基于機載激光掃描的林木信息提取與建模方法探討

童淑君,孟葉鋒（浙江藝佳地理信息技術有限公司,浙江　德清　313200）

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基于機載激光掃描的林木信息提取與建模方法探討

童淑君,孟葉鋒
（浙江藝佳地理信息技術有限公司,浙江德清313200）

摘 要：本文探討了一種先進的技術-機載激光掃描技術，通過它快速地提取到了數字表面模型（DSM）及數字高程模型（DEM），通過點云濾波及分類手段，得到了試驗區林木冠層高度模型（CHM）；利用top-hat及分水嶺算法相結合，提取出林木的位置、高度及冠幅。

關鍵詞：機載激光掃描；點云濾波；分類；冠層高度

1　引言

激光掃描測距技術（Light Detection and Ranging,LIDAR）是一種快速、直接地獲取地形表面模型的技術；與傳統的光學及微波遙感不同，LIDAR能夠快速、精確地獲取地面特征在水平和垂直方向上的位置[1]。在獲取方式中，機載LIDAR以其在地面信息探測及模型的恢復、重建等方面的優勢，成為近十年快速發展的一種新型測量技術；同時，它也是目前唯一能測定森林覆蓋地區地面高程的可行技術[2]。

傳統的遙感監測中，對森林地區的獲取通常是采用攝影測量的方法進行，但該方法也存在許多局限，如：外業控制信息少、影像正射校正困難、立體測圖精度低，無法探測森林地面信息等。利用機載LIDAR技術可以克服傳統攝影測量的不足，尤其是在林木高度測量與林木垂直結構信息獲取方面具有其他遙感技術所不可比擬的優勢[3]。目前數據獲取方式主要包括兩種手段：離散點云信息與全波形數據信息。通過離散點云，根據不同的點云分割算法，能夠獲得林木的許多參數，主要包括：位置、樹高、冠幅、林木蓄積等。這些參數，主要是基于數字林冠模型（Digital Canopy Model，DCM）結合數字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）反演得到的，但大部分的研究主要是針對單一森林樹種的信息提取，沒有形成一體化的林木信息獲取與建模的流程，其中，國內對這方面的研究更少，尤其對森林生物量的研究尚未見報道。

本文通過機載LIDAR技術，提取了試驗區林木冠層高度模型（Canopy Height Model，CHM），從CHM中得到了林木的位置、高度、冠幅，這些參數可以更好地在復雜的森林中提取出單棵樹，并采用模糊聚類及多次回波特性，構建出了簡易的林木樹種模型。這方面工作對于森林可持續經營管理及森林生態系統科學的研究具有重要的應用價值。

2　林木參數提取算法

2.1數據處理

生成數字表面模型DSM（Digital Surface Model）：首先，去除點云中的雜點（孤立點、空中點及低點）；再次，將點云數據柵格化，當柵格單元內有多個回波點時，取其最大值作為像元值；采用線性三角網方法將柵格數據內插，根據0值像元的非0鄰域像元的平均值進行插值計算，生成0.5m格網大小的DSM。

生成數字地面模型DEM（Digital Elevation Model）：由于試驗區地勢較為平坦，采用曲面擬合濾波的方式，分離出地面點與非地面點；同樣采用線性三角網的方法將地面點內插成0.5m格網大小的DEM。

2.2CHM獲取

將上面得到的DSM與DEM作差值，基于平面分割算法剔除含有建筑物的部分，生成冠層高度模型CHM（Canopy Height Model）。對CHM進行平滑處理，平滑算法使用3×3窗口搜索局部最小值，利用鄰域像元的平均值代替局部最小值。為了能夠在復雜的多木樹中識別冠幅的邊緣，首先利用Top-hat算法[12]將需要的目標從復雜的背景中提取出來，主要算法如下：

式中：f—預處理的圖像；g—所選取的結構元素；h—圖像f經過Top-hat變換后得到的結果圖像；ο表示圖像f與結構元素g之間進行開運算。

2.3林木參數提取

影像中垂直林木樹冠分割采用較為成熟的分水嶺算法。分水嶺分割算法，是一種基于拓撲理論的數學形態學分割方法，其主要思想是把圖像看作測地學上的拓撲地貌，圖像中每個像素的灰度值同CHM生成的影像中的像素值都表示該點的海拔高度。令C(Mi)為一個點的坐標集合，這些點位于與局部最小值Mi相聯系的匯水盆地內。若T[n]表示坐標(s,t)的集合，其中g(s,t)

在幾何上，T[n]是g(x,y)中點的坐標集合，集合中的點均位于平面g(x,y)=n的下方。通過這種思想，在CHM影像中選擇部分林區進行分割試驗（圖1）?？梢钥闯?，利用該方法能夠識別出復雜的多棵樹的冠層；選擇100m×100m樣方地進行實地驗證，精度達到82%。

利用Top-hat及分水嶺算法，可以得到林木的冠幅（圖2），通過不同顏色對林木冠幅高程賦色，由內到外高程遞減；在每個冠幅中通過搜索局部高程最大值得到位置（白點表示）；該位置向底面作垂線，垂線的長度即為樹高。

3　結論

激光雷達具有較強的角分辨率、距離分辨率及抗干擾等優勢，它具有較高的時空分辨率，動態探測范圍大，能夠穿透森林，獲取多次回波信息，反映出林木水平及垂直結構信息，彌補了其他遙感手段的不足。機載LIDAR作業速度快，不需要或需要很少的地面控制點，在危險區域地區安全地實行遠距離、高精度三維測量。

本文通過機載LIDAR數據，分別提取出研究區的DSM及DEM，通過二者的差值及濾去建筑物的部分，得到了CHM；采用Top-hat及分水嶺的算法，對CHM影像進行分割，精度達到82%，提取出了位置、樹高、冠幅，作為后期建模的基本信息。

參考文獻：

[1]劉春，陳華云，吳杭彬.激光三維遙感的數據處理與特征提取[M].北京:科學出版社,2010:8-14.

[2]徐祖艦,王滋政,陽鋒.機載激光雷達測量技術及工程應用實踐[M].武漢:武漢大學出版社,2009:2-6.

[3]龐勇,李增元,陳爾學等.激光雷達技術及其在林業上的應用[J].林業科學,2005,41(03):129-136.

DOI:10.16640/j.cnki.37-1222/t.2016.03.255