機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜組合系統(tǒng)的亞熱帶森林估測(cè)遙感試驗(yàn)①

劉清旺 譚炳香 胡凱龍 樊 雪 李增元 龐 勇 李世明

(*中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所, 林業(yè)遙感與信息技術(shù)重點(diǎn)開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)(**中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院 北京 100083)

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機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜組合系統(tǒng)的亞熱帶森林估測(cè)遙感試驗(yàn)①

劉清旺②*譚炳香*胡凱龍***樊 雪*李增元*龐 勇*李世明*

(*中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所, 林業(yè)遙感與信息技術(shù)重點(diǎn)開(kāi)放性實(shí)驗(yàn)室 北京 100091)(**中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京)地球科學(xué)與測(cè)繪工程學(xué)院 北京 100083)

為了提高森林的類型識(shí)別及生物物理參數(shù)反演精度，采用國(guó)產(chǎn)機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜組合系統(tǒng)(ALHIS)，選擇湖北典型亞熱帶森林開(kāi)展了航空遙感試驗(yàn)，獲取了試驗(yàn)區(qū)激光雷達(dá)點(diǎn)云、高光譜和CCD影像數(shù)據(jù)，提取了森林高度和優(yōu)勢(shì)樹(shù)種類別信息。對(duì)數(shù)據(jù)的分析表明，激光雷達(dá)林分平均高的估測(cè)精度達(dá)到90.67%，激光雷達(dá)估測(cè)平均高與地面實(shí)測(cè)胸徑加權(quán)平均高之間顯著相關(guān)(R2=0.73，RMSE=1.29m)。按照優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)馬尾松、栓皮櫟和其它樹(shù)種的林分平均高分別為9.62m、9.30m、8.79m，不同樹(shù)種之間的林分平均高相差不大。高光譜優(yōu)勢(shì)樹(shù)種識(shí)別總體精度達(dá)到82.00%(Kappa=0.70)，試驗(yàn)區(qū)森林和非森林面積所占比例分別為60.01%和39.99%，馬尾松、栓皮櫟和其它樹(shù)種面積在森林中所占比例分別為59.77%、24.99%和15.23%。試驗(yàn)證明，ALHIS能夠同時(shí)獲取高分辨率的植被遙感特征數(shù)據(jù)，以用于森林制圖、優(yōu)勢(shì)樹(shù)種/樹(shù)種組識(shí)別、碳儲(chǔ)量估算及生態(tài)環(huán)境建模等研究。

森林高度, 優(yōu)勢(shì)樹(shù)種, 激光雷達(dá)(LiDAR), 高光譜, 分類

0 引 言

森林作為具有復(fù)雜結(jié)構(gòu)功能的陸地生態(tài)系統(tǒng)，在減緩全球氣候變化中具有重要作用[1-3]。森林空間位置分布及垂直結(jié)構(gòu)變化反映了不同區(qū)域植被對(duì)微氣候的調(diào)節(jié)能力、森林生產(chǎn)力及碳儲(chǔ)存能力[4-6]。激光雷達(dá)(light detection and ranging, LiDAR)作為一種主動(dòng)遙感技術(shù)，可直接獲取地表對(duì)象表面點(diǎn)的三維坐標(biāo)，它對(duì)植被空間結(jié)構(gòu)和地形的探測(cè)能力很強(qiáng)，能夠提取冠層垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)[7-9]，用于生態(tài)過(guò)程研究和森林經(jīng)營(yíng)管理、林火行為模擬、野生動(dòng)物棲息地、碳源和碳匯研究等[10，11]。激光雷達(dá)與被動(dòng)光學(xué)遙感的工作機(jī)理不同，它具備探測(cè)植被三維空間結(jié)構(gòu)的能力，但無(wú)法提供植被的光譜特征信息。高光譜能夠獲取不同類型植被的光譜特征信息，用于樹(shù)種或樹(shù)種組分類、森林健康狀況監(jiān)測(cè)等[12-14]。通過(guò)綜合激光雷達(dá)和光學(xué)成像儀等主被動(dòng)傳感器，可以提高植被精細(xì)類型識(shí)別及生物物理參數(shù)反演精度[15-18]。高精度激光雷達(dá)反演的森林參數(shù)還可以用作光學(xué)遙感的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和驗(yàn)證數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)區(qū)域尺度森林結(jié)構(gòu)參數(shù)制圖[19-22]。

由于早期激光雷達(dá)和光學(xué)成像儀為各自獨(dú)立的數(shù)據(jù)獲取系統(tǒng)，只有通過(guò)重復(fù)飛行的方式，才可以獲得同一區(qū)域的多種傳感器數(shù)據(jù)。針對(duì)多傳感器集成的應(yīng)用需求，美國(guó)推出了一系列多傳感器集成系統(tǒng)，例如美國(guó)國(guó)家生態(tài)觀測(cè)網(wǎng)研制了機(jī)載觀測(cè)平臺(tái)(airborne observation platform, AOP)，AOP集成了可見(jiàn)/短波紅外成像光譜儀、波形激光雷達(dá)和高分辨率航空相機(jī)[15]；美國(guó)斯坦福大學(xué)研制了卡耐基航空觀測(cè)平臺(tái)(Carnegie airborne observatory, CAO)，CAO試驗(yàn)系統(tǒng)集成了可見(jiàn)/近紅外成像光譜儀和波形激光雷達(dá)[14]，CAO-2代系統(tǒng)集成了可見(jiàn)-短波紅外成像光譜儀、雙波長(zhǎng)波形激光雷達(dá)和高空間分辨率可見(jiàn)-近紅外成像光譜儀[17]；美國(guó)宇航局戈達(dá)德(Goddard)空間中心研發(fā)了由激光雷達(dá)(LiDAR)、高光譜(Hyperspectral)和熱(Thermal)成像儀組成的系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱為G-LiHT系統(tǒng)，并在美國(guó)北部、南部森林開(kāi)展了多次飛行實(shí)驗(yàn)[16]。同一時(shí)期，中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院(CAF)從德國(guó)定制了由激光雷達(dá)(LiDAR)、航空相機(jī)(CCD)和高光譜(Hyperspectral)三種傳感器組成的系統(tǒng)，簡(jiǎn)稱為CAF-LiCHY系統(tǒng)，該系統(tǒng)單次飛行就可以同步獲取激光雷達(dá)和光學(xué)數(shù)據(jù)，用于中國(guó)不同森林試驗(yàn)區(qū)的應(yīng)用研究[23]。我國(guó)在激光雷達(dá)和光學(xué)傳感器集成系統(tǒng)及處理軟件方面的研究相對(duì)滯后，為了提升國(guó)產(chǎn)多傳感器集成技術(shù)的水平，在國(guó)家科技項(xiàng)目的支持下，我們研制了具有自主產(chǎn)權(quán)的機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜組合系統(tǒng)(Airborne LIDAR and Hyperspectral Integrated System, ALHIS)，并利用該系統(tǒng)在湖北典型試驗(yàn)區(qū)獲取了多傳感器航空遙感數(shù)據(jù)。本文對(duì)森林試驗(yàn)區(qū)的激光雷達(dá)和高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析，以評(píng)價(jià)ALHIS在森林高度和森林類型信息提取方面的應(yīng)用能力。

1 試驗(yàn)區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 試驗(yàn)區(qū)

森林試驗(yàn)區(qū)位于湖北省荊門市東寶山，屬于北亞熱帶濕潤(rùn)氣候區(qū)，試驗(yàn)區(qū)位置如圖1所示，地理坐標(biāo)為東經(jīng)112:01:08E-112:13:46E，北緯30:58:18N-31:07:42N，海拔71m～340m，森林類型為常綠針葉和落葉闊葉林，優(yōu)勢(shì)樹(shù)種主要包括馬尾松(PinusmassonianaLamb.)、栓皮櫟(QuercusvariabilisBl.)等。

圖1 森林試驗(yàn)區(qū)位置示意圖

1.2 ALHIS系統(tǒng)

ALHIS系統(tǒng)由激光掃描儀、高光譜成像儀和航空相機(jī)三種傳感器組成，融合了全球定位系統(tǒng)(global position system, GPS)和慣性導(dǎo)航系統(tǒng)(inertial measurement unit, IMU)，激光掃描儀用于觀測(cè)森林三維垂直結(jié)構(gòu)以及林下地形，高光譜成像儀用于觀測(cè)不同樹(shù)種的光譜特征，航空影像用于輔助激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理和地面調(diào)查，采用GPS同步觀測(cè)地面控制點(diǎn)。ALHIS系統(tǒng)的激光掃描儀是中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所研制的LRS200A，激光波長(zhǎng)為1064 nm，脈沖重復(fù)頻率為200kHz，最多可以記錄4次回波；高光譜成像儀為中國(guó)科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所研制的PHI，波長(zhǎng)范圍為400nm～1000nm，光譜波段數(shù)為270個(gè)，空間維像元數(shù)為480個(gè)；航空相機(jī)型號(hào)為飛思IXA180，成像波段為真彩色，圖像尺寸為10328×7760。ALHIS技術(shù)主要指標(biāo)見(jiàn)表1。

表1 ALHIS技術(shù)指標(biāo)

森林試驗(yàn)區(qū)的航線設(shè)計(jì)需要考慮激光點(diǎn)云密度、高光譜像元分辨率、航片像元分辨率和航帶重疊率等因素，由于三種傳感器的視場(chǎng)角不同，導(dǎo)致同一飛行平臺(tái)上三種傳感器的航帶重疊率也不同。以激光雷達(dá)掃描儀為主要傳感器進(jìn)行設(shè)計(jì)，航帶重疊率30%以上。飛行平臺(tái)選擇運(yùn)輸機(jī)，機(jī)型為運(yùn)5，機(jī)艙底部開(kāi)有窗口，可以安置機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜成像儀組合系統(tǒng)主體部分，控制器及數(shù)據(jù)記錄器安裝在旁邊。

森林試驗(yàn)區(qū)航空數(shù)據(jù)觀測(cè)時(shí)間為2014年12月4日，共飛行了6條航線，航線分布如圖2所示。圖2中ASL_MIN、ASL_MAX和ASL_AVG分別表示各航線飛行高度的最小值、最大值和平均值；AGL_MIN、AGL_MAX和AGL_AVG分別表示各航線距離地面飛行高度的最小值、最大值和平均值。圖2(a)為航線水平分布，圖2(b)為航線高程分布，平均航線長(zhǎng)度為24.70km，航線長(zhǎng)度之和為148.20km，平均飛行速度為48.50m/s，即174.60 km/h，航線的平均海拔為875.97m，距離地面的平均高度為715.84m。

圖2 飛行航線分布圖

1.3 LIDAR數(shù)據(jù)

激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)為來(lái)自森林冠層、林下地形等地物的回波點(diǎn)，全部點(diǎn)個(gè)數(shù)為0.93億，點(diǎn)云覆蓋面積43.28km2。點(diǎn)云密度決定了對(duì)植被垂直結(jié)構(gòu)描述的詳細(xì)程度，其空間分布如圖3所示，點(diǎn)云密度平均值為2.16點(diǎn)/m2，最小值為0.04點(diǎn)/m2，最大值為48.32點(diǎn)/m2。由于飛行平臺(tái)受空氣湍流影響，沿著航向方向的點(diǎn)云密度呈現(xiàn)疏密相間的特征；激光掃描儀采用正弦振鏡掃描方式，掃描線邊緣處的點(diǎn)云密度明顯高于掃描線內(nèi)部的點(diǎn)云密度。測(cè)區(qū)存在很多水體，例如河流、水庫(kù)、水塘等，使得點(diǎn)云數(shù)據(jù)中出現(xiàn)不少孔洞現(xiàn)象。

圖3 點(diǎn)云密度分布圖

激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)高度包含了地形信息以及位于地表之上的植被、建筑物等地物信息，其空間分布如圖4所示，點(diǎn)云高程平均值為163.26m，最小值為71.18m，最大值為330.48m。從圖中可以看出，從西北向東南，森林試驗(yàn)區(qū)高程具有逐漸降低的趨勢(shì)，測(cè)區(qū)高程落差為259.30m，屬于低山丘陵特征。

圖4 點(diǎn)云高度分布圖

1.4 高光譜數(shù)據(jù)

高光譜數(shù)據(jù)反映了不同地物的光譜特征信息，在理想光照條件下，高光譜成像儀能夠采集270個(gè)波段信息，波段的中心波長(zhǎng)標(biāo)定見(jiàn)下式：

Y=327.52622+2.95375×x

(1)

光照條件對(duì)地物的光譜特征響應(yīng)影響很大，當(dāng)光照環(huán)境差時(shí)，波譜兩端的噪聲很大，影響高光譜數(shù)據(jù)的有效性。森林測(cè)區(qū)高光譜觀測(cè)時(shí)間為2014年12月4日15時(shí)45分至16時(shí)51分，太陽(yáng)高度較低，光照強(qiáng)度弱。選取森林區(qū)域高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，位于高光譜波譜兩端數(shù)據(jù)存在嚴(yán)重的條帶噪聲，主要為波長(zhǎng)小于420nm和大于920nm的波譜范圍，這部分?jǐn)?shù)據(jù)不能使用；波長(zhǎng)420nm～430nm和900nm～920nm的波譜范圍內(nèi)，屬于嚴(yán)重條帶噪聲過(guò)渡為輕度條帶噪聲區(qū)域，也不適合識(shí)別地物類型；波長(zhǎng)430nm～520nm時(shí)，屬于植被光譜強(qiáng)吸收波譜范圍，不適合于識(shí)別森林類型；波長(zhǎng)520nm～900nm時(shí)植被光譜特征顯著，大部分波段能夠用于識(shí)別森林類型。因此，實(shí)際采用的有效波段為140個(gè)，去除了噪聲比較大的前30個(gè)波段和后100個(gè)波段。

高光譜數(shù)據(jù)空間分辨率為1.65m，像元值物理含義為輻照亮度，單位為W/(m2·μm·sr)，高光譜數(shù)據(jù)彩色合成圖像(R:859nm, G:649nm, B: 549nm)見(jiàn)圖5。采用UTM-49帶投影，其中(a)為測(cè)區(qū)彩色合成圖像，(b)為局部放大圖。

圖5 高光譜彩色合成圖

1.5 航空影像數(shù)據(jù)

航空影像數(shù)據(jù)的空間分辨率為0.13m，高于高光譜數(shù)據(jù)空間分辨率，能夠提供更精細(xì)的植被空間分布特征，用于輔助不同地物的分類和驗(yàn)證。由于光照條件的變化，使得航片的內(nèi)部光譜響應(yīng)特征差異較大，特別是山體的光照面和背光面差異顯著，試驗(yàn)區(qū)航空正射影像見(jiàn)圖6。

圖6 航空正射影像圖

1.6 地面調(diào)查數(shù)據(jù)

地面調(diào)查需要根據(jù)不同森林類型和林齡布設(shè)樣地，觀測(cè)樣地的單木因子和林分因子，單木因子包括胸徑、樹(shù)高、冠幅、枝下高等內(nèi)容，林分因子包括郁閉度、葉面積指數(shù)(leaf area index, LAI)等內(nèi)容；樣地布設(shè)為15m半徑圓形樣地，樣地中心點(diǎn)位置采用GPS進(jìn)行定位，采用圍尺測(cè)胸徑大于4cm的樣木，測(cè)高器或標(biāo)桿測(cè)量樹(shù)高和枝下高，皮尺測(cè)量樹(shù)冠兩個(gè)方向的冠幅，抬頭法測(cè)量郁閉度，LAI-2200和HeimiView儀器測(cè)量LAI。樣地測(cè)量因子統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 測(cè)樹(shù)因子基本統(tǒng)計(jì)量

2 方 法

2.1 激光雷達(dá)提取林分平均高

森林高度是森林冠層上表面與林下地形之間的高度，用于表征森林生長(zhǎng)狀況。激光雷達(dá)可以直接測(cè)量森林三維空間結(jié)構(gòu)，通過(guò)計(jì)算樹(shù)冠的空間特征變量來(lái)得到森林高度信息[24,25]。激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理過(guò)程可以劃分為三部分。第一部分是對(duì)激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，分為地面點(diǎn)、植被點(diǎn)和非植被點(diǎn)三類；第二部分是根據(jù)地面點(diǎn)和植被點(diǎn)生成冠層高度模型(canopy height model,CHM)；第三部分是對(duì)CHM進(jìn)行處理，提取單木樹(shù)高和冠幅信息，進(jìn)而得到林分高度信息。

(1)點(diǎn)云分類

激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含了來(lái)自地面、森林、建筑物等其它地物的回波信息，根據(jù)回波點(diǎn)之間的空間位置關(guān)系，可以很好地識(shí)別來(lái)自不同地物的回波點(diǎn)。點(diǎn)云分類的主要步驟如下：首先，通過(guò)高度閾值法去除噪聲點(diǎn)，設(shè)置高度閾值時(shí)，需要考慮地物回波點(diǎn)的最小高度值和最大高度值；然后，通過(guò)迭代建立三角網(wǎng)(triangular irregular network, TIN)表面模型提取地面點(diǎn)，迭代參數(shù)決定了距離三角形平面多近的點(diǎn)能夠被模型接受，確保迭代時(shí)不會(huì)向上跳躍太大，將回波點(diǎn)分為地面點(diǎn)和非地面點(diǎn)；最后，對(duì)非地面點(diǎn)進(jìn)行分類，采用手工編輯的方式去除建筑物等非植被點(diǎn)，按照距離地面高度的不同，可以提取低矮植被點(diǎn)、中等高度植被點(diǎn)和高植被點(diǎn)[26]。

(2)生成冠層高度模型(CHM)

CHM反映了整個(gè)森林冠層的高度變化，能夠提供冠層的水平和垂直分布情況。由地面點(diǎn)采用TIN內(nèi)插算法生成數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM)，由植被點(diǎn)和地面點(diǎn)采用TIN內(nèi)插算法生成植被覆蓋區(qū)的數(shù)字表面模型(vegetation-digital surface model, V-DSM)，由V-DSM和DEM相差得到CHM。

(3)提取林分平均高

冠層高度模型包含了單木樹(shù)冠頂點(diǎn)、肩部和邊緣的高度值。通過(guò)單木樹(shù)冠頂點(diǎn)的位置，可以得到單木樹(shù)高。判斷樹(shù)冠頂點(diǎn)位置時(shí)，假設(shè)樹(shù)冠頂點(diǎn)高于樹(shù)冠的其他區(qū)域，在CHM中使用局部最大值搜索窗口搜索潛在的樹(shù)冠頂點(diǎn)。單木樹(shù)高邊界識(shí)別算法通過(guò)計(jì)算冠頂與其周圍點(diǎn)之間的兩個(gè)正切角作為識(shí)別樹(shù)冠邊緣的依據(jù)，由樹(shù)冠邊界計(jì)算得到冠幅面積[27,28]。按照一定統(tǒng)計(jì)單元由單木樹(shù)冠識(shí)別結(jié)果得到林分平均高。

2.2 高光譜優(yōu)勢(shì)樹(shù)種識(shí)別

森林試驗(yàn)區(qū)針葉林優(yōu)勢(shì)樹(shù)種主要為馬尾松，還有少量柏樹(shù)等其它樹(shù)種，闊葉林優(yōu)勢(shì)樹(shù)種主要為栓皮櫟，還有少量楊樹(shù)等其它樹(shù)種。通過(guò)高光譜圖像識(shí)別的類型分為馬尾松、栓皮櫟、其它樹(shù)種和非森林。高光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理過(guò)程主要包括大氣校正和數(shù)據(jù)降噪，大氣校正采用暗像元進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[29]，數(shù)據(jù)降噪采用獨(dú)立成分分析法(independent component analysis, ICA)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理[30]。

(1)建立訓(xùn)練樣本

高光譜數(shù)據(jù)分類時(shí)需要建立訓(xùn)練樣本，根據(jù)地面樣地調(diào)查的樹(shù)種信息，結(jié)合高光譜彩色合成影像進(jìn)行分析，建立優(yōu)勢(shì)樹(shù)種光譜特征的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)。影像獲取時(shí)馬尾松針葉常綠，栓皮櫟樹(shù)葉已經(jīng)枯黃，兩種優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的光譜差異顯著，采用目視判斷建立訓(xùn)練樣本。對(duì)于山體陰影區(qū)域，由于光照不足，同一樹(shù)種的光譜差異較大，作為不同的樹(shù)種建立訓(xùn)練樣本，分類完成后進(jìn)行類別合并。

(2)監(jiān)督分類

建立訓(xùn)練樣本之后，采用支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)算法進(jìn)行優(yōu)勢(shì)樹(shù)種監(jiān)督分類[30,31]，核函數(shù)采用徑向基函數(shù)(radial basis function, RBF)，Gamma采用0.02，懲罰系數(shù)采用100，用于控制分類誤差的容許程度，依次對(duì)各航帶高光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，最后合并分類結(jié)果。地面調(diào)查數(shù)據(jù)作為驗(yàn)證樣本，參與分類精度評(píng)價(jià)。

3 結(jié) 果

3.1 林分平均高

激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)分類采用TerraSolid軟件，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)劃分為1km×1km塊，地面點(diǎn)搜索算法的窗口尺寸為30m。為了保證相鄰塊地面點(diǎn)的一致性，塊緩沖區(qū)采用30m，逐塊檢查點(diǎn)云分類結(jié)果，手工去除錯(cuò)分的地面點(diǎn)，結(jié)合光學(xué)影像，目視判斷識(shí)別來(lái)自低矮建筑物、高壓線塔等人工地物的回波點(diǎn)。點(diǎn)云分類結(jié)果參見(jiàn)文獻(xiàn)[26]。

通過(guò)LIDARInfo軟件生成冠層高度模型(CHM)、提取單木信息和林分信息。CHM是連續(xù)分布的冠層上表面高度，空間分辨率為0.5m。CHM平均值3.19m，最小值為0m，最大值為28.32m。通過(guò)樹(shù)冠特征識(shí)別算法提取單木樹(shù)高和冠幅信息，去除樹(shù)高小于2m的偽樹(shù)冠頂點(diǎn)。林分平均高空間分辨率為30m，按照樹(shù)冠頂點(diǎn)所在的柵格計(jì)算林分平均高，其平均值為9.01m，最小值為4.51m，最大值為22.25m。

森林高度的變化反映了不同區(qū)域森林垂直結(jié)構(gòu)的差異性，由激光雷達(dá)得到的林分平均高空間分布如圖7所示。較高的森林主要分布在山坡上，由于人為干擾，山谷區(qū)域主要為農(nóng)田或低矮灌木。按照5m間隔，將森林高度劃分為不同區(qū)間進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)5m～10m的樹(shù)高所占比例最大(65.84%)，10m～15m的樹(shù)高所占比例次之(29.90%)，15m～20m的樹(shù)高所占比例很小(3.34%)，5m以下和20m以上的樹(shù)木很少。

圖7 激光雷達(dá)林分平均高分布圖

按照優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類結(jié)果對(duì)提取的單木進(jìn)行統(tǒng)計(jì)(見(jiàn)表3)，發(fā)現(xiàn)馬尾松株數(shù)所占比例為66.94%，其林分平均高為9.62m；栓皮櫟株數(shù)所占比例為24.51%，其林分平均高為9.30m；其它樹(shù)種株數(shù)所在比例為8.55%，其林分平均高為8.79m，不同樹(shù)種之間的林分平均高相差不大。

表3 優(yōu)勢(shì)樹(shù)種的樹(shù)高統(tǒng)計(jì)量(樹(shù)高單位為m)

通過(guò)地面調(diào)查樣地?cái)?shù)據(jù)計(jì)算得到樣地平均高對(duì)激光雷達(dá)林分平均高進(jìn)行驗(yàn)證。圖8為地面實(shí)測(cè)平均高和LiDAR估測(cè)平均高散點(diǎn)圖。由地面調(diào)查樣地與激光雷達(dá)進(jìn)行位置匹配發(fā)現(xiàn)，部分樣地位置的誤差較大，存在距離道路和林間空地較近的樣地。按照樣地周圍林分較均一的篩選條件，選擇50塊樣地進(jìn)行精度驗(yàn)證，平均估測(cè)精度為90.67%。地面實(shí)測(cè)胸徑加權(quán)平均高記為Hs，激光雷達(dá)估測(cè)平均高記為He，Hs和He回歸分析的相關(guān)系數(shù)R2為0.73，均方根誤差(root mean square error, RMSE)為1.29m。回歸方程為

圖8 地面實(shí)測(cè)平均高和LiDAR估測(cè)平均高散點(diǎn)圖

Hs =2.833+0.8106He

(2)

3.2 優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類

通過(guò)ENVI軟件進(jìn)行高光譜數(shù)據(jù)大氣校正和SVM分類處理。高光譜優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類結(jié)果如圖9所示。森林主要分布在丘陵山區(qū)，非森林區(qū)域包括測(cè)區(qū)東南部的荊門市區(qū)以及山區(qū)內(nèi)零散分布的村莊；測(cè)區(qū)森林面積所占比例為60.01%，非森林面積所占比例為39.99%，其中馬尾松林面積占森林面積的59.77%，栓皮櫟林面積占森林面積的24.99%，其它樹(shù)種面積占森林面積的15.23%。

圖9 試驗(yàn)區(qū)優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類圖

通過(guò)地面實(shí)測(cè)樣地對(duì)分類結(jié)果進(jìn)行了精度驗(yàn)證，總體精度可達(dá)82.0%(Kappa= 0.70)，馬尾松分類精度為88.0%，栓皮櫟分類精度為78.95%，其它樹(shù)種的分類精度為66.67%。

4 討 論

4.1 森林高度影響因素

森林高度的影響因素包括點(diǎn)云定位誤差、激光點(diǎn)采樣密度、數(shù)據(jù)處理算法等。點(diǎn)云定位誤差主要來(lái)源為激光掃描儀系統(tǒng)誤差及航帶匹配誤差，其中激光掃描儀系統(tǒng)誤差包括GPS定位誤差、IMU姿態(tài)誤差、激光時(shí)間記錄誤差、掃描角誤差等，這部分誤差通過(guò)檢校場(chǎng)進(jìn)行標(biāo)定。激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)預(yù)處理時(shí)，通過(guò)航帶匹配算法可以盡可能地減小這部分誤差。激光點(diǎn)采樣密度引起的誤差是影響森林高度的主要因素。點(diǎn)云數(shù)據(jù)掃描線之間的間隔呈現(xiàn)不規(guī)律變化，掃描線間隔主要在0.5m～1.5m范圍內(nèi)變化，掃描線內(nèi)部點(diǎn)之間的間隔也不均勻，主要在0.1m～0.8m范圍內(nèi)變化，掃描線邊緣點(diǎn)之間的間隔明顯小于掃描線中間點(diǎn)之間的間隔，在重疊區(qū)范圍內(nèi)點(diǎn)云密度較高。不同數(shù)據(jù)處理算法對(duì)森林高度估測(cè)精度也有一定的影響。

4.2 優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類影響因素

高光譜優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類的影響因素為地物的光譜響應(yīng)特征，由于地形起伏影響，山坡陽(yáng)面的光照強(qiáng)度一般大于山坡陰面的光照強(qiáng)度，特別是在太陽(yáng)高度角較低的情況下，這種差異更加顯著。另外，山谷河流之上大氣、村莊之上大氣與山坡之上大氣的氣溶膠光學(xué)厚度具有非均勻性，均會(huì)導(dǎo)致地物的光譜特征差異變化。為了提高分類精度，采用增加訓(xùn)練樣本類別的方式，將同種地物的不同光譜看作不同的類別，分類完成后進(jìn)行類別合并，但是增加了分類工作量。

5 結(jié) 論

機(jī)載激光雷達(dá)和高光譜組合系統(tǒng)(ALHIS)由激光掃描儀、高光譜成像儀和航空相機(jī)三種傳感器組成，是國(guó)內(nèi)自主研發(fā)的多傳感器集成航空系統(tǒng)，能夠同時(shí)獲取高空間分辨率的植被垂直結(jié)構(gòu)、光譜特征觀測(cè)數(shù)據(jù)，用于森林高度制圖、優(yōu)勢(shì)樹(shù)種/樹(shù)種組制圖、生物多樣性分析、碳儲(chǔ)量估算及植被生長(zhǎng)研究等方面。

森林試驗(yàn)區(qū)結(jié)果表明激光雷達(dá)林分平均高的估測(cè)精度達(dá)到90.67%，激光雷達(dá)估測(cè)平均高與地面實(shí)測(cè)胸徑加權(quán)平均高之間相關(guān)性顯著(R2=0.73,RMSE=1.29m)。按照樹(shù)高間隔進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)5m～10m的樹(shù)高所在比例最大(65.84%)，10m～15m的樹(shù)高所在比例次之(29.90%)，15m～20m的樹(shù)高所在比例很小(3.34%)，5m以下和20m以上的樹(shù)木很少。按照優(yōu)勢(shì)樹(shù)種分類結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)馬尾松所林分平均高為9.62m，栓皮櫟林分平均高為9.30m，其它樹(shù)種林分平均高為8.79m，不同樹(shù)種之間的林分平均高相差不大。高光譜優(yōu)勢(shì)樹(shù)種識(shí)別總體精度達(dá)到82.00%(Kappa=0.70)；試驗(yàn)區(qū)森林面積所占比例為60.01%，非森林面積所占比例為39.99%，馬尾松占森林面積的59.77%，栓皮櫟占森林面積的24.99%，其它樹(shù)種占森林面積的15.23%。

多傳感器集成航空系統(tǒng)可以采用不同的配置方案，滿足于不同的行業(yè)應(yīng)用需求，提供多種遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品，為現(xiàn)有衛(wèi)星任務(wù)提供驗(yàn)證數(shù)據(jù)，提升遙感數(shù)據(jù)綜合服務(wù)能力。

致謝：感謝湖北荊門亞熱帶森林航空試驗(yàn)與地面調(diào)查試驗(yàn)全體參加人員付出的辛苦勞動(dòng)。

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The remote sensing experiment on airborne LiDAR and hyperspectral integrated system for subtropical forest estimation

Liu Qingwang*, Tan Bingxiang*, Hu Kailong***, Fan Xue*, Li Zengyuan*, Pang yong*, Li Shiming*

(*State Laboratory for Forest Remote Sensing and Information Techniques, Research Institute of Forest Resource Information Techniques, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091)(**College of Geoscience and Surveying Engineering, China University of Mining & Technology, Beijing 100083)

To improve the accuracy of forest’s type extraction and biophysical parameters inversion, an aviation experiment on the typical subtropical forest area in Hubei was conducted by using the Airborne Light detection and ranging and Hyperspectral Integrated System (ALHIS), and acquired the point cloud data and the hyperspectral and CCD (Charge Couple Device) images.The forest heights were extracted and the dominate tree species were identified by using these data. The estimation accuracy of average height reached 90.67% at stand level. The correlation between the average height estimated by using the light detection and ranging (LiDAR) and the average height of field measurements weighted by DBH (diameter at breast height) was significant (R2=0.73,RMSE=1.29m). According to the dominant tree species classification, the average heights ofPinusmassonianaLamb.,QuercusvariabilisBl. and other species were 9.62m, 9.30m and 8.79m, respectively. The variation between different species was not significant. The classification accuracy of dominant tree species using hyperspectual image was 82.00% (Kappa=0.70). The proportions of the forest area and the non-forest area were 60.01% and 39.99% respectively. The proportions of the areas ofPinusmassonianaLamb.,QuercusvariabilisBl. and other species were 59.77%, 24.99% and 15.23%, respectively. The experiment shows that the ALHIS can acquire high resolution remote sensing data describing vegetation characteristics for forest mapping, dominant tree species / group species recognition, carbon estimation, ecological environment modeling, etc.

forest height, dominant tree species, light detection and ranging (LiDAR), hyperspectual, classification

10.3772/j.issn.1002-0470.2016.03.006

①863計(jì)劃(2013AA12A302)，國(guó)家自然科學(xué)基金(41201334)和國(guó)家科技支撐計(jì)劃(2012BAH34B02)資助項(xiàng)目。

2015-11-26)

②男，1978年生，博士；研究方向：林業(yè)遙感，激光雷達(dá)技術(shù)；聯(lián)系人，E-mail: liuqw@ifrit.ac.cn(