基于16线阵TLS数据的单木识别及林分断面积估测研究

摘要 【目的】地基激光雷达(TLS)可以对林冠下层进行快速、非破坏性的三维测量,与传统森林参数调查相比,节省了大量人力、物力和时间,在林业调查中有广泛应用。目前的研究集中在基于全方位TLS数据的参数提取,全方位扫描获取的点云数据量庞大,所需扫描时间较长,而针对快速扫描的多线阵点云数据的研究较少,相关算法有待提出,多线阵激光雷达数据的应用能力也有待验证。【方法】以北京市东升八家郊野公园和奥林匹克森林公园内的人工林为研究对象,基于多个单站扫描采集的16线阵TLS点云数据,提出了一种新的树干识别算法。该算法利用点云到达目标单木及周围其他物体距离的差异,检测出树干表面点云,并结合随机采样一致性(RANSAC)算法拟合圆,提取单木胸径;在此基础上引用角规抽样技术,进行林分平均胸高断面积的估测。【结果】对于多个单站扫描数据,单木检测率均在80%以上,株数密度最小的样地单木检测率可高达95%;对于单站数据,单木平均检测率随着扫描半径的增加而下降,在10m左右范围内可以达到较高的检测率。以样地中被正确检测到的单木胸径估测值与实测值建立回归方程,单木胸径估测的决定系数R2在0.72~0.82之间;计算各样地单木胸径实测值与估测值的平方平均数,林分平均胸径估测精度均在90%以上,最高可达到99%,表明在样地水平上有较好的胸径估测效果。由TLS提取的胸径值结合角规抽样原理计算林分平均断面积估测值,与实测值相比,林分平均断面积估测精度可以达到90%左右。【结论】本文提出的算法能够基于单帧16线TLS数据提取单木参数,实现林分平均胸径及单位断面积的快速高效估算,为林业调查提供了一种新方法