无人机LiDAR点云不同人工林树种的单木分割结果比较
- 研究目的和意义
人工林是通过人工措施形成的森林，与天然林相比，人工林经营目的明确，树种选择、空间配置及其他制造林技术措施都是按照人们的要求来的。人工林较天然林而言，能够更有效的利用森林资源，合理化的开发森林，满足人类的需求。发展人工林能够有效解决森林消耗、木材供应不足和森林生态环境被破坏等问题，而且在提高森林碳循环、维持区域生态平衡和加快森林恢复方面也具有重要作用（Payen et al.,2015;Szulecka et al.,2017）。我国目前人工林已大范围种植，为人民的利用提供了大量资源，研究人工林对于森林的利用与开发具有重要意义。单木是构成森林的基本单元，其空间结构、生物物理和化学组分是森林资源调查、生态环境建模研究等所需的关键因子（李增元等，2016）。激光雷达（LiDAR,light detection and ranging）是一种快速获取地表目标三维空间信息的主动遥感技术，其通过发射激光脉冲到树木的枝叶等组分上，接收包含三维空间位置等信息的·散射回波信号，并可生点云数据，对精确估算冠层三维结构信息和单木分割具有一定的潜力和优势（刘鲁霞等，2014）。激光雷达数据可以有效高速地获取地面信息，在森林研究中被广泛用及，为精确获取单木空间位置、冠层结构以及掌握树木竞争和健康状况等提供重要的算法和技术支持。
森林资源调查能够及时掌握森林资源信息，而森林资源调查的主要内容之一是测量样方内单木的树种、位置、树高、胸径等。通过激光雷达点云数据，能够更加有效快速地进行单木测量。要获取单木参数首先得进行单木分割，目前单木分割方法可分为基于CHM的分割和基于点云的分割。
2．国内外研究现状
2.1 国内研究现状
孙振峰等2019年研究了机载与星载高分遥感影像单木树冠分割方法和适宜性对比，以广西壮族自治区高峰林场为研究区，选取低空无人机CCD、机载CCD和星载高分二号遥感影像数据,针对树冠区域与背景区域的对比度效果不佳的问题,首先采用小波变换进行图像增强处理,去除影像噪声,增强树冠与背景的对比度;然后应用面向对象的多尺度分割方法,排除背景区域的干扰,针对树冠区域进行单木树冠的快速提取;最后对3种影像下提取的杉木和桉树人工林单木树冠的流程和方法,以及树冠提取精度进行研究分析；董新宇等2019年研究了无人机遥感影像林地单株立木信息提取。针对无人机遥感技术在提取单株立木信息的限制性问题,提出一种新的自动单株立木信息提取方法。对原始无人机影像进行光谱信息增强处理以突出局部细节特征;通过引入DBI指数自动化确定K-means聚类方法的最优聚类数目,进而对影像像素进行标记;通过利用高斯马尔可夫随机场模型进一步对影像进行分割;使用数学形态学算子等方法对分割结果进行后处理得到单株立木树冠信息,通过图像几何矩原理计算得到单株立木位置以作为其识别的依据；李丹等2019年研究了基于FCM和分水岭算法的无人机影像中林分因子提取，以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。
李增元,刘清旺,庞勇激光雷达通过发射激光能量和接收返回信号的方式,来获取高精度的森林空间结构和林下地形信息。全波形激光雷达通过记录返回信号的全部能量,得到亚米级植被垂直剖面;离散回波激光雷达记录的单个或多个回波,表示来自不同冠层的回波信号.星载激光雷达一般采用全波形或光子计数激光剖面系统,仅能获取卫星轨道下方的单波束或多波束数据,用于区域/全球范围的森林垂直结构及变化观测。机载激光雷达多采用离散回波或全波形激光扫描系统,能够获取飞行轨迹下方特定视场范围内的扫描数据,用于林分/区域范围的森林结构观测。地基激光雷达多采用离散回波激光扫描系统,获取以测站为中心的球形空间内扫描数据,用于单木/样地范围的森林结构观测。
2.2 国外研究现状
Ma et al.2020年研究了基于区域生长和冠层形态的机载激光扫描数据在落叶松人工林个体树冠分割中的应用，落叶松人工林单株检测可提高管理效率和产量预测。针对落叶松人工林不同干密度的特点，提出了一种基于点云的两阶段树冠分割方法。两阶段分割方法由区域生长和形态分割两部分组成，结合了区域生长特征和树冠详细形态结构的优点；Yang et al.2019年研究了植被特征对机载激光雷达树木分割方法的影响，研究了林分类型、叶面积指数（LAI）、林冠盖度（CC）、密度（TD）和树高变异系数（CVTH）对不同的个体树木分割方法（林冠高度模型、无坑林冠高度模型、点云和层积种子点）精度的影响激光雷达数据。在美国内华达山脉森林（加利福尼亚州）和剃须刀溪流域（宾夕法尼亚州）共有120个站点，覆盖各种植被类型和特征，用于分析四种选定的单独树木分割算法的性能； Faizaan et al.2019年研究了利用多光谱激光雷达数据进行树冠个体划分，利用多光谱光侦测与测距资料来改善树冠的描绘，作为个体树冠分析的重要步骤。提出了一种用于ITC轮廓提取的光谱信息和高度信息集成框架，并对以往研究中提出的多尺度树梢检测算法进行了改进。此外，提出了一种基于区域的分割方法，该方法利用树冠的光谱、上下文和高度信息对树冠进行分割。
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