基于机载激光扫描的林木信息提取与建模方法探讨

童淑君,孟叶锋（浙江艺佳地理信息技术有限公司,浙江　德清　313200）



基于机载激光扫描的林木信息提取与建模方法探讨

童淑君,孟叶锋
（浙江艺佳地理信息技术有限公司,浙江德清313200）

摘 要：本文探讨了一种先进的技术-机载激光扫描技术，通过它快速地提取到了数字表面模型（DSM）及数字高程模型（DEM），通过点云滤波及分类手段，得到了试验区林木冠层高度模型（CHM）；利用top-hat及分水岭算法相结合，提取出林木的位置、高度及冠幅。

关键词：机载激光扫描；点云滤波；分类；冠层高度

1　引言

激光扫描测距技术（Light Detection and Ranging,LIDAR）是一种快速、直接地获取地形表面模型的技术；与传统的光学及微波遥感不同，LIDAR能够快速、精确地获取地面特征在水平和垂直方向上的位置[1]。在获取方式中，机载LIDAR以其在地面信息探测及模型的恢复、重建等方面的优势，成为近十年快速发展的一种新型测量技术；同时，它也是目前唯一能测定森林覆盖地区地面高程的可行技术[2]。

传统的遥感监测中，对森林地区的获取通常是采用摄影测量的方法进行，但该方法也存在许多局限，如：外业控制信息少、影像正射校正困难、立体测图精度低，无法探测森林地面信息等。利用机载LIDAR技术可以克服传统摄影测量的不足，尤其是在林木高度测量与林木垂直结构信息获取方面具有其他遥感技术所不可比拟的优势[3]。目前数据获取方式主要包括两种手段：离散点云信息与全波形数据信息。通过离散点云，根据不同的点云分割算法，能够获得林木的许多参数，主要包括：位置、树高、冠幅、林木蓄积等。这些参数，主要是基于数字林冠模型（Digital Canopy Model，DCM）结合数字高程模型（Digital Elevation Model，DEM）反演得到的，但大部分的研究主要是针对单一森林树种的信息提取，没有形成一体化的林木信息获取与建模的流程，其中，国内对这方面的研究更少，尤其对森林生物量的研究尚未见报道。

本文通过机载LIDAR技术，提取了试验区林木冠层高度模型（Canopy Height Model，CHM），从CHM中得到了林木的位置、高度、冠幅，这些参数可以更好地在复杂的森林中提取出单棵树，并采用模糊聚类及多次回波特性，构建出了简易的林木树种模型。这方面工作对于森林可持续经营管理及森林生态系统科学的研究具有重要的应用价值。

2　林木参数提取算法

2.1数据处理

生成数字表面模型DSM（Digital Surface Model）：首先，去除点云中的杂点（孤立点、空中点及低点）；再次，将点云数据栅格化，当栅格单元内有多个回波点时，取其最大值作为像元值；采用线性三角网方法将栅格数据内插，根据0值像元的非0邻域像元的平均值进行插值计算，生成0.5m格网大小的DSM。

生成数字地面模型DEM（Digital Elevation Model）：由于试验区地势较为平坦，采用曲面拟合滤波的方式，分离出地面点与非地面点；同样采用线性三角网的方法将地面点内插成0.5m格网大小的DEM。

2.2CHM获取

将上面得到的DSM与DEM作差值，基于平面分割算法剔除含有建筑物的部分，生成冠层高度模型CHM（Canopy Height Model）。对CHM进行平滑处理，平滑算法使用3×3窗口搜索局部最小值，利用邻域像元的平均值代替局部最小值。为了能够在复杂的多木树中识别冠幅的边缘，首先利用Top-hat算法[12]将需要的目标从复杂的背景中提取出来，主要算法如下：

式中：f—预处理的图像；g—所选取的结构元素；h—图像f经过Top-hat变换后得到的结果图像；ο表示图像f与结构元素g之间进行开运算。

2.3林木参数提取

影像中垂直林木树冠分割采用较为成熟的分水岭算法。分水岭分割算法，是一种基于拓扑理论的数学形态学分割方法，其主要思想是把图像看作测地学上的拓扑地貌，图像中每个像素的灰度值同CHM生成的影像中的像素值都表示该点的海拔高度。令C(Mi)为一个点的坐标集合，这些点位于与局部最小值Mi相联系的汇水盆地内。若T[n]表示坐标(s,t)的集合，其中g(s,t)

在几何上，T[n]是g(x,y)中点的坐标集合，集合中的点均位于平面g(x,y)=n的下方。通过这种思想，在CHM影像中选择部分林区进行分割试验（图1）。可以看出，利用该方法能够识别出复杂的多棵树的冠层；选择100m×100m样方地进行实地验证，精度达到82%。

利用Top-hat及分水岭算法，可以得到林木的冠幅（图2），通过不同颜色对林木冠幅高程赋色，由内到外高程递减；在每个冠幅中通过搜索局部高程最大值得到位置（白点表示）；该位置向底面作垂线，垂线的长度即为树高。

3　结论

激光雷达具有较强的角分辨率、距离分辨率及抗干扰等优势，它具有较高的时空分辨率，动态探测范围大，能够穿透森林，获取多次回波信息，反映出林木水平及垂直结构信息，弥补了其他遥感手段的不足。机载LIDAR作业速度快，不需要或需要很少的地面控制点，在危险区域地区安全地实行远距离、高精度三维测量。

本文通过机载LIDAR数据，分别提取出研究区的DSM及DEM，通过二者的差值及滤去建筑物的部分，得到了CHM；采用Top-hat及分水岭的算法，对CHM影像进行分割，精度达到82%，提取出了位置、树高、冠幅，作为后期建模的基本信息。

参考文献：

[1]刘春，陈华云，吴杭彬.激光三维遥感的数据处理与特征提取[M].北京:科学出版社,2010:8-14.

[2]徐祖舰,王滋政,阳锋.机载激光雷达测量技术及工程应用实践[M].武汉:武汉大学出版社,2009:2-6.

[3]庞勇,李增元,陈尔学等.激光雷达技术及其在林业上的应用[J].林业科学,2005,41(03):129-136.

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