利用手持激光點云的礦區自然林樹干提取

王 果,王 成,王宏濤,張成龍,吳博文

(1.河南理工大學測繪與國土信息工程學院,河南 焦作 454000;2.河南工程學院土木工程學院,河南 鄭州 451191;3.中國科學院遙感與數字地球研究所中國科學院數字地球重點實驗室,北京 100094;4.北京控制工程研究所,北京 100190)

1 引 言

礦區植被在礦區生態系統中具有能源動力的作用,具備較強固碳速率和固碳潛力,在減緩區域氣候變化、礦區水源涵養、水土保持、調節碳平衡等諸多方面發揮著越來愈重要的作用,在目前“碳中和”背景下,礦區植被立體監測和植被恢復已經成為礦山修復的重要內容[1]。

激光雷達(light detection and ranging,LiDAR)技術的不斷發展,為礦區植被的立體監測提供了新的技術手段,架站式三維激光不僅可獲取樹木常規的胸徑、樹高等參數,還可以獲取樹干曲線等常規手段難以無損獲得的參數,雖然在常規參數的提取[2]、樹干曲線[3]、生物量估算[4]等方面有相應的研究,但測量效率及掃描數據的完整性是架站式三維激光技術的局限,單站測量過程中,距離激光掃描儀較遠的樹木信息會由于遮擋而丟失數據信息,尤其對于較茂密的幼年林中[5],多站測量過程中,由于人工靶標的拆除與掃描儀的遷移站耗費較多的時間,影響作業效率。移動式激光掃描在林業調查中充分發揮了數據采集高效的優勢,相關研究主要集中在森林制圖[6-7]、胸徑提取[8]等,然而移動激光掃描設備特性決定了在林業調查中的局限,一方面,載具的通過性限制了移動激光掃描在林業調查中的應用,無法進入狹小、復雜的林地環境;另一方面,林間道路由于林木冠層遮擋,GNSS信號往往受到影響,進而對點云數據的融合精度造成影響[8]。

近年來,手持激光雷達不斷發展,不僅具有極大的便攜性,同時不受場地限制,能夠進入幾乎所有類型的區域進行掃描,在森林樣地調查方面,手持式激光雷達的應用,正改變森林冠層結構立體監測的三維信息采集方式[9],為礦區植被的立體監測提供了新的研究視角,Ryding等[10]利用手持激光掃描對漢楓、榆樹落葉林進行掃描,取得了與架站式激光雷達對比91 %的準確率,并對胸徑和坐標進行了提取;Bauwens等[11]也對地面激光掃描和手持式激光掃描進行對比研究,表明手持式激光掃描可提供高效的森林參數,而且獲取的樹木胸徑數據更加準確。現有研究多基于人工林數據采集及提取,人工林具有植被分布均勻、個體生長整齊、群體結構均勻合理等特點,然而礦區植被多為天然林,生長過程多受自然環境的影響,林分為異齡林,結構相對復雜,具有巨大的水源涵養、防控自然災害的能力,生物多樣性豐富,與人工林具有較大的差異,使得現有的樹干識別方法針對復雜礦區環境自然林樹干的適應性較差。

本文利用飛馬SLAM100手持掃描儀對礦區真實環境下的自然林進行數據采集,利用同時定位與地圖構建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)點云,通過多尺度垂直度特征,對礦區自然林樹干點云進行研究,為礦區植被立體監測和植被恢復等提供支撐。

2 礦區自然林樹干點云提取方法

礦區天然林生長過程多受自然環境的影響,生長環境差異大、結構復雜,樹干個體生長差異較大,樹干生長發散,姿態多樣,除此之外,林分多為異齡林,樹木生長狀況差異較大,樹木主干大小不一,給樹干點云的提取帶來了一定的困難,但樹干局部區域仍具有一定的垂直地面特性,為礦區樹干點云的識別提供了提取的依據。為解決上述礦區自然林樹干提取問題,本文提出了一種利用多尺度垂直度特征的礦區自然林樹干點云識別方法,通過建立多尺度垂直度特征,主要包括點云濾波、非地面點垂直度計算、多尺度垂直度特征計算與樹干識別、基于八叉樹葉節點的連通性聚類,實現礦區自然林樹干的提取。

2.1 礦區自然林點云濾波

文獻[12]提出的點云布料模擬濾波算法思路創新、所需參數少且簡單易用,本文為了濾除礦區自然林地面點對樹干識別的影響,采用布料模擬法進行礦區自然林點云濾波,該方法的基本思想為:將獲取的點云數據的進行高程反轉,模擬的布料會因重力的作用,從高程反轉后的點云表面移動和下降,通過分析模擬的布料與對應點云之間的作用,最終確定模擬的布料因重力作用,移動和下降后的位置,進而由點云的位置和高程與模擬布料之間的關系,實現礦區自然林點云濾波,其原理如圖1所示[13],圖中水平橫線以下的實線所表示為實際測量得到的三維數據剖面圖,水平橫線為翻轉軸,水平橫線上方的實線為經過反轉后的實測三維數據剖面圖,虛線為布料模擬濾波最終的布料剖面圖。

2.2 點云垂直度計算

(1)

圖2 樹干局部垂直度示意圖

其中,夾角θ的取值范圍為[0°,180°],垂直度qv的取值范圍為[0,1]。

2.3 多尺度垂直度特征計算與樹干識別

礦區自然林樹干大小不一,枝葉茂盛,樹枝藤曼層疊叢生,如果采用單一尺度進行鄰域計算,會造成提取較多的非樹干點云,為此,本文采用多尺度進行自然林垂直度計算,通過選用不同尺度逐步計算點云的垂直度特征,并設置垂直度特征閾值,實現樹干點云提取。首先,計算礦區自然林非地面點數據多尺度垂直度特征,假設不同尺度下手持激光掃描儀獲得的激光點云為T,其坐標表示為Pi=(xi,yi,zi),i=1,…,NR,算法以激光點云集T中任意一點q為圓心,以尺度R為鄰域半徑,圖3所示為不同尺度下點云的垂直度特征示意圖。

圖3 不同尺度下點云的垂直度特征

2.4 基于八叉樹葉節點的連通性聚類

經過多尺度垂直度特征計算和樹干識別,由于真實礦區環境及自然生長林的復雜性,依然包含非樹干點云,根據樹干點云具有空間上的連通性且具有一定的數量這一特征,采用基于八叉樹的葉節點連通性聚類方法對識別的樹干點云進行連通性分析。對初步識別的樹干點云進行八叉樹空間剖分,按照設定的最小剖分八叉樹葉節點尺寸,將初步識別的樹干點劃分到不同的葉節點,然后,從任一葉節點開始搜索判斷,如果該葉節點包含樹干點云且,周圍相鄰的葉節點也包含樹干點云,則表明他們屬于同一個樹干,進行合并,按照上述合并規則,對所有子節點進行搜索合并,最后,統計每個類別的數量,當某個類別包含的點數量大于設定的最小樹干點數,則保留,否則將其視為非樹干點進行剔除。

3 實驗過程及結果分析

3.1 實驗數據

選擇黃河流域礦區河南省新安礦自然林進行實驗,實驗的礦區自然林中心地理坐標為34.81104605°N,112.10505921°E,海拔510.75419387 m。新安礦所在區域北鄰黃河流域,四季分明,屬暖溫帶大陸性季風氣候,光照充足,樹木和植被生長茂盛。整個實驗自然林地勢具有一定的緩坡坡度,最大高差為1.1 m。

選取實驗區大小為20 m×20 m,選用飛馬SLAM100手持式激光掃描儀進行數據采集,該設備配備有360°旋轉云臺,水平方向的視場角為200°、垂直方向的視場角為100°,內置三個攝像頭(500萬像素)和16個1級激光通道,具有120m的最大測程,每秒鐘可掃描獲得320 000點,可同步獲取掃描對象的紋理,獲得局部全景影像和被掃描場景的彩色點云,掃描點云的覆蓋范圍為270°×360°,實驗區內樹木密集,灌木叢生,在實驗現場根據通行情況規劃閉合路線,大約用時5 min完成數據采集,為去除實驗區自然林周邊的雜亂數據,將獲取的點云數據進行手動裁剪,得到實驗礦區自然林全彩色點云如圖4所示。

圖4 實驗礦區自然林的全彩色點云

從圖4可以看出,實驗數據自然林樹木生長狀況差異較大,枝葉茂盛,樹木主干大小不一,樹木主干提取干擾較多,此外,雖然獲取了大量的實驗點云,但同時值得指出的是外業數據采集由于受到自然林內雜草叢生、灌木纏繞等復雜情況的影響,實驗人員通行較為困難,給數據采集和提取帶來了一定的難度。

3.2 實驗過程

為了排除地面點對樹干提取的影響,對實驗數據進行布料模擬濾波,設置布料分辨率為0.5 m,最大迭代次數500,分類的閾值為0.5,得到濾波后的實驗區數據如圖5所示。

圖5 礦區實驗自然林濾波結果

將濾波得到的實驗林地設計四個鄰域尺度(用R表示):0.04 m、0.10 m、0.13 m、0.15 m,分別依次進行垂直度計算,并設置垂直度閾值tv為0.8,得到樹干識別結果分別如圖6、圖7、圖8、圖9所示。

圖6 利用垂直度特征的自然林樹干識別效果(R=0.04)

圖7 利用垂直度特征的自然林樹干識別效果(R=0.10)

圖8 利用垂直度特征的自然林樹干識別效果(R=0.13)

圖9 利用垂直度特征的自然林樹干識別效果(R=0.15)

設置八叉樹最小葉節點的最小尺寸為0.1m,每個樹干的最少點數為100,對初步識別的樹干點云進行聚類,得到自然林樹干點云的最終識別效果,如圖10所示。

圖10 礦區自然林樹干點云提取結果

3.3 實驗結果分析

由于掃描方式、掃描視角的差異,以及礦區環境下自然林生長的復雜性,導致現有針對機載和架站式掃描儀的樹干點云識別方法并不適用于手持式掃描儀,此外,在復雜礦區環境下,缺少統一準則的實驗數據,同時,自然林生長過程多受自然環境的影響,林分為異齡林,結構相對復雜,現有樹干提取方法大都針對樹干規則的人工林,缺少針對自然林樹干提取方法,導致人工林的樹干提取與礦區自然林樹干提取算法之間不具有對比性,因此,本文通過目視的方式進行結果評定。

從圖6到圖9可以看出,通過逐步增大鄰域半徑,經過多尺度垂直度計算,實驗礦區自然林樹干被初步識別出來。圖10結果顯示,經過本文設計的礦區自然林樹干點云提取方法,利用手持激光掃描儀能夠實現復雜環境下自然林樹干的提取,實現單個樹干點云的分割,取得了較好的實驗效果。

分析原因如下:(1)手持移動式激光掃描由于其便攜性和機動靈活性,具有側視的掃描視角,獲得了豐富礦區自然林點云,避免了架站式激光掃描遮擋和遷站以及不同站間點云配準對樹干提取的影響;(2)引入多尺度的垂直度計算,避免了單一尺度對自然生長的林木個體差異對提取結果的影響;(3)充分利用了自然林樹木局部點云的垂直度特征;(4)設計的礦區自然林樹干提取算法,使用了鄰域計算、主成分分析、八叉樹葉節點聚類等成熟算法和開源代碼,提高了礦區天然林樹干點云識別的穩定性。

4 結 論

針對礦區自然林樹木三維定量刻畫的需求,本文提出了一種利用手持激光掃描儀進行礦區自然林樹干點云提取的方法,充分利用手持激光掃描儀的便攜性和機動靈活性,進行礦區自然林點云數據獲取,引入樹干局部點云的垂直度特征在多尺度下進行計算,進而借助八叉樹葉節點聚類進行自然林樹干點云的提取。實測礦區自然林數據實驗結果表明,本文方法能夠實現礦區自然林樹干的自動識別,為利用手持激光掃描儀開展礦區自然林樹干提取提供了一種新的方法。