基于地面三維激光掃描技術(shù)的林木胸徑提取算法分析

劉偉樂，林 輝，孫 華，嚴恩萍

（中南林業(yè)科技大學(xué) 林業(yè)遙感信息工程研究中心，湖南 長沙 410004）

基于地面三維激光掃描技術(shù)的林木胸徑提取算法分析

劉偉樂，林 輝，孫 華，嚴恩萍

（中南林業(yè)科技大學(xué) 林業(yè)遙感信息工程研究中心，湖南 長沙 410004）

胸徑是樹木最重要的測樹因子之一，其精度直接影響材積的測定。傳統(tǒng)的樹木胸徑測量效率低，范圍較?。徊捎眠b感反演間接測量胸徑，精度較低，且不能直接獲取單木的點云數(shù)據(jù)。本文利用三維激光掃描技術(shù)提取立木的3D點云數(shù)據(jù)，提出一種自動、高效提取單木胸徑的算法。利用三維激光掃描儀對樣地8棵楊樹進行掃描，得到三維點云數(shù)據(jù)；同時，開展數(shù)據(jù)分割、精簡、降噪處理，得到簡化后的點云數(shù)據(jù)，最后對提取的胸徑點云數(shù)據(jù)進行分層設(shè)置，將截取層厚度設(shè)置為0，0～1，1～2，2～3 cm 4個等級，利用快速凸包算法將點云數(shù)據(jù)閉合成一個多邊形，運用ArcEngine控件調(diào)用ArcGIS中測算多邊形長度的方法計算閉合平面周長，換算出立木胸徑值，并結(jié)合同步實測數(shù)據(jù)與傳統(tǒng)算法、擬合圓算法進行對比試驗。結(jié)果表明:采用傳統(tǒng)算法、擬合圓算法和快速凸包算法的模型決定系數(shù)R2分別為0.857、0.941和0.957，說明運用快速凸包算法提取立木胸徑是一種高效且比較可行的方法。

林業(yè)遙感；單木胸徑；三維激光掃描；點云數(shù)據(jù)；快速凸包算法

在森林資源調(diào)查中，立木的胸徑測量是最重要的任務(wù)之一，胸徑測量的精度直接影響材積的計算結(jié)果，傳統(tǒng)的立木胸徑測量方式是利用輪尺、直徑卷尺和檢徑尺直接進行測量[1]，此方式效率低下，精度較低，不能滿足現(xiàn)代精準林業(yè)發(fā)展的要求；遙感光學(xué)通過反演來間接獲取單木胸徑[2]，此方法精度較低，且不能直接獲取單木的點云數(shù)據(jù)，地面三維激光掃描技術(shù)是近年來興起的一門新興測量技術(shù)，通過測量激光掃描儀和反射目標之間的距離，得到高精度的3D點云數(shù)據(jù)，為解決這些問題提供了基礎(chǔ)。

目前，國外已經(jīng)有很多相關(guān)的研究，特別是在單木參數(shù)如位置、樹干、胸徑和樹高等提取算法的研究，而國內(nèi)在森林參數(shù)提取和反演方面的相關(guān)研究也已經(jīng)開始，近幾年國內(nèi)外研究人員開始探索基于地基激光雷達數(shù)據(jù)的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)提取方法，特別是在單木參數(shù)(如樹干和胸徑)提取算法的研究，Aschoff等利用Hough變換方法得到不同高度的直徑[3]；Simonse等采用Hough變換方法檢測單木，得到胸徑[4]；Korhonen等通過結(jié)合ALS、TLS和人工測量，提取胸徑樹高，從而進行郁閉度的提取[5]；倪文儉等利用提取樹干位置地面點做圓回歸得到位置和半徑[4]；鄧向瑞等利用Cyclone軟件，通過平移、縮放、改變視角等操作，在點云數(shù)據(jù)上直接量測立木直徑、樹高和冠幅[6]。

地面三維激光掃描作為一種高新技術(shù)，在森林資源調(diào)查、林分結(jié)構(gòu)研究和單木三維建模等方面有著巨大的應(yīng)用潛力[7-11]，但是由于三維激光掃描儀所產(chǎn)生的高精度點云數(shù)據(jù)量大，普通的計算機在運輸速度，傳輸容量等方面滿足不了點云數(shù)據(jù)的處理要求[12-14]，計算機提取速度慢，時耗長，使得高精度點云數(shù)據(jù)在單木胸徑、樹高等參數(shù)提取與分析方面受到了嚴重的制約[15-17]，能否提出一種快速提取單木胸徑的算法是一個急需解決的問題，也是三維激光掃描儀能否在森林調(diào)查中普及的一個關(guān)鍵因素[18]，針對目前三維激光掃描技術(shù)存在的這些問題，本文從三維點云數(shù)據(jù)著手，利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)將點云數(shù)據(jù)進行分割、精簡、降噪等處理；利用傳統(tǒng)算法、擬合圓算法、快速凸包算法分別提取立木胸徑，分析和比較三種算法的時效性、準確性等得出最佳算法，提高三維激光掃描技術(shù)的利用率，豐富了森林資源調(diào)查手段，提高了測樹精度。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)采集

本文采用美國法如公司FARO Photon LS120三維激光掃描儀采集地面數(shù)據(jù)，掃描區(qū)域設(shè)置角度為120°的三角形區(qū)域，掃描分辨率設(shè)置為1/2（20 000/360°），掃描質(zhì)量設(shè)置（x control）為4X。根據(jù)樣地的位置和形狀進行測站點設(shè)置，在樣地內(nèi)放置3個標準球，標準球放置盡可能不在同一水平和高度上，每棵單木設(shè)3個掃描測點，每站掃描的數(shù)據(jù)大小為200 MB左右。

1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

點云數(shù)據(jù)預(yù)處理包括兩個方面，一是4個測點掃描數(shù)據(jù)匹配，二是對點云數(shù)據(jù)進行簡化處理。要得到掃描區(qū)域范圍內(nèi)的三維點云圖，首先需要對各測點的數(shù)據(jù)進行匹配，在FARO Scene軟件中利用對象標記工具選定各測點掃描圖范圍內(nèi)的標準球，標記后的標準球顏色呈綠色說明匹配效果好，選擇自動匹配，即可生成三維點云數(shù)據(jù)。

圖1 胸徑點云數(shù)據(jù)精簡前后對比Fig. 1 Comparison of diameters point cloud data at breast height before and after simplif i ed

1.3 研究方法

本研究提出從點云數(shù)據(jù)的屬性入手，利用SQL Server 2008數(shù)據(jù)庫遍歷技術(shù)來精簡數(shù)據(jù)，主要包括3大模塊：(1)數(shù)據(jù)分割：利用數(shù)據(jù)庫的腳本技術(shù)，自定義一個分隔符，將坐標值與灰度值信息以文本的形式分別存放于數(shù)據(jù)庫的列中，利用數(shù)據(jù)庫的查詢技術(shù)，遍歷出所有X，Y，Z坐標信息值，并存放于相應(yīng)的數(shù)據(jù)庫表中；(2)數(shù)據(jù)精簡：選取的方法是對數(shù)據(jù)小數(shù)點后第四位進行四舍五入計算并剔除重復(fù)數(shù)據(jù)；(3)數(shù)據(jù)降噪：從垂直方向上分別統(tǒng)計X和Y的出現(xiàn)頻率然后進行排序，X、Y的統(tǒng)計值小于一個給定的閾值，則視為噪聲點加以刪除。

1.3.1 林木位置與樹高提取

單木位置提取是單木胸徑提取的基礎(chǔ)，在準確識別了位置之后，可以在位置基礎(chǔ)上進行胸徑和樹高的提取。具體算法如下：(1)分別統(tǒng)計x，y方向上z值出現(xiàn)的概率，遍歷數(shù)據(jù)庫中單木位置坐標x，y值方向上出現(xiàn)概率最大的值，統(tǒng)計值最大點即為其x，y坐標；(2)單木坐標點位置x處的z統(tǒng)計值的最大值與最小值之差即為x方向上樹高值；單木坐標點位置y處的z統(tǒng)計值的最大值與最小值之差即為y方向上樹高值，x，y方向上樹高值的平均即為單木樹高。

1.3.2 林木胸徑提取

胸徑是指在距地1.3 m處的直徑，根據(jù)x，y的坐標值，分別可以取出z值最低點的坐標，取其平均值，則可以得到單木的最低點，即z值的最小值，根據(jù)設(shè)置的厚度，即可提取到1.3 m處胸徑的點云數(shù)據(jù)；研究分析了3種方法快速提取單木胸徑值的算法：(1)傳統(tǒng)算法：分別取出胸徑點云數(shù)據(jù)中，x，y方向上的最大值與最小值，取其平均值則為所求的胸徑值；(2)擬合圓算法：根據(jù)單木坐標值大小，取出胸徑點云數(shù)據(jù)中心點的x，y值，再遍歷所有的x，y值，分別提取出到中心點x，y值的最大值與最小值，取其平均值作為擬合圓的半徑，計算出胸徑值；(3)快速凸包算法：利用向量叉積進行判斷，設(shè)新加入的點為pn + 1，上一點為pn，再上一點為pn - 1。順時針掃描時，如果向量＜pn - 1，pn＞與＜pn，pn + 1＞的叉積為正，則將上一點刪除。刪除過程需要回溯，將之前所有叉積符號相反的點都刪除，然后將新點加入凸包；將提取出的所有胸徑點云投影到與樹干方向垂直的平面上，利用這三種算法分別提取單木胸徑值，并與實測數(shù)據(jù)擬合，進行精度分析與評價。

圖2 快速凸包算法遍歷Fig. 2 Traversing graph of fast convex hull algorithm

2 結(jié)果與分析

2.1 胸徑點云數(shù)據(jù)截取層厚度的比較分析

將胸徑點云數(shù)據(jù)的截取層厚度分為0，0～1，1～2，2～3 cm 4個等級，提取數(shù)量不同的點云數(shù)據(jù)，分析單木胸徑的精度，研究結(jié)果見圖3。通過比較各厚度的胸徑提取值與實際值，以及點云的數(shù)量，分析出最理想的厚度為1～2 cm。

圖3 胸徑點云數(shù)據(jù)截取層厚度比較分析Fig. 3 DBH intercept point cloud data comparison analysis diagram layer thickness

2.2 傳統(tǒng)算法與快速凸包算法的比較分析

傳統(tǒng)算法是根據(jù)x，y值取出其相應(yīng)的平均值，而凸包算法則是將點云數(shù)據(jù)先閉合成一個多邊形，利用ArcEngine控件調(diào)用ArcGIS中測算多邊形長度的方法計算閉合平面的周長，根據(jù)L=π*D，計算胸徑值，通過比較分析，快速凸包算法提取的胸徑精度較高，滿足調(diào)查的要求（見表1）。

2.3 與地面同步實測數(shù)據(jù)的擬合分析

利用3種算法提取出了立木的胸徑值，并分別與地面同步實測數(shù)據(jù)進行擬合，分析提取的精度，模型決定系數(shù)R2= 殘差平方和(ESS)/總離差(TSS)，從圖4的線性回歸模型中可知，胸徑模型的決定系數(shù)R2最高達0.96，說明快速凸包算法提取立木胸徑的數(shù)值與實測數(shù)據(jù)擬合最好，擬合圓算法次之，傳統(tǒng)算法提取的精度最低。

表1 兩種方法精度對比Table 1 Comparison of accuracy of two methods

圖4 胸徑散點Fig. 4 DBH scatter plot

3 結(jié)論與討論

通過對地面三維激光掃描技術(shù)的林木胸徑提取算法研究與分析，得到的主要結(jié)論如下：

(1)利用數(shù)據(jù)庫技術(shù)，對數(shù)據(jù)量龐大的高精度點云數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)分割、精簡、降噪處理，既簡化了高精度點云數(shù)據(jù)，又提高了計算機提取速度，使點云數(shù)據(jù)在立木胸徑、樹高等參數(shù)提取與分析方面得到了應(yīng)用。

(2)對比分析快速凸包算法、擬合圓算法和傳統(tǒng)算法的結(jié)果表明，3種算法提取的胸徑值均與實測值存在良好的線性關(guān)系，快速凸包算法的模型決定系數(shù)R2為0.96，模型擬合效果最好，說明快速凸包算法提取胸徑是一種比較可行的方法。

(3)在胸徑點云數(shù)據(jù)處截取厚度，彌補了由于部分點云數(shù)據(jù)缺失而造成精度較低的缺陷，通過對比分析各截取層的厚度，1～2 cm的截取層效果較好，滿足了研究的要求。

本次研究所用的數(shù)據(jù)是稀疏平坦的楊樹數(shù)據(jù)，而森林內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度將影響著算法的有效性，進一步研究將考慮適用于不同復(fù)雜程度森林的算法，使得三維激光掃描技術(shù)在森林調(diào)查中真正發(fā)揮作用。

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Based on the ground of 3d laser scanning technology analysis of forest tree diameter at breast height extraction algorithm

LIU Wei-le, LIN Hui, SUN Hua, YAN En-ping
(Research Center of Forestry Remote Sensing & Information Engineering, Central South University & Technology, Changsha 410004,Hunan, China)

Diameter at breast height of tree is one of the most important factors of tree-measuring, and its precision directly affects the determination of wood volume. The traditional method had low measuring-efficiency, smaller measuring-range. Using remote sensing inversion to measure the tree diameter at breast height indirectly cannot directly access individual tree point cloud data and the precision was relatively lower. The author presented an individual tree diameter algorithm which provides an kind of automatic, eff i cient extraction, by using three-dimensional laser scanning technology to extract the 3D point cloud data of tested trees. First of all, by using of 3D laser scanner to scan 8 poplar samples, we got its three-dimensional point cloud data; and then, the cloud data were partitioned,simplif i ed and de-noised, thus obtaining the simplif i ed point cloud data; fi nally, we layered the extracted data of diameter at breast height of point cloud data sets. The interception layer thickness was set four grades (0 cm, 0～1cm, 1～2cm, 2～3cm; The point cloud data were closed into a polygon fi rst by using fast convex hull algorithm, and then by using the method with ArcEngine controlling ArcGIS to calculate the polygon length, the circumference of a closed plane was calculated, then, the value of tree diameter at breast height was converted out, fi nally combined with the measured data to the traditional algorithm and the circle fi tting algorithm, a comparative test and analysis has been carried out. The results show that the traditional algorithm and circle fi tting algorithm and fast convex hull algorithm model determination coeff i cientsR2were 0.857, 0.941 and 0.957 respectively, and the fi ndings explain that individual tree DBH extracted through fast convex hull algorithm is an eff i cient and feasible method.

forestry remote sensing; individual tree diameter at breast height; 3d laser scanning; 3d point clouds data; fast convex hull algorithm

2014-01-12

國家十二五高技術(shù)研究發(fā)展計劃（863計劃）課題：“數(shù)字化森林資源監(jiān)測關(guān)鍵技術(shù)研究”（2012AA102001）；國家自然科學(xué)基金資助項目（31370639）；湖南省高校產(chǎn)業(yè)化培育項目（13CY011）

劉偉樂（1990-），男，湖南新化人，碩士研究生，主要從事林業(yè)遙感和地理信息系統(tǒng)研究；E-mail：948050102@qq.com

林 輝（1965-），女，湖北黃岡人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事森林經(jīng)理學(xué)、遙感技術(shù)與地理信息系統(tǒng)的教學(xué)和科研工作

S771.8

A

1673-923X(2014)11-0111-05

[本文編校：吳 毅]