征的加入能夠進(jìn)一步提高樹種識別精度，并且在特征數(shù)量較少時，增加特征數(shù)量可以提高樹種識別精度，但當(dāng)特征達(dá)到一定數(shù)量后，樹種識別精度曲線呈穩(wěn)定趨勢，在特征數(shù)量為13時取得93.48%的最優(yōu)精度。

3 討 論

單木點(diǎn)云分割結(jié)果顯示，攝影測量點(diǎn)云彌補(bǔ)了地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)樹冠上層信息不足，地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)彌補(bǔ)了攝影測量點(diǎn)云樹冠下層的信息缺失。樹木參數(shù)提取結(jié)果顯示，融合后點(diǎn)云數(shù)據(jù)提取的樹木參數(shù)相較于融合前有增加，也說明了相較于單一點(diǎn)云數(shù)據(jù)，融合后數(shù)據(jù)具有更優(yōu)的結(jié)構(gòu)完整性，這與張吳明等[24]在使用地基LiDAR數(shù)據(jù)與無人機(jī)攝影測量點(diǎn)云融合提取樹高的研究中得出的結(jié)論一致。

已有研究成果證明了僅利用點(diǎn)云數(shù)據(jù)空間分布信息能夠進(jìn)行樹種識別工作[14-16]，本研究方案1即根據(jù)點(diǎn)云空間分布信息提取樹木結(jié)構(gòu)特征和形狀特征，總精度和Kappa 系數(shù)分別為77.17%和0.69。在本研究中，使樹干顏色信息特征參與到樹種識別工作中（方案2），方案2總精度和Kappa 系數(shù)分別為82.61%和0.77，識別結(jié)果優(yōu)于方案1，說明樹干顏色所包含的信息用于樹種識別是可行的，并且其對不同樹種的識別能力高于樹木結(jié)構(gòu)和形狀特征。方案3將3種特征進(jìn)行融合，其樹種識別結(jié)果總精度和Kappa 系數(shù)分別為85.87%和0.81，與方案1相比樹干顏色信息的加入使總精度和Kappa 系數(shù)分別提高8.71個百分點(diǎn)和0.12。特征篩選結(jié)果顯示一些顏色特征在樹種識別中具有較高的重要性，說明樹干顏色特征的加入能夠有效提高基于地基LiDAR數(shù)據(jù)的樹種識別精度。

在利用無人機(jī)影像進(jìn)行樹種識別的研究工作中，學(xué)者們提取影像顏色、紋理、形狀信息作為樹種識別特征因子[22， 31]。本研究提取無人機(jī)影像點(diǎn)云樹冠顏色特征參與到樹種識別當(dāng)中（方案4），識別結(jié)果總精度和Kappa系數(shù)分別為88.04%和0.84，相較于僅利用點(diǎn)云空間信息（方案1）識別結(jié)果總精度和Kappa系數(shù)分別提高10.87個百分點(diǎn)和0.15，說明影像中所包含的顏色信息更加適用于樹種識別。

部分研究結(jié)果顯示，相對于單一LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)和影像數(shù)據(jù)，將LiDAR點(diǎn)云與無人機(jī)影像數(shù)據(jù)融合進(jìn)行樹種識別能夠得到更高的精度[22-24]。在本次試驗(yàn)中，方案5、6、7為基于地基LiDAR和無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)融合樹種識別，與方案1相比，方案5在提取相同類型特征的基礎(chǔ)上，其樹種識別結(jié)果總精度和Kappa 系數(shù)分別提高4.35個百分點(diǎn)和0.06；與方案3相比，方案6在提取相同類型特征的基礎(chǔ)上，其樹種識別結(jié)果總精度和Kappa 系數(shù)分別提高3.26個百分點(diǎn)和0.04。4種方案對比結(jié)果說明利用融合后點(diǎn)云數(shù)據(jù)所提取的結(jié)構(gòu)和形狀特征進(jìn)行樹種識別相比于僅利用地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)能夠提高識別精度，這說明數(shù)據(jù)融合后，無人機(jī)影像點(diǎn)云對地基LiDAR數(shù)據(jù)樹冠缺失部分具有良好補(bǔ)充，融合后點(diǎn)云能更加完整地表達(dá)單株樹的形態(tài)結(jié)構(gòu)特征，進(jìn)而使提取到的不同樹種的結(jié)構(gòu)參數(shù)與形狀參數(shù)差異增大，提高了樹種識別特征提取質(zhì)量，增強(qiáng)了不同樹種識別能力。

總體來看，本研究所提出的融合地基LiDAR點(diǎn)云與無人機(jī)影像點(diǎn)云樹種識別方法總精度和Kappa 系數(shù)分別為93.48%和0.91，相較于對比方案總精度和Kappa 系數(shù)分別提升4.35～16.31個百分點(diǎn)和0.06～0.22，能夠有效提高樹種識別精度。傳統(tǒng)LiDAR數(shù)據(jù)與影像融合方法主要為特征級融合，其特點(diǎn)是“先提取特征，后融合”，本研究所述方法能夠?qū)崿F(xiàn)LiDAR數(shù)據(jù)與影像點(diǎn)云的數(shù)據(jù)級融合，是一種“先融合，后提取特征”的樹種識別方法，兩種方法雖然均能夠通過提取更多特征類型提高樹種識別精度，但本研究所述方法優(yōu)點(diǎn)在于對多源遙感信息利用更加充分，多源遙感數(shù)據(jù)先融合后可以更加完整地表達(dá)樹木空間形態(tài)，相對于單獨(dú)地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，補(bǔ)充了冠層高度及顏色信息，相對于單獨(dú)無人機(jī)數(shù)據(jù)，補(bǔ)充了冠幅下樹木空間及樹干顏色信息，在提取更多特征的基礎(chǔ)上還能夠提取更高質(zhì)量形狀特征和結(jié)構(gòu)特征參與到樹種識別中，從而進(jìn)一步提高樹種識別精度。

本研究提出的樹種識別方法可以不經(jīng)過改動直接移植應(yīng)用于混交林樹種識別研究中，但由于實(shí)驗(yàn)條件限制，選取的研究區(qū)域?yàn)槿斯ぜ兞?，對天然混交林的使用效果尚需進(jìn)一步研究。本研究使用SVM算法進(jìn)行樹種識別，今后可進(jìn)行不同算法比較研究。本研究所獲取無人機(jī)影像為可見光影像，而高光譜影像光譜分辨率高，對地物細(xì)微光譜差異的分辨能力強(qiáng)[32-34]，因此，將高光譜成像技術(shù)與深度學(xué)習(xí)方法[35]引入到多源遙感融合中有望進(jìn)一步提高樹種識別精度。

本研究在黑龍江省哈爾濱市東北林業(yè)大學(xué)城市林業(yè)示范基地獲取的地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像數(shù)據(jù)，選取樟子松、黑皮油松、水曲柳、胡桃楸為研究對象開展樹種識別研究工作，主要結(jié)論如下：

1）相較于單一遙感數(shù)據(jù)源，地基LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)與無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行融合后能夠提取更精確的樹木參數(shù)。

2）在利用地基LiDAR點(diǎn)云與無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)級融合進(jìn)行樹種識別工作中，顏色特征（樹干顏色特征和樹冠顏色特征）對樹種識別能力高于空間特征（形狀特征和結(jié)構(gòu)特征）。

3）本研究所提出的地基LiDAR點(diǎn)云與無人機(jī)影像點(diǎn)云數(shù)據(jù)級融合的樹種識別方法能夠更加充分利用遙感數(shù)據(jù)所包含的信息，從而更加完整地表達(dá)樹木空間形態(tài)。因此，能夠提高所提取的特征質(zhì)量，進(jìn)一步提高樹種識別精度。

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（責(zé)任編輯 孟苗婧 鄭琰燚）

收稿日期Received：2022-05-26""" 修回日期Accepted：2022-10-05

基金項目：國家自然科學(xué)基金項目（31971574）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項（2572021AW49）；東北林業(yè)大學(xué)林業(yè)工程一流學(xué)科博士創(chuàng)新基金項目（LYGC202114）；黑龍江省自然科學(xué)基金聯(lián)合引導(dǎo)項目（LH2020C049）。

第一作者：鐘浩（260919837@qq.com），博士生。

*通信作者：林文樹（linwenshu@nefu.edu.cn），教授。

引文格式：鐘浩，王楚虹，林文樹.

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