手持式精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)

劉海洋 馮仲科 呼 諾 劉金成 于新文

(1.北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 北京 100083； 2.中國(guó)林業(yè)科學(xué)研究院資源信息研究所， 北京 100091)

0 引言

樹高測(cè)量是森林資源調(diào)查過程中的重要環(huán)節(jié)，也是評(píng)價(jià)森林生長(zhǎng)情況、材積量、碳儲(chǔ)量以及林分收獲出材量的重要數(shù)據(jù)依據(jù)，是我國(guó)森林資源連續(xù)清查中非常重要的調(diào)查因子[1-2]。由于林分情況復(fù)雜，現(xiàn)階段我國(guó)在森林資源連續(xù)清查中，樹高測(cè)量精度不能得到較好保障，引起了樹木樹高計(jì)算中增長(zhǎng)速度過快或過慢，甚至出現(xiàn)樹高負(fù)增長(zhǎng)情況，測(cè)量數(shù)據(jù)嚴(yán)重偏離了客觀規(guī)律，給森林調(diào)查、林業(yè)生產(chǎn)和林木生長(zhǎng)研究工作帶來了諸多問題。由于長(zhǎng)勢(shì)傾斜的立木樹高測(cè)量與實(shí)際樹長(zhǎng)偏差較大，嚴(yán)重影響材積量和出材量的計(jì)算和評(píng)估，始終是林業(yè)測(cè)量中的難題。因此，研制一種操作簡(jiǎn)單、測(cè)量精準(zhǔn)、適應(yīng)復(fù)雜林分測(cè)量和傾斜立木精準(zhǔn)測(cè)量的樹高測(cè)量裝置，解決林業(yè)樹高測(cè)量中的實(shí)際需求，提供可靠樹高數(shù)據(jù)，對(duì)發(fā)展精準(zhǔn)林業(yè)具有重要的意義[3-4]。

隨著科技不斷發(fā)展和林業(yè)生產(chǎn)的迫切需求，一大批國(guó)內(nèi)外專家學(xué)者提出了很多先進(jìn)的研究理論、技術(shù)和測(cè)量方法[5-7]，同時(shí)研制了一批新的測(cè)量設(shè)備，其新理論和測(cè)量方法主要體現(xiàn)在遙感反演[8-11]、激光測(cè)距、三維激光掃描[12-14]、攝影測(cè)量等領(lǐng)域。國(guó)外的樹高測(cè)量裝備價(jià)格昂貴，使用激光測(cè)距傳感器兩次或多次測(cè)距的方式進(jìn)行測(cè)量，樹頂部的激光點(diǎn)較難確定和測(cè)量，操作性差并且測(cè)量存在較大誤差，不適用于大面積的林業(yè)資源調(diào)查工作，如日本尼康公司生產(chǎn)的Forestry 550[15]型激光測(cè)距裝備等。國(guó)外的專家學(xué)者利用這類儀器進(jìn)行了大量的學(xué)術(shù)研究，如RUTTEN等[16]使用瑞典Hagl?f公司生產(chǎn)的Vertex IV Hypsometer有選擇地記錄研究山地森林的結(jié)構(gòu)和組成，測(cè)量裝備測(cè)量的局限性給森林研究工作帶來了限制。近年來國(guó)內(nèi)的專家為了發(fā)展精準(zhǔn)林業(yè)，適應(yīng)林業(yè)生產(chǎn)信息化和智能化的要求，對(duì)新型樹木測(cè)量設(shè)備與測(cè)樹方法進(jìn)行大量研究[17-21]。但目前國(guó)內(nèi)研制的儀器還存在模仿國(guó)外產(chǎn)品，在樹高測(cè)量方面仍使用傳統(tǒng)的測(cè)量原理和方法，無法解決操作性差、測(cè)量精度低等問題。與此同時(shí)眾多國(guó)內(nèi)外研究樹高測(cè)量?jī)x器時(shí)，大多都未解決長(zhǎng)勢(shì)傾斜立木樹高測(cè)量問題，對(duì)傾斜立木樹高測(cè)量誤差較大，不能測(cè)量樹干實(shí)際長(zhǎng)度，無法精準(zhǔn)計(jì)算和評(píng)估傾斜立木的材積和出材量。

針對(duì)上述樹高測(cè)量存在的問題，本文以國(guó)家森林資源調(diào)查為實(shí)際需求，綜合考慮樹高測(cè)量過程中測(cè)量裝備的精度要求和作業(yè)環(huán)境復(fù)雜等特點(diǎn)，基于傳感器技術(shù)和嵌入式系統(tǒng)，研制一種便攜式精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量裝置，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜林分環(huán)境中立木樹高的精準(zhǔn)測(cè)量和傾斜立木樹長(zhǎng)測(cè)量，為森林計(jì)測(cè)裝備提供新的測(cè)量方法和技術(shù)手段。

1 原理與方法

1.1 硬件設(shè)計(jì)

便攜式精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量裝置由CPU、GPU、存儲(chǔ)設(shè)備RAM/ROM、激光測(cè)距儀、顯示屏、高清攝像頭、無線通信模塊、GPS模塊、高精度陀螺儀芯片、電源、天線等組成。其中中央處理器CPU采用Cortex-A9四核處理器，具有高速的運(yùn)算性能，并采用三星S5M8767電源管理模塊和10 000 mA·h鋰電池供電，可降低功耗、增加野外作業(yè)時(shí)長(zhǎng)。

傳統(tǒng)的攝影測(cè)量裝備在手持測(cè)量樹高時(shí)誤差較大，為保證測(cè)量精度通常固定在三腳架上，在復(fù)雜林分的樹高測(cè)量中具有較大的局限性。本文便攜式精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量裝置、激光測(cè)距儀和高清攝像頭均采用了前置設(shè)計(jì)，將激光測(cè)距儀和高清攝像頭并行排列置于裝置上方，測(cè)距方向垂直于顯示屏，這種設(shè)計(jì)可以在手持測(cè)量時(shí)，有效避免裝備位置偏移產(chǎn)生的測(cè)量誤差。硬件構(gòu)成和試驗(yàn)樣機(jī)如圖1所示。

1.2 軟件設(shè)計(jì)

樹高測(cè)量裝置軟件采用嵌入式系統(tǒng)和Android 7.1.1系統(tǒng)。樹高測(cè)量軟件APP采用Java語言匯編實(shí)現(xiàn)，在開發(fā)環(huán)境Android Studio 2.2下集成后載入設(shè)備，采用流程化和模塊化設(shè)計(jì)，包括樹高測(cè)量模塊、數(shù)據(jù)管理模塊和數(shù)據(jù)計(jì)算模塊，軟件流程圖如圖2所示。

圖1 硬件構(gòu)成和試驗(yàn)樣機(jī)圖Fig.1 Diagrams of hardware design and test prototype

圖2 樹高測(cè)量裝置APP軟件設(shè)計(jì)流程圖Fig.2 Flow chart of APP software design for tree height measuring device

樹高測(cè)量裝置APP主要實(shí)現(xiàn)樹高測(cè)量功能，此外還能對(duì)傾斜立木樹長(zhǎng)進(jìn)行矯正測(cè)量。

在樹高測(cè)量基礎(chǔ)上，利用SQLite數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)分析功能，其中數(shù)據(jù)管理包括：數(shù)據(jù)記錄功能記錄被測(cè)量樹GPS信息、胸徑、坡度、坡向等信息；數(shù)據(jù)查詢功能可根據(jù)數(shù)據(jù)屬性條件查詢，查詢同類別的數(shù)據(jù)(如地點(diǎn)、樹高取值范圍等)；數(shù)據(jù)編輯功能可將已測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行編輯(包括增加、刪除、修改等)；數(shù)據(jù)導(dǎo)出功能可生成Excel數(shù)據(jù)文件并導(dǎo)出。數(shù)據(jù)分析包括：通過調(diào)用已測(cè)量數(shù)據(jù)，進(jìn)行樣地樹高統(tǒng)計(jì)分析(如最大值、最小值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)方差等)；根據(jù)樹種、樹高、胸徑等信息實(shí)現(xiàn)單木材積計(jì)算分析；根據(jù)單木材積和樹種信息實(shí)現(xiàn)林木出材量計(jì)算分析；根據(jù)單木材積實(shí)現(xiàn)林分蓄積量計(jì)算分析。

1.3 樹高測(cè)量

1.3.1樹高測(cè)量原理

本文樹高測(cè)量主要利用攝影測(cè)量和三角函數(shù)原理進(jìn)行計(jì)算，通過改進(jìn)測(cè)量算法簡(jiǎn)化作業(yè)操作，僅需2個(gè)操作步驟即可完成測(cè)量，測(cè)量方法如圖3所示。

圖3 樹高測(cè)量示意圖Fig.3 Diagram of tree height measurement

首先使用高清攝像頭拍攝樹根位置，獲取與激光測(cè)距傳感器、高精度陀螺儀芯片間的距離d和設(shè)備仰角α，然后利用高清攝像頭拍攝樹頂位置，獲取拍攝角β，計(jì)算得到立木樹高H，計(jì)算式為

(1)

1.3.2傾斜立木樹高矯正

使用設(shè)備貼緊樹干測(cè)量樹干傾斜角度，在樹木干型彎曲時(shí)利用圖像處理技術(shù)對(duì)傾斜立木樹高測(cè)量進(jìn)行矯正，利用邊緣檢測(cè)算法使用Canny算子進(jìn)行樹干邊緣檢測(cè)，首先進(jìn)行灰度化處理，計(jì)算公式為

f=0.299R+0.587G+0.114B

(2)

式中f——灰度

R、G、B——紅、綠、藍(lán)顏色分量

對(duì)圖像進(jìn)行高斯濾波，公式為

(3)

式中x、y——點(diǎn)坐標(biāo)值σ——標(biāo)準(zhǔn)差

用一階有限差分近似求取灰度梯度，計(jì)算圖像梯度幅值和方向，對(duì)梯度進(jìn)行非極大值抑制，在獲得梯度方向和大小后，對(duì)整幅圖像掃描，去除非邊界點(diǎn)，對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行檢查，判斷該點(diǎn)的梯度是否為周圍具有梯度方向的點(diǎn)中最大。選取2個(gè)閾值，根據(jù)較高閾值得到一個(gè)邊緣圖像，這一圖像含有少量假邊緣，但由于閾值較高，產(chǎn)生的圖像邊緣可能不閉合， 為解決此問題采用另一個(gè)低閾值。在高閾值圖像中把邊緣連接成輪廓，當(dāng)達(dá)到輪廓的斷點(diǎn)時(shí)，在斷點(diǎn)的8鄰域點(diǎn)中尋找滿足低閾值的點(diǎn)，再根據(jù)此點(diǎn)收集新的邊緣，直到整個(gè)圖像邊緣閉合。樹干邊緣檢測(cè)如圖4所示。

圖4 邊緣檢測(cè)處理結(jié)果Fig.4 Edge detection processing result

利用輪廓近似法提取樹干輪廓邊緣點(diǎn)，獲得樹干邊緣離散點(diǎn)坐標(biāo)信息，使用最小二乘法對(duì)樹干邊緣信息進(jìn)行曲線擬合，處理后再進(jìn)行線性擬合，求得直線斜率后轉(zhuǎn)換為樹干傾斜角γ，對(duì)樹干高度進(jìn)行矯正計(jì)算。根據(jù)公式求得傾斜立木樹長(zhǎng)H′和樹高H，傾斜立木樹高測(cè)量示意圖如圖5所示。

圖5 傾斜立木樹高測(cè)量示意圖Fig.5 Sketch of slant standing tree height measurement

在傾斜立木傾斜正面使用測(cè)距儀測(cè)量設(shè)備到樹根的距離d和設(shè)備仰角α，求出虛擬高度h

(4)

最后測(cè)量立木傾斜角γ，求出立木樹長(zhǎng)

(5)

將式(4)代入式(5)，化簡(jiǎn)得出

(6)

由樹長(zhǎng)H′可求出傾斜立木樹高

H=H′sinγ

(7)

傾斜立木樹長(zhǎng)H′可用于立木材積精準(zhǔn)計(jì)算，減少材積計(jì)算誤差，提高材積測(cè)量精度。

2 試驗(yàn)

2.1 樹高測(cè)量

試驗(yàn)在西山試驗(yàn)林場(chǎng)、松山國(guó)家自然保護(hù)區(qū)等地進(jìn)行，選取不同樹高的油松、雪松、側(cè)柏等針葉樹，蒙古櫟、白蠟、欒樹等闊葉樹進(jìn)行立木樹高測(cè)量。選用南方測(cè)繪NTS-282R6型全站儀進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn)，并以全站儀測(cè)量數(shù)據(jù)為樹高測(cè)量真值進(jìn)行誤差計(jì)算，測(cè)量結(jié)果如圖6所示。

圖6 測(cè)量結(jié)果Fig.6 Measurement results

試驗(yàn)分別測(cè)量56棵樹，樹高在5.6～15.4 m之間，從測(cè)量數(shù)據(jù)分析得出其測(cè)量相對(duì)誤差范圍為-0.4～1.1 m，平均絕對(duì)誤差為0.19 m。誤差分布如圖7所示。

圖7 誤差分布Fig.7 Error distribution map

根據(jù)測(cè)量誤差分別計(jì)算乖離率為0.05(Bias)、0.58(Bias%)、均方根誤差為0.40、4.30 m[22]。

2.2 不同樹種分析

將測(cè)量數(shù)據(jù)根據(jù)不同樹種劃分，并分別計(jì)算測(cè)量誤差，結(jié)果如表1所示。

表1 不同樹種樹高測(cè)量結(jié)果Tab.1 Measurement results of different tree species

由表1可以看出，本測(cè)量裝置所測(cè)量不同樹種樹高平均絕對(duì)誤差范圍在0.12～0.28 m之間，測(cè)量不同樹種樹高相對(duì)誤差范圍為0.97%～2.79%，不同樹種平均測(cè)量精度達(dá)98.04%，不同樹種的測(cè)量誤差均能滿足林業(yè)中樹高測(cè)量要求，試驗(yàn)裝置適用于多樹種立木樹高測(cè)量。

2.3 傾斜立木樹長(zhǎng)測(cè)量試驗(yàn)

在松山國(guó)家自然保護(hù)區(qū)對(duì)不同傾斜程度的立木分別進(jìn)行測(cè)量，得出立木樹長(zhǎng)，并使用全站儀分別測(cè)量樹頂和樹根空間位置坐標(biāo)，計(jì)算得出樹高真值，試驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

測(cè)量設(shè)備在不同樹種間測(cè)量平均絕對(duì)誤差在0.1～0.5 m之間，各種不同傾斜立木間測(cè)量結(jié)果的相對(duì)誤差為1.09%～4.94%,平均測(cè)量誤差為3.11%，測(cè)量矯正效果較好，能有效測(cè)量樹木樹長(zhǎng)，提高傾斜立木材積計(jì)算精度。

3 結(jié)論

(1)利用電子信息技術(shù)、傳感器技術(shù)和圖像處理技術(shù)，在樹高測(cè)量研究上提出新的測(cè)量方法并改進(jìn)了樹高測(cè)量技術(shù)，研制出一種便攜式精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量?jī)x，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜林分環(huán)境下的精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量和傾斜立木樹長(zhǎng)測(cè)量，同時(shí)此設(shè)備還實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)記錄和存儲(chǔ)功能，在記錄樣地信息的同時(shí)可根據(jù)輸入樹種、胸徑等其他信息，計(jì)算該樣地中的材積、出材量、蓄積量等信息。可根據(jù)需求，與手機(jī)數(shù)據(jù)接收端協(xié)同使用，實(shí)現(xiàn)對(duì)測(cè)量數(shù)據(jù)無線實(shí)時(shí)接收和讀取，并實(shí)現(xiàn)測(cè)量數(shù)據(jù)的調(diào)用、編輯、導(dǎo)出Excel等功能。

表2 傾斜立木樹長(zhǎng)測(cè)量結(jié)果Tab.2 Measurement results of tilted tree

(2)試驗(yàn)表明本文設(shè)計(jì)的精準(zhǔn)立木樹高測(cè)量設(shè)備在樹高測(cè)量中測(cè)量精度達(dá)到98.04%，傾斜立木樹長(zhǎng)測(cè)量平均誤差為3.11%，符合國(guó)家森林資源連續(xù)清查等森林調(diào)查的樹高測(cè)量精度要求。經(jīng)測(cè)量作業(yè)實(shí)踐證明，利用攝影方式解決了傳統(tǒng)激光測(cè)高儀器在復(fù)雜林分環(huán)境下樹冠激光點(diǎn)難確定的問題，優(yōu)化了森林計(jì)測(cè)儀器的測(cè)量方法，利用圖像處理技術(shù)計(jì)算傾斜立木樹長(zhǎng)，精準(zhǔn)估算傾斜立木材積和出材量，可為林業(yè)調(diào)查工作人員提供可靠數(shù)據(jù)支持，同時(shí)為樹高測(cè)量設(shè)備的研制提供新的研究方向。