基于無人機(jī)高分影像的冠幅提取與樹高反演

劉曉農(nóng),旦 增，邢元軍

(1.國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院，長沙 410014；2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000)

基于無人機(jī)高分影像的冠幅提取與樹高反演

劉曉農(nóng)1,旦 增2，邢元軍1

(1.國家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計院，長沙 410014；2.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000)

以湖南省攸縣黃豐橋林場無人機(jī)(UAV)高分影像和地面樣地調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，利用Definiense Cognition 8.0軟件，對影像進(jìn)行多尺度分割，確定最佳的冠幅分割參數(shù)，同時進(jìn)行平滑處理，利用平滑后的影像冠幅與實(shí)測樹高，建立冠幅樹高曲線估計模型和非線性聯(lián)立方程組反演模型。建立的非線性聯(lián)立方程組模型擬合效果最佳，決定系數(shù)R2為0.854 2，最佳擬合曲線模型分別為CW=0.127+1.068*PCW和H=-1.910+4.861*CW-0.819*CW2+0.049*CW3；模型的CV和MPSE均在10%以內(nèi)，是樹高反演的一種有效手段。

林業(yè)遙感；無人機(jī)；冠幅；樹高

森林資源監(jiān)測正在向大尺度、短周期方向發(fā)展，以人工調(diào)查為主的傳統(tǒng)森林資源監(jiān)測手段已難以適應(yīng)新形勢下林業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)建設(shè)的需求。學(xué)界對如何利用航空航天遙感進(jìn)行森林蓄積量估測進(jìn)行了深入的研究，以遙感為主的數(shù)字化技術(shù)已成為森林資源監(jiān)測的發(fā)展趨勢，但遙感技術(shù)在應(yīng)用上也存在一定的局限性。如何更快捷高效、連續(xù)動態(tài)地對森林資源進(jìn)行遙感監(jiān)測，逐漸成為森林資源監(jiān)測研究中的熱點(diǎn)[1-2]。

國內(nèi),在2005年采用面向?qū)ο蠓指罴夹g(shù)研究樹冠提取，利用樣本的模糊分類方法可高效提取樹冠信息[3]；2010年通過面向?qū)ο髮┙蝻L(fēng)沙源工程區(qū)試驗(yàn)地的樹冠信息進(jìn)行提取，并取得較好的效果，監(jiān)測精度達(dá)到80.02%[4]。近年來，隨著無人機(jī)技術(shù)的發(fā)展，小型無人機(jī)在遠(yuǎn)程遙控、續(xù)航時間、飛行品質(zhì)上有了顯著的突破，因其獲取影像機(jī)動靈活、影像分辨率高、成本低等優(yōu)勢，成為傳統(tǒng)航空攝影測量手段的有效補(bǔ)充[5-9]。目前無人機(jī)廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)資源規(guī)劃與監(jiān)測、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與調(diào)控，而較少應(yīng)用于林業(yè)上，還處于探索階段。輕小型無人機(jī)作為一種林業(yè)遙感技術(shù)，符合森林監(jiān)測中外業(yè)探測的需求，可以極大程度減少林業(yè)調(diào)查中的人力消耗[10-12]。

本文以無人機(jī)高分影像為數(shù)據(jù)源，利用均值漂移算法(MeanShiftalgorithm)進(jìn)行杉木幼林樹冠信息提取與樹高反演研究。首先從無人機(jī)影像中提取冠幅邊緣，再用影像分割的方法確定最佳的冠幅提取尺度。同時開展地面樣地調(diào)查，進(jìn)行每木檢尺，主要調(diào)查因子有：坐標(biāo)、樹高、胸徑、冠幅(東西和南北)、和郁閉度等信息。對實(shí)測的冠幅與影像提取的冠幅進(jìn)行相關(guān)性分析，最終根據(jù)實(shí)測樹高和冠幅的關(guān)系，建立杉木人工林影像冠幅樹高聯(lián)立方程組反演模型。

1 研究區(qū)概況

黃豐橋國有林場呈帶狀，跨株洲市攸縣東西部，以中低山貌為主，介于東經(jīng)113°04′―113°43′E，和北緯27°06′―27°04′N之間，東北部與江西的蓮花、萍鄉(xiāng)交界，東南與茶陵縣接壤，西北部與株洲、醴陵毗鄰。地貌以中低山為主，境內(nèi)最高海拔1 270 m，最低海拔115 m，坡度介于20°～35°之間。林場地處中亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候區(qū)，年均氣溫17.8℃，平均無霜期為292 d；主要成土母巖為板頁巖，土壤以板頁巖發(fā)育而成的山地黃壤為主?，F(xiàn)有林地面積10122.6 hm2，以杉木為主，森林覆蓋率為86.24%。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的獲取于2016年8月上旬，采用數(shù)字綠土八旋翼無人機(jī)進(jìn)行航拍，無人機(jī)搭載了Liortho高分辨率影像獲取系統(tǒng)(由高分辨率相機(jī)、控制系統(tǒng)以及差分GPS系統(tǒng)或POS系統(tǒng)組成)，相對航拍高度為200 m。將獲取的4張單幅影像輸入LiMapper軟件，使用自動空中三角測量和光束平差法原理自動提取影像特征點(diǎn)，計算正確的位置參數(shù)，并進(jìn)行幾何校正、正射校正，最后自動拼接成一幅影像，其影像分辨率為0.15 m，處理后的高分影像如圖1所示。

圖1 無人機(jī)高分影像圖

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

對于二類調(diào)查矢量數(shù)據(jù)，選取所有杉木小班，提取杉木小班范圍內(nèi)的影像數(shù)據(jù)；對實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，利用ArcGIS 10.1軟件，通過樣地實(shí)測GPS點(diǎn)坐標(biāo)，將樣地邊界及部分林木位置在高分影像上進(jìn)行標(biāo)記，并利用數(shù)理統(tǒng)計原理進(jìn)行整合與篩選，剔除異常數(shù)據(jù)。

2.3 林木冠幅分割與提取

利用Definiense Cognition 8.0軟件，輸入樣地尺度大小的無人機(jī)高分影像，利用多尺度分割法，對影像進(jìn)行分割，獲得林木冠幅與其余地物的影像圖斑，再利用面向?qū)ο蠓诸惙?，通過隸屬度函數(shù)篩選出林木冠幅，最后將提取冠幅與實(shí)地測量冠幅進(jìn)行精度對比[13-16]。

在完成影像面向?qū)ο蠓指詈?，影像被分割成無數(shù)細(xì)小對象斑塊，如圖2所示，陰影、草地、裸地、冠幅混淆在一起。此外，對于單株樹木而言，由于分割尺度的不同，會出現(xiàn)一個完整的樹冠被分割成多個斑塊。要想單獨(dú)分離出林木樹冠，并使被分裂的冠幅趨于完整，需進(jìn)行林木冠幅的識別、提取與合并。

圖2 均值漂移算法冠幅提取結(jié)果

3 數(shù)據(jù)建模與分析

采用近代統(tǒng)計學(xué)中聯(lián)立方程組法構(gòu)[16-17]建樹高—冠幅模型、冠幅—影像冠幅模型和樹高—影像冠幅模型。實(shí)測冠幅用CW代表，實(shí)測樹高HT代表，提取的影像冠幅用PCW代表。操作步驟如下：①通過樣地實(shí)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建CW-PCW模型和HT-CW模型； ②建立提取的影像冠幅與實(shí)測樹高的HT-PCW模型； ③建立HT-CW模型與CW-PCW模型聯(lián)立。

利用確定系數(shù)R2、估計值的標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、變動系數(shù)(CV)和平均百分標(biāo)準(zhǔn)誤差(MPSE)4個評價指標(biāo)對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

3.1 曲線估計模型

樣地調(diào)查的冠幅主要包括東西和南北兩個方向的長度，為找到最佳的模型，分別采用實(shí)測冠幅和影像提取的冠幅建立樹高—冠幅模型。通過采用11種曲線估計模型，對冠幅—影像冠幅模型、樹高—冠幅模型、樹高—影像冠幅模型進(jìn)行建模，最終選出7種最佳擬合模型，詳見表1。

從表1可以看出，根據(jù)實(shí)測冠幅、影像冠幅、樹高建立的冠幅—影像冠幅模型、樹高—冠幅模型的擬合最佳曲線分別有一次方程和三次方程，模型的決定系數(shù)R2分別為0.911和0.440。利用影像冠幅和樹高建立的樹高—影像冠幅模型的擬合最佳曲線為三次方程，模型的決定系數(shù)最高，R2為0.440。

通過圖3和圖4的殘差分析表明樹高—冠幅模型、樹高—影像冠幅模型檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的殘差絕大部分都在置信帶內(nèi)[-2，2]，殘差點(diǎn)分布隨機(jī)性較好，以0為基準(zhǔn)線上下對稱分布。

圖3 樹高 — 冠幅模型殘差分析圖

圖4 樹高 — 影像冠幅模型殘差分析圖

利用1/3的樣本對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，得到表2。從表2可知，HT-CW模型的R2高于HT-PCW模型，說明HT-CW模型更加可靠；HT-CW模型的SEE、CV和MPSE值均低于HT-PCW模型，說明HT-CW

表2 模型檢驗(yàn)結(jié)果模型R2SEECV/%MPSE/%CW-PCW091104261044709HT-CW0432132518501362HT-PCW0411143318751443

模型更加穩(wěn)定。反應(yīng)出利用影像提取的冠幅直接建立的冠幅—樹高模型的精度低于實(shí)測冠幅與樹高建立的模型，因此利用影像冠幅直接建立樹高的遙感反演模型的效果并不理想。

3.2 非線性聯(lián)立方程組反演模型

從分析實(shí)測冠幅和分割平滑后的冠幅之間的關(guān)系入手，可建立影像上的冠幅與實(shí)測樹高的反演模型。首先對多尺度均值漂移提取的52個平滑后的杉木冠幅與實(shí)測冠幅進(jìn)行匹配，再建立曲線估計模型，從模型建立的情況來看，實(shí)測冠幅與遙感影像提取的冠幅存在良好的線性關(guān)系(圖5)，其決定系數(shù)R2=0.854 2。

由上可知，實(shí)測冠幅與影像冠幅存在線性關(guān)系，而實(shí)測冠幅與樹高之間是三次方程的關(guān)系，是一種非線性關(guān)系。假定遙感影像冠幅沒有度量誤差，則可以通過實(shí)測冠幅建立影像冠幅與樹高的非線性聯(lián)立方程組反演模型。非線性聯(lián)立方程組的嚴(yán)格數(shù)學(xué)模型和推

圖5 平滑后冠幅與實(shí)測值擬合效果

導(dǎo)方法見參考文獻(xiàn)[17]，研究所建模型的分線性聯(lián)立方程組運(yùn)算通過ForStat軟件得到。從52個樣本中，抽取35個樣本進(jìn)行非線性聯(lián)立方程組反演模型構(gòu)建，剩余17個樣本用于模型精度檢驗(yàn)，所得冠幅—影像冠幅、冠幅—樹高的非線性聯(lián)立方程組如表3：

表3 非線性聯(lián)立方程組方程組模型參數(shù)估計方法 R2CW=0127+1067?PCWHT=0359+2909?CW-0318?CW2+0011?CW3{Newton?Lagrange0434牛頓唐法0434CW=0127+1068?PCWHT=0845+2480?CW-0198?CW2{Newton?Lagrange0433牛頓-唐法0433

圖6 非線性聯(lián)立方程組模型殘差分布圖

從表4驗(yàn)證數(shù)據(jù)的結(jié)果來看，驗(yàn)證數(shù)據(jù)所得的冠幅影像冠幅模型的決定系數(shù)為0.914，樹高影像冠幅模型的決定系數(shù)為0.431，與之前的冠幅與影像冠幅、樹高直接建立的反演方程相比，并沒有得到明顯改善；其余3個評價指標(biāo)的統(tǒng)計結(jié)果與表2統(tǒng)計結(jié)果也不差上下。分析可知，假定影像冠幅提取的結(jié)果沒有度量誤差，建立影像冠幅與實(shí)測冠幅以及樹高的非線性聯(lián)立方程組反演模型，沒有達(dá)到預(yù)期的建模目標(biāo)，需要對非線性聯(lián)立方程組的建模因子做進(jìn)一步的分析，提高模型的精度，使得模型解釋更為合理。

表4 非線性聯(lián)立方程組模型檢驗(yàn)結(jié)果模型R2SEECV/%MPSE/%CW-PCW0914146520441326HT-PCW04310242600709

4 結(jié)論

本文以黃豐橋林場為研究區(qū)，利用無人機(jī)高分影像提取林木冠幅以及林木株數(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合地面實(shí)測數(shù)據(jù)，建立相關(guān)回歸模型,得到了以下結(jié)論:

1)影像分割平滑后的冠幅與實(shí)測冠幅存在良好的線性關(guān)系，決定系數(shù)R2=0.854 2；

2)建立的樹高―冠幅和冠幅影像―冠幅非線性聯(lián)立方程組，最佳擬合曲線模型分別為CW=0.127+1.068*PCW和HT=-1.910+4.861*CW-0.819*CW2+0.049*CW3；

3)影像冠幅―樹高模型的決定系數(shù)為0.411，非線性聯(lián)立方程組模型的兩種參數(shù)估計方法的決定系數(shù)都為0.431。模型的適用性檢驗(yàn)表明，CV和MPSE均在10 %以內(nèi)，是樹高反演的一種有效手段。

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StudyonCrownDiameterExtractionandTreeHeightInversionBasedonHigh-resolutionImagesofUAV

LIU Xiaonong1，Danzeng2,XING Yuanjun1

(1.Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Adminstration，Changsha 410014，Hunan，China；2.Forest Inventory and Planning Institute of Tibet Autonomous Region, Lhasa 850000, Tibet, China)

On the basis of UAV survey data of high-resolution images and ground plot of Huangfengqiao Forest Farm of Youxian county in Hunan province, using Definiense Cognition 8.0 software, based on multi-scale segmentation of Chinese fir plantation forest canopy information, by setting different segmentation scales to determine the optimal parameters of crown segmentation. For the extraction of the crown boundary smoothing, and measured by image smoothing after the tree crown, respectively established crown height curve estimation model and nonlinear simultaneous equations model inversion. The tree crown image high nonlinear simultaneous equations model was the best fit model, the coefficient of determinationR2was 0.854 2, the best fitting curve model was respectivelyCW=0.127+1.068*PCWandH=-1.910+4.861*CW-0.819*CW2+0.049*CW3; the variation coefficient model (CV), the average percent of standard error (MPSE) wasless than 10%, will bean effective means of tree height inversion.

forestryremote sensing；UAV；crown；tree height.

2017 — 03 — 22

劉曉農(nóng)(1963 — )，男，長沙人，高級工程師，主要從事林業(yè)遙感等方面的工作。

S 771.8

A

1003 — 6075(2017)01 — 0039 — 05

10.16166/j.cnki.cn43 — 1095.2017.01.010

聲明

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《中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃》編輯部