机载激光雷达在森林资源参数获取中的应用及展望

赵丽宏

(黑龙江省尚志国有林场管理局，黑龙江 尚志 150600)

传统的森林资源调查多以样地调查为主，人工现地调查的方式需要耗费大量的时间和经济成本，且仅能获得点上的数据，难以直接获取区域尺度的森林资源信息。遥感技术的出现可有效地减少森林资源调查中人力物力的耗费，且在较高精度下保证了数据的空间完整性和时间一致性[1]。传统的被动式光学遥感虽可以有效地进行大尺度、区域性的森林结构参数反演，但由于其不具备穿透性，因而主要记录的是森林的水平结构信息而无法表达森林的垂直结构信息[2]。此外，被动光学遥感易受到天气光照等自然条件的影响，难以实现全天时、全天候的动态监测。

激光雷达(LightDetectionAndRanging，LiDAR)技术是二十世纪中后期以来发展迅速的一种主动遥感技术，其通过发射和接收激光脉冲来获取地表物体精确的三维信息，其发射的主动式脉冲波长主要位于红外和近红外波段，不受天气、光照的自然条件的影响，可以真正实现全天时、全天候的数据获取[2]。其中机载激光雷达能够大范围扫描并探测森林的三维垂直结构信息，其可以从空中视角表达树冠几何形态并有效地获取林下地形信息，进而直接获取冠层高度信息，现已成为不同尺度自动化林业遥感应用的研究热点[4]。

1 机载激光雷达系统组成及原理

机载激光雷达(AirborneLaserScanning，ALS)系统通常由空中和地面两部分组成。空中部分主要包括传感器的搭载平台、激光扫描仪、定位定向系统(PositionandOrientationSystem，POS)和同步控制装置等；地面部分则由GPS参考站、离线执行的软件及硬件等组成[3]。

具体来看，激光扫描仪由激光测距单元、光学机械扫描单元以及控制、监测、记录单元等组成。其中，激光测距单元主要是用于测量激光发射器与目标之间的距离；光学机械扫描单元可以实现对目标表面沿某方向进行逐点测量。定位定向系统包括GPS接收机和惯性导航单元(InertialMeasurementUnit，IMU)两个部分，也可称为GPS/ IMU 集成系统，主要用来获取传感器平台的位置和姿态信息。ALS系统通过激光扫描仪和定位定向系统的协调工作实现目标物体的高精度测量。此外，ALS系统配套软件，包括飞行管理软件、数据预处理软件等部分。前者负责进行航线规划、作业参数设计、设备控制与实时导航，后者通过将获取的原始数据解算为标准格式的点云并进行后续产品的处理。

2 单木尺度森林参数估算

单木是森林空间结构的基本构成单元，对于林业生产实践和科学研究来说，准确地获取单木因子具有重要意义。机载激光雷达数据能够详尽的刻画森林的三维空间结构，高密度的激光脉冲的采样为提取单木空间结构特征的自动提供便利条件[4]。目前，使用机载激光雷达系统主要获取离散回波的点云数据，单木参数估测的一般思路是首先由地面点生成数字地形模型(DigitalTerrainModel，DTM)；然后由冠层表面点生成数字表面模型(DigitalSurfaceModel，DSM)；接着由 DSM 和 DEM 做差生成冠层高度模型(CanopyHeightModel，CHM)，或是使用DTM对原始点云进行高程归一化得到归一化点云(NormalizedPointClouds，NPC)，最后以CHM 或是NPC为基础进行单木分割与单木参数提取[5]。

基于CHM的单木分割方法通常包含单木树顶探测和单木树冠勾绘两个步骤。其中，单木树顶探测大多是基于树冠的“山峰”状假设并利用局域最大值滤波器探索单木位置。树冠边界的勾绘通常是在树顶探测的基础上进行的，常采用一些经典的图像分割算法，如标记控制分水岭算法、区域生长法、谷底跟踪法等方法进行单木树冠的提取[4]。此外，基于归一化点云的单木分割算法比基于栅格的算法更加直接，且可以避免生成CHM插值过程中造成的误差，其主要利用树树冠的垂直轮廓或利用点云的局部密度特征进行树木点云的分割[5]。

以单木分割为基础的单木参数提取的研究主要分为两类：(1)从单木分割结果中直接提取得到的单木参数(如树高、冠幅、树冠体积及表面积等)；(2)单木分割结果无法直接提取需要使用回归的方法进行估算(如单木胸径、材积和生物量等)。但这两类方法并不完全可分，具体的应用还要受到点云密度和采集条件的影响。

3 林分水平森林参数提取与估算

使用ALS系统可以进行高精度大范围的采样，其在林分水平参数的自动提取上有着其他遥感技术与实地测量方法无法比拟的优势。机载激光雷达数据可以从空中视角直接探测森林的垂直结构，为森林高度相关信息的提取提供了便利条件，通过高度相关的变量也为其他林分结构因子的估算提供了可能。激光对树冠的响应不仅是树高的函数，而且也是树冠内孔隙率的函数[1]。这类树冠结构因子(郁闭度、冠盖度和叶面积指数)直接反应了激光雷达的辐射传输过程，并且不同于其他林分结构因子主要通过回归的方式进行提取，这类因子可以通过LiDAR的扫描方式结合因子的测量原理进行提取。

与基于ALS单木尺度参数提取相同，大多数林分因子提取的研究也是基于CHM或是NPC上进行的。通过构建高度、点云密度、回波强度等统计量与实测林分因子构建回归模型，进而进行大范围林分因子的自动获取[6]。目前，高采样密度的激光雷达数据为单木因子的自动获取提供了可能，其也为林分因子的提取提供了由单木到林分因子的升尺度转换新途径。因此，使用ALS进行林分尺度森林参数提取可以分为：(1)基于区域的方法(area-basedapproach)和(2)基于单木的方法(individualtreecrownbasedapproach)。

基于区域的方法，使用基于单木的方法能够充分利用现有的林业模型(如生物量、材积模型等)，且能够提供尺度不变的林分参数估测，而逐步被应用于森林参数的自动获取上。但基于单木的方法受限于激光雷达点云密度和单木分割结果的精度。单木探测率低而导致其准确性较低，且由于单木分割通常计算量较大，因而很难适用于大规模林分因子的估算与面状制图。相比之下，尽管林分模型法通常可以达到很高的精度。但是在构建林分模型时需要大量的样地实测数据，这样会增加外业调查的工作量。现有的林分模型法构建的模型大多数为区域和尺度特异的，导致这类方法构建的回归模型通常仅能用于调查区域。因此，在特定的应用中应该权衡考虑目标进行方法的选择。

4 结语

机载激光雷达能够大范围扫描并探测森林的三维垂直结构信息，其可以从空中视角表达树冠几何形态并有效地获取林下地形信息，进而直接获取冠层高度信息，现已成为不同尺度自动化林业遥感应用的研究热点。许多国家，如丹麦、芬兰和西班牙，正在进行或已经完成了国家级机载激光雷达数据采集，且有望成为大规模森林资源调查的常规数据源。

近年来，无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)作为一种新型机载遥感平台出现，以其在云下低空飞行的能力，及其低成本和灵活性，降低了激光雷达数据的获取成本[7]。无人机激光雷达(UAVLaserScanning，UAVLS)相比于大型机载激光雷达，具有更低的数据采集成本和更高的脉冲采样密度。相比于地基式激光雷达和移动式背包激光雷达具有更大的作业范围和更高的数据采集效率[8-10]。国内外涌现出越来越多的集成式无人机激光雷达系统，它们在未来为精细化森林调查提供了更广阔的应用前景。