無人機航測技術估算森林蓄積量的研究

吳傳志

摘要：森林蓄積量是評估林地生產力高低的重要依據，更是經營措施制定的關鍵，對提高森林經營以及采伐科學性具有重要意義。傳統的實地調查方式已經不適用于森林蓄積量計算，無人機航測技術的提出與實現，利用其信息量大、覆蓋范圍廣以及獲取周期短等特點現在已經在森林蓄積量估算中得到了廣泛應用。本文以研究無人機航測技術在森林蓄積量估算中的應用效果為目的，選擇某林場為對象，對森林蓄積量的估算過程進行了簡單分析，并得到比較可靠的估算結果，證明無人機航測技術在實際操作中的應用價值。

關鍵詞：無機人航測;森林蓄積量;遙感技術

一、前言

對森林蓄積量進行估算，必須要能夠快速高效的獲取森林遙感影像，以往所應用的遙感技術是通過衛星與機載雷達來獲取高分辨率遙感影像，與其相比，無人機航測技術作為新型測繪技術，在森林蓄積量估算中應用具有更大優勢，包括成本低、周期短以及靈活性高等。選擇內蒙古某林場為對象，利用無人機來對林場信息進行可靠收集，并利用專業技術與軟件來對所獲信息進行整理分析，提取林分平均高以及樹冠信息，比較實地調查結果，最后利用提取到的林分參數來估算森冷蓄積量。

二、森林蓄積量估算意義

森林蓄積量簡單來講即森林中林木材積的總量，對其進行估算即對發范圍內大眾林木的總量進行統計。在計算森林蓄積量時，先是完成不同樹種的單珠調查，確定單珠材積后，將所得結果與區域森林中各術中的株數量進行相乘便可[1]。森林蓄積量是評估林地生產力高低的重要依據，更是經營措施制定的關鍵，對提高森林經營以及采伐科學性具有重要意義，是實現可持續發展的重要保障。森林蓄積量大小在一定程度上反映了林地生產力以及經營措施的效果，是森林資源調查的重要內容，更是評價森林的重要指標。在長時間的發展中，森林蓄積量估算方法在不斷地更新，尤其是遙感技術的提出與應用，目前，航空遙感在森林資源調查中應用逐漸增多，取得了一定成果。但是在實際應用中也發現，人員駕駛飛機森林實地調查所需成本高，各方力量的投入比例較大，并且整個過程所花費的時間非常長，逐漸無法滿足當代森林資源監管與調查的工作需求。無人機遙測技術的提出有效的解決了以往森林資源調查與估算中的難題，無人機可以實現無人駕駛，且可以設置自帶飛行控制系統與導航定位系統，在整個調查與分析過程中，其所具有的靈活性、安全性、可靠性優勢更加明顯，可以獲取高分辨率的圖像信息，為資源估算和管理提供可靠支持[2]。鑒于無人機遙測技術的特點，其在森林蓄積量估算中的應用并會發揮出巨大優勢。

三、無人機航測技術在森林蓄積量估算中的應用

森林蓄積量估算以往所應用的方法需要大量的人力物力作為支持，成本投入巨大，并且實際作業效率較低。雖然遙感技術的應用可以通過遙感影像來降低工作強度，減少人力物力投入，但是其主要適用于大尺度蓄積量調查，小尺度精度測量往往精度不足，無法達到預期調查監測效果。應用無人機航測技術來進行森林蓄積量估算，目前已經成為研究的要點，并且取得了一定成果。例如將無人機融入九棵樹多邊形樣地算法，然后進行精度分析，蓄積量等各林分調查因子的相對誤差在8.80%～12.57%之間，相關系數在0.624～0.927之間，達到森林資源二類調查要求，可用于小尺度精準林業作業中[3]。另外，還可以通過無人機來獲取森林圖像，然后對冠幅參數進行提取，按照桉樹林分蓄積量進行估算，結果精度可保持在64%～98.94%，總體精度為91.20%，可以滿足森林資源調查監測的精度要求。

四、無人機航測技術在森林蓄積量估算中應用分析

（一）研究區概況

以我國某林場為例，位于內蒙古興安盟阿爾山市最北端，地理位置為119°28′～120°01′E，47°15′～47°35′N。本次研究所得實測數據全部來自于本林場，參與研究調查的林場面積為3.8 hm2，整個區域地勢比較平緩，為天然白樺林[4]。對林場現場做全面勘察后，50 m×50 m標準低設置在與林緣間距在20 m以外的區域，其中包括研究樣本共有295棵。

（二）無機人航測數據

1.無人機參數

本次森林蓄積量測量所應用的為SERVOHELI-40型號無人機，每次起飛可允許的最大承載為10 kg，飛行速度為4～8 m/s，采用的80 cc雙缸對置風冷汽油發動機，主要使用97號汽油，可采取電池與馬達的方式來啟動[5]。起飛降落操作為半自動姿態速度控制，如果無法正常接收遙控信號，則飛機會自動懸停，可以達到2000 m的最大海拔高度。

2.航攝規劃

每次利用無人機航測前均需要對整個飛行路線做全面檢查，確認待測區域內無任何異常，避免在航攝過程中遇到障礙而受到損傷，并且要現場核查起飛降落點正常，并安排人員到位。根據林區實際情況，最終確定本次無人機的航測高度為150 m，且飛行航向與旁向重疊度設計為70%。另外，實際航測時需要對自然氣候條件做綜合分析，以風力小于2級，且晴天天氣為宜。待無人機按照既定路線完成區域內森林蓄積量信息的航測后，需要及時導出本次獲取到的所有飛行記錄，檢查確認航片影像的拍攝結果，是否可以使用[6]。

3.處理航測數據

獲取到航測數據后，還需要采用專業軟件來對其進行分析處理。一般需要在提取前要夏娜正射糾正無人機影像獲得DOM。比較常見的如多視圖三維重建技術，可以利用其來進行無人機航測影像數據的定向計算，實現影像數據所對應的位置信息的解算。影像數據在定向處理后會轉換成三維密集點云數據，利用此就可以創建獲得多邊形網格模型，進一步對各類數據進行重構，最終獲得航測對象的具體特征[7]。然后向模型內導入地面控制點的數據，便會得到具有詳細地標信息的高精度三維模型，生成數字高程模型（DEM）、DSM以及DOM，整個處理流程如圖1所示。

（三）林分參數分析

1.提取樹高參數

可以基于三維點云數據建立DSM，減去DEM后得到的便是林冠三維信息模型，并采取最大鄰域法過濾DCM獲得樹頂點及高度參數。多是將樹冠最高點定為樹頂點，并以樹冠冠幅外接矩形區域作為分析范圍，對區域內的所有滿足最高點條件的位置點進行確認收集，全部設定為樹頂點。在應用多項式來表達樹冠曲面G時，任意點P（x，y）滿足冠面坡度β = 0，最大曲率Cmax > 0，以及最小曲率Cmin > 0條件時，可確定該P點為樹頂點[8]。其中，樹頂點位置對應的DCM值變為樹高，然后基于樹頂點數據來獲得密度和位置信息。

根據航測所得影像數據，且經過專業處理后確定的影像特征與坐標信息，且與區域內坐標信息及樹木之間相對位置聯合，應用布魯萊斯測高器對本次航測區域內的所有樣木來測量樹高[9]。精度計算公式為：精度 = 1-|提取樹高-實測樹高|/實測樹高。按照公式計算后，便可得到精確的樹高提取最低精度與最高精度，并對樹高提取值和實測值進行比較，來判斷兩者是否存在線性關系。

2.提取樹冠參數

應用無人機航測的方式來獲取區域森林遙測影像，具有較高的分辨率，然后采用分水嶺算法對航測影像數據做進一步的處理，其具有較高的微弱邊緣敏感度，一般均可以確定區域位置精度較高的輪廓，本次無人機航測獲得了良好的應用效果，得到較為準確的樹冠參數值。以確定的樹頂點參數為依據，應用分水嶺算法對航測影像數據做分割處理時，便可將樹冠中心點設定為樹頂點，并預測得到樹冠范圍，同時將其標記為前景，以DOM∩（DCM = 0）標記為背景[10]。調用OpenCV的函數cv：：watershed（）來對分水嶺算法的樹冠進行分割。

以冠幅作為樣木南北及東西兩個方向的寬度平均值，可通過上述公式計算可獲得無人機航測提取到的冠幅平均值。對提取冠幅和實測冠幅參數進行比較，可確定利用下述公式計算所得標準地中冠幅提取最低精度和最高精度：

其中，表示南北冠幅值與東西冠幅值的平均值;S表示自動提取的樹冠面積。

獲得樹頂點參數以后，應以標準地實測數據為基準來對區域內的株數進行推算，并對株數提取精度進行比較分析。對提取的林分參數進行分析可以得知，在株數提取過程中有部分單株存在提取多個頂點的情況。

（四）估算森林蓄積量

森林蓄積量即林分單位面積中對應的活立木材積，而材積便是樹木體積。想要計算得到森林樹木對應的產出效益，首先就需要計算得到單珠活立木材積量，然后與區域對應株數進行乘積，確定森林整體蓄積量。其中，通過樹高與胸徑二元材積模型便可以計算得到立木材積量。對于無人機航測森林蓄積量的方法，雖然無法通過航測影像獲得準確的木材胸徑，但是卻可以通過樹高與樹冠信息來進行推測計算。通過研究可知，路木材積與冠幅之間有著密切聯系，即設定樹高與冠幅為立木材積二元模型的解釋變量，對單珠樹木材積進行計算。計算公式為：

其中，M表示小班總蓄積量;V表示單珠立木材積（m3）;H表示樹高（m）;Cw表示冠幅（m）;a、b、c表示參數估計值。應用最小二乘法對所有樣木實測樹高以及樹冠參數進行擬合，完成參數估計值的計算，得到相應結果。

五、結束語

無人機航測技術在森林蓄積量估算中的應優勢明顯，本次研究以大興安嶺地區林分為對象，航測獲得標準地DSM與DEM，通過專業軟件來對林分平均高以及樹冠信息進行提取，并以所得單珠樹高和冠幅參數完成森林蓄積量的估算，為森林經營管理提供了重要的參考依據。

參考文獻：

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