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    基于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)的銀杏人工林有效葉面積指數(shù)估測(cè)*

    2020-03-05 07:31:14吳項(xiàng)乾汪貴斌曹福亮
    林業(yè)科學(xué) 2020年1期
    關(guān)鍵詞:冠層激光雷達(dá)葉面積

    吳項(xiàng)乾 曹 林 申 鑫 汪貴斌 曹福亮

    (南京林業(yè)大學(xué) 南方現(xiàn)代林業(yè)協(xié)同創(chuàng)新中心 南京 210037)

    人工林是森林生態(tài)系統(tǒng)不可或缺的一部分,不僅可為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供優(yōu)質(zhì)豐富的木材資源,而且在維持生態(tài)系統(tǒng)平衡以及減緩全球變暖等環(huán)境保護(hù)方面也發(fā)揮著重要作用(Brockerhoffetal., 2008)。我國(guó)是世界上人工林面積最大的國(guó)家,約69.3萬(wàn)km2,超過(guò)世界人工林總面積的1/4(FAO, 2010)。銀杏(Ginkgobiloba)在我國(guó)種植面積廣、時(shí)間久,40年及以上銀杏株數(shù)達(dá)28萬(wàn)株,僅果實(shí)年產(chǎn)量就達(dá)1.6萬(wàn)t(曹福亮, 2007)。近年來(lái),隨著銀杏人工林種植面積的迅速增長(zhǎng),不僅保障了國(guó)家和社會(huì)對(duì)林木產(chǎn)品的市場(chǎng)需求,而且在森林可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境重建等方面也具有重要價(jià)值。

    森林冠層是植物進(jìn)行蒸騰、呼吸和光合作用等生理過(guò)程的主要場(chǎng)所,葉面積指數(shù)(leaf area index,LAI)是描述冠層結(jié)構(gòu)及葉片數(shù)量和分布情況的有效定量指標(biāo)(Bequetetal., 2011; Ryuetal., 2012; Gonsamoetal., 2014),實(shí)時(shí)、快速、精確估測(cè)人工林葉面積指數(shù)并掌握其連續(xù)空間分布,是實(shí)現(xiàn)人工林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)的前提,同時(shí)也是人工林生態(tài)循環(huán)的研究基礎(chǔ)(Wulderetal., 2010; Thomasetal., 2011)。精確估測(cè)銀杏葉面積指數(shù)并充分掌握其冠層結(jié)構(gòu)特點(diǎn),是預(yù)測(cè)銀杏人工林地上生物量的重要參考依據(jù)(Runningetal., 1988),同時(shí)也有助于掌握銀杏人工林的競(jìng)爭(zhēng)與生長(zhǎng)、評(píng)價(jià)其立地質(zhì)量及理解人工林生態(tài)系統(tǒng)的功能和生產(chǎn)力(Turneretal., 2000; 張佳華等, 2002)。

    傳統(tǒng)以地面實(shí)測(cè)為主的葉面積指數(shù)測(cè)量主要通過(guò)直接法和儀器測(cè)量,可以獲得較為精確的葉面積指數(shù); 但地面實(shí)測(cè)存在效率低、費(fèi)時(shí)費(fèi)力等問(wèn)題,且往往只能獲得樣地尺度的葉面積指數(shù),較難獲得林場(chǎng)尺度及更大范圍的葉面積指數(shù)連續(xù)分布信息; 此外,某些直接法(如鮮重打孔法、描形稱(chēng)重法)可能會(huì)在一定程度上破壞森林冠層結(jié)構(gòu)(程武學(xué)等, 2010)。激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)作為一種主動(dòng)遙感技術(shù),其原理是通過(guò)發(fā)射激光脈沖到物體表面,然后接收并分析其返回信號(hào),利用LiDAR可以獲得高精度的地表及地物的垂直結(jié)構(gòu)信息,如地形和植被等的理論垂直精度可達(dá)到15~30 cm(李增元等, 2016)。相較于傳統(tǒng)的光學(xué)遙感技術(shù),LiDAR數(shù)據(jù)獲取不易受天氣及光照條件影響,在獲取森林三維結(jié)構(gòu)方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)(李德仁等, 2012; 曹林等, 2014; Wulderetal., 2010; Thomasetal., 2011)。近年來(lái),隨著無(wú)人機(jī)(unmanned aerial vehicle,UAV)遙感技術(shù)的迅速發(fā)展,無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)在估測(cè)林分結(jié)構(gòu)參數(shù)方面的研究也逐漸增多(Linetal., 2011; Wallaceetal., 2012)。Nagai等(2009)將低頻激光掃描儀(SICK LMS-291)和單反相機(jī)(Canon EOS 10D)搭載在無(wú)人直升機(jī)上用于提取冠層數(shù)字表面模型(DSM)和紋理特征,制圖平均誤差為3~10 cm; Jaakkola等(2010)將激光掃描儀(Sick LMS151)、CCD相機(jī)(AVT Pike F-421C)、光譜儀(Specim V10H)和熱紅外相機(jī)等搭載在輕巧型多旋翼無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)上(FGI Sensei)用于估測(cè)芬蘭針葉林樹(shù)高,其標(biāo)準(zhǔn)差為13 cm,R2=0.92; Wallace等(2014; 2016)研制出一款低成本激光雷達(dá)系統(tǒng)(TerraLuma),該系統(tǒng)合成了低頻掃描儀(Ibeo LUX)和高清錄像機(jī),用于澳大利亞?wèn)|南部桉樹(shù)(Eucalyptus)單木探測(cè)和樹(shù)木高度估測(cè),單木探測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)98%,樹(shù)木高度估測(cè)的R2=0.69~0.84,RMSE=0.92~1.3 m。

    目前,基于LiDAR數(shù)據(jù)估測(cè)葉面積指數(shù)的方法可歸納為2類(lèi)。一類(lèi)是“統(tǒng)計(jì)模型法”,即利用LiDAR數(shù)據(jù)提取的冠層結(jié)構(gòu)特征變量與地面實(shí)測(cè)LAI構(gòu)建統(tǒng)計(jì)模型,再采用該統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行估測(cè)。如Lim等(2003)利用LiDAR點(diǎn)云計(jì)算的特征變量與49塊地面樣地的有效葉面積指數(shù)【effective leaf area index,eLAI,即未考慮到葉片的聚集度(clumping index)】實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析,估測(cè)了加拿大北部闊葉林的eLAI; Roberts等(2005)使用LiDAR數(shù)據(jù)結(jié)合多元非線性模型方法,預(yù)測(cè)了火炬松(Pinustaeda)人工林單木尺度的eLAI(R2=0.61,RMSE=0.23 m2·m-2)。另一類(lèi)是“孔隙度模型法”,即通過(guò)計(jì)算激光點(diǎn)云的穿透率,根據(jù)比爾-朗博定律(Beer-Lambert law)計(jì)算葉面積指數(shù)。如Morsdorf等(2006)使用LiDAR數(shù)據(jù)結(jié)合Beer-Lambert定律估測(cè)瑞士石松(Lycopodiumjaponicum)的eLAI,通過(guò)機(jī)載小光斑離散點(diǎn)云數(shù)據(jù)冠層回波數(shù)與地面回波數(shù)的比值來(lái)遙測(cè)eLAI,同時(shí)對(duì)樣地尺度圓形(樣地半徑2~25 m)進(jìn)行敏感性測(cè)試,結(jié)果發(fā)現(xiàn)在樣地半徑為15 m時(shí),LiDAR估測(cè)eLAI的效果最佳,其中R2達(dá)到0.69,RMSE僅為0.01 m2·m-2; Sasaki等(2008)也利用機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)點(diǎn)云和近紅外高光譜數(shù)據(jù)估測(cè)了位于日本大阪府秀塔市溫帶常綠闊葉林的有效葉面積指數(shù)和冠層孔隙度,通過(guò)點(diǎn)云的冠層孔隙度計(jì)算得到eLAI,結(jié)果發(fā)現(xiàn)LiDAR估測(cè)eLAI的精度(R2=0.76~0.83,RMSE=0.23~0.28 m2·m-2)優(yōu)于光學(xué)數(shù)據(jù)估測(cè)值; Zhao等(2009)對(duì)比LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)、光學(xué)影像數(shù)據(jù)以及2種數(shù)據(jù)融合3種方式來(lái)估測(cè)eLAI,得出LiDAR估測(cè)效果更好,更能滿(mǎn)足樣地到區(qū)域不同尺度eLAI制圖的要求。

    綜觀以往研究,大多為單獨(dú)利用孔隙度模型法或統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù),且多針對(duì)歐美北寒帶、溫帶的天然林,而關(guān)于人工林方面類(lèi)似的研究較少。鑒于此,本研究以我國(guó)具有典型性和代表性的成片實(shí)生銀杏林為對(duì)象,利用無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)獲取的高密度LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù),結(jié)合45塊地面實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù),使用孔隙度模型法和統(tǒng)計(jì)模型法對(duì)研究區(qū)內(nèi)樣地尺度的有效葉面積指數(shù)進(jìn)行估測(cè)并驗(yàn)證精度。具體內(nèi)容包括: 1) 分別使用孔隙度模型法和統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)eLAI并評(píng)價(jià)精度; 2) 在通過(guò)LiDAR高度特征變量預(yù)測(cè)eLAI的基礎(chǔ)上,逐步引入冠層密度變量、冠層容積比特征和強(qiáng)度特征變量,并評(píng)估幾組無(wú)人機(jī)LiDAR高密度點(diǎn)云特征變量對(duì)eLAI預(yù)測(cè)的效果。

    1 研究區(qū)概況與研究方法

    選取江蘇省邳州市鐵富鎮(zhèn)銀杏人工林為研究區(qū)(34°33′49″—34°34′23″N,118°05′1″—118°06′06″E),該區(qū)氣候?qū)侔霛駶?rùn)溫帶季風(fēng)氣候,年降雨量約903 mm,總面積約5 400 hm2(本研究從中選取2 197 hm2銀杏人工林),林下有部分大豆(Glycinemax)等林農(nóng)復(fù)合經(jīng)營(yíng)的低矮植被作物。基于八旋翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)(UAV)獲取的高密度激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)和樣地實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù)(eLAI),結(jié)合孔隙度模型法、統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)樣地尺度eLAI。步驟如下: 首先,對(duì)LiDAR原始點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、分類(lèi)處理,通過(guò)插值方法得到數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM),利用DEM進(jìn)行高度歸一化以獲得歸一化點(diǎn)云LiDAR數(shù)據(jù); 然后,將樣地實(shí)測(cè)eLAI與提取的多組LiDAR特征變量結(jié)合多元逐步回歸方法構(gòu)建eLAI估測(cè)模型(統(tǒng)計(jì)模型法),同時(shí),根據(jù)比爾-朗博定律(Beer-Lambert law)結(jié)合LiDAR點(diǎn)云提取的孔隙度(P)估測(cè)eLAI(孔隙度模型法); 最后,利用樣地實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù)對(duì)模型的精度和實(shí)用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。研究技術(shù)路線如圖1所示。

    圖1 研究技術(shù)路線Fig.1 Technological route of this research

    1.1 樣地選取

    基于森林資源二類(lèi)調(diào)查數(shù)據(jù)、林場(chǎng)種植歷史記錄數(shù)據(jù)和高分辨率影像數(shù)據(jù),在研究區(qū)銀杏核心分布范圍選取5塊1 km×1 km的正方形無(wú)人機(jī)采樣區(qū),按照典型選樣方法在5塊樣地內(nèi)布設(shè)圓形小樣地各9塊(半徑為15 m),樣地中心坐標(biāo)由Trimble GeoXH6000 Handhelds手持GPS獲取,并通過(guò)JSCROS廣域差分系統(tǒng)進(jìn)行位置校正以獲取亞米級(jí)精度的坐標(biāo)信息。研究區(qū)及樣地分布如圖2所示。

    1.2 地面數(shù)據(jù)采集

    地面調(diào)查時(shí)間為2016年10月,在研究區(qū)設(shè)置45塊圓形樣地(半徑為15 m)。樣地調(diào)查過(guò)程中,對(duì)胸徑超過(guò)5 cm的單木逐一測(cè)定其胸徑、樹(shù)高、枝下高和冠幅,并將測(cè)量所得單木信息統(tǒng)計(jì)得到樣地尺度林分統(tǒng)計(jì)特征,即平均胸徑(cm)、Lorey’s平均樹(shù)高(m)、樣地株數(shù)、樣地密度(hm-2)和有效葉面積指數(shù)(m2·hm-2)。根據(jù)提取的激光雷達(dá)Cover特征量(即首次回波中高于1 m的激光返回點(diǎn)占所有返回點(diǎn)的比例)大小將樣地劃分為3組(第1組Cover: 0.08~0.20; 第2組Cover: 0.21~0.31; 第3組Cover: 0.32~0.83)。通過(guò)對(duì)比h95(森林冠層首次回波高度垂直分布的95分位數(shù))、hcv(歸一化點(diǎn)云高度的變異系數(shù))和Cover這3個(gè)激光雷達(dá)特征變量的分組效果發(fā)現(xiàn),Cover分組對(duì)葉面積指數(shù)的估測(cè)精度最高,可以用來(lái)評(píng)價(jià)樣地的樹(shù)冠覆蓋度以表示樣地內(nèi)單木生長(zhǎng)程度。比較分組估測(cè)模型與總體估測(cè)模型的精度發(fā)現(xiàn),總體模型估測(cè)精度高于分組模型。研究區(qū)樣地分組及參數(shù)匯總?cè)绫?所示。

    圖2 研究區(qū)正射影像及樣地空間分布Fig.2 The orthophoto of study area and the spatial distribution of the plots

    表1 研究區(qū)樣地林分參數(shù)調(diào)查信息匯總Tab.1 The summary of plot-level stand characteristics

    有效葉面積指數(shù)(eLAI)通過(guò)LAI-2200測(cè)量獲得,考慮天頂角A的最外圈數(shù)據(jù)可能存在地物遮擋以及藍(lán)光多次散射效應(yīng)的影響,使用1~4內(nèi)圈數(shù)據(jù)計(jì)算有效葉面積指數(shù)。具體操作方法如下: 在樣地內(nèi)選取2條平行的長(zhǎng)度30 m測(cè)線(方向垂直于太陽(yáng)光照),2條測(cè)線中點(diǎn)分別距樣地中心7.5 m。將LAI-2200置于距離地面1 m高的位置進(jìn)行測(cè)量,以防止低矮植被的影響。測(cè)量前在空曠的林窗下匹配2支探桿的時(shí)間和測(cè)量參數(shù),并保證視角蓋均為90°且方向一致; 匹配后,其中一支探測(cè)桿置于林窗下每隔10 s自動(dòng)采樣1次(A),另一支在樣地內(nèi)沿著測(cè)線每隔4 m采樣1次(B); 測(cè)量結(jié)束后,A和B通過(guò)時(shí)間匹配,聯(lián)合計(jì)算eLAI。每個(gè)樣區(qū)內(nèi)16個(gè)測(cè)點(diǎn)的eLAI平均值作為該樣區(qū)的eLAI。有效葉面積指數(shù)地面實(shí)測(cè)方法如圖3所示。

    1.3 LiDAR點(diǎn)云獲取及預(yù)處理

    LiDAR數(shù)據(jù)由八旋翼無(wú)人機(jī)平臺(tái)搭載的Velodyne激光掃描儀(VLP-16)于2016年10月13—17日獲取。無(wú)人機(jī)平臺(tái)飛行高度60 m,飛行速度4.8 m·s-1,條帶之間間隔50 m,LiDAR掃描儀激光波長(zhǎng)903 nm,掃描角設(shè)定±30°,發(fā)散度3 mrad,地面光斑直徑18 cm,脈沖發(fā)射頻率21.7 kHz,掃描頻率16 s-1,最終獲取的LiDAR點(diǎn)云平均點(diǎn)密度約159 pts·m-2。對(duì)于獲取的原始數(shù)據(jù), 首先根據(jù)閾值法對(duì)噪聲點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別并刪除,同時(shí)對(duì)點(diǎn)云地面點(diǎn)進(jìn)行識(shí)別分類(lèi); 然后通利用反距離加權(quán)法(inverse distance weighted,IDW)結(jié)合分類(lèi)的地面點(diǎn)插值以生成DEM; 最后利用DEM對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行高度(z)歸一化以獲得高度歸一化點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

    1.4 LiDAR特征變量提取

    使用DEM將離散點(diǎn)云歸一化后,計(jì)算樣地尺度的激光雷達(dá)特征變量。本研究共計(jì)算6類(lèi)(4組)特征變量,特征變量及描述如表2所示。

    圖3 有效葉面積指數(shù)地面實(shí)測(cè)方法示意Fig.3 The sketch of eLAI measured on ground

    表2 LiDAR特征變量及其描述Tab.2 The description of LiDAR metrics

    枝葉剖面(foliage profile,F(xiàn)P)是樹(shù)木枝葉在垂直空間結(jié)構(gòu)上的分布狀況,描述了冠層內(nèi)葉面積指數(shù)隨著高度增長(zhǎng)的變化情況(Lovelletal., 2003),F(xiàn)P值為樹(shù)木冠層指定高度上單位體積內(nèi)的枝葉面積之和(Riaoetal., 2003)。FP與LAI 在垂直高度上的分布密切相關(guān)(Radtkeetal., 2011),其表達(dá)式為:

    (1)

    式中:L(z)為在高度z處的累積有效葉面積指數(shù);z1、z2為冠層高度。

    采用Weibull函數(shù)擬合FP,本研究Weibull參數(shù)不是根據(jù)胸徑算出的表示樣地徑階的參數(shù)(模型因變量),而是利用LiDAR垂直枝葉剖面的Weibull擬合計(jì)算的特征變量(模型自變量),公式如下:

    (2)

    式中:Hmax為最大樹(shù)高;α為尺度參數(shù);β為形狀參數(shù)(Coopsetal., 2007)。

    Weibull函數(shù)中,α和β通常通過(guò)最大似然估計(jì)法(maximum likelihood estimation,MLE)解算求得。先前研究表明,MLE在預(yù)測(cè)森林Weibull分布函數(shù)時(shí)擬合效果較好(Gorgosoetal., 2007),其計(jì)算公式如下:

    (3)

    (4)

    式中:n為樣本個(gè)數(shù);xi為每株單木的冠層容積。

    1.5 孔隙度模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù)

    根據(jù)光傳輸特性,當(dāng)光通過(guò)某種介質(zhì)后,能量會(huì)有所減弱。如果將森林冠層當(dāng)成一種均勻介質(zhì),那么影響光穿透后衰減的重要原因是冠層“孔隙度”,可通過(guò)Beer-Lambert定律算出。該定律假設(shè)光進(jìn)入冠層前的初始入射能量為I0,通過(guò)距離為m的均勻介質(zhì)后,衰減后的能量為I,公式如下:

    I=I0exp(-m)。

    (5)

    植物冠層消光系數(shù)直接決定其對(duì)輻射的截獲量,因?yàn)榇┻^(guò)的介質(zhì)為均勻介質(zhì)。若設(shè)消光系數(shù)為a,介質(zhì)濃度為C,那么有:

    (6)

    將式(4)、(5)合并,得:

    I=I0exp(-aCm);

    (7)

    (8)

    式中:I0/I表示光的穿透率,設(shè)為P。

    消光系數(shù)G(θ)是與葉傾角密切相關(guān)的系數(shù),P可以用下式表示:

    P(θ)=e-G(θ)L/cosθ。

    (9)

    根據(jù)激光雷達(dá)計(jì)算葉面積指數(shù):

    (10)

    式中:θ為激光雷達(dá)掃描角。

    本研究區(qū)內(nèi)為銀杏純林樣地,利用19塊單木定位樣地(使用Postex林木定位儀確定每株銀杏單木位置),通過(guò)最近鄰體分析法(nearest neighbor analysis,NNA)計(jì)算研究區(qū)內(nèi)樹(shù)木水平分布情況,結(jié)果表明銀杏單木在水平方向上均呈隨機(jī)分布(胡艷波等, 2014; 趙中華等, 2016)。因銀杏為喜光闊葉樹(shù)種,為了最大化提高光能利用率進(jìn)行光合作用,冠層中的葉片會(huì)向各方向生長(zhǎng),整體葉傾角在空間上近似為球形分布。假設(shè)激光垂直入射冠層,因此可將消光系數(shù)設(shè)為0.5(Weissetal., 2004; Morsdorfetal., 2006)。P(θ)可通過(guò)下式算出:

    (11)

    式中:n為L(zhǎng)iDAR發(fā)射的總光點(diǎn)數(shù);nground為L(zhǎng)iDAR穿透森林冠層后到達(dá)地面的光點(diǎn)數(shù)。

    基于以上公式,可通過(guò)孔隙度模型法算出有效葉面積指數(shù),使用地面實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù)對(duì)孔隙度模型法估測(cè)的有效葉面積指數(shù)進(jìn)行精度評(píng)價(jià)。

    1.6 統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù)

    通過(guò)逐步回歸法構(gòu)建的線性方程預(yù)測(cè)有效葉面積指數(shù),模型形式如下:

    y=c0+c1q1+c2q2+…+cnqn+ε。

    (12)

    式中:y為因變量;q為自變量;c為常數(shù);ε為誤差。

    本研究中,地面實(shí)測(cè)有效葉面積指數(shù)為因變量,LiDAR提取的多個(gè)特征變量組為自變量,將自變量逐個(gè)引入模型,每引入1個(gè)自變量都進(jìn)行F檢驗(yàn)(P<0.05),當(dāng)原先引入的自變量由于后面自變量的引入變得不再顯著時(shí),則將其刪除,直到將所有自變量篩選完為止,最終篩選出與有效葉面積指數(shù)相關(guān)性最高的3個(gè)自變量(自變量的數(shù)量并未增加)進(jìn)行建模(Nssetetal., 2008; Breidenbachetal., 2010)。采用決定系數(shù)(R2)評(píng)價(jià)模型擬合效果,采用均方根誤差(RMSE)、相對(duì)均方根誤差(rRMSE)和赤池信息量準(zhǔn)則(AIC)評(píng)價(jià)回歸模型精度(Akaike,1974; Getisetal., 2004)。計(jì)算公式如下:

    (13)

    (14)

    (15)

    AIC=-lgL+2k。

    (16)

    在模型參數(shù)已確定的情況下,對(duì)45塊地面實(shí)測(cè)樣地全部進(jìn)行交叉驗(yàn)證(cross-validation),首先隨機(jī)選取任意1塊樣地的eLAI作為驗(yàn)證數(shù)據(jù),將其余44塊樣地的eLAI進(jìn)行建模,然后利用擬合的模型與隨機(jī)選取1塊樣地的eLAI進(jìn)行檢驗(yàn),如此重復(fù)進(jìn)行直到所有樣地全部驗(yàn)證完畢。

    2 結(jié)果與分析

    表3為選取不同LiDAR特征變量組合參與建模估測(cè)eLAI的模型形式及精度評(píng)價(jià)。由表可見(jiàn),僅使用高度特征變量建模預(yù)測(cè)eLAI時(shí)精度最低(R2=0.44,rRMSE=48.3%,AIC=202.5),逐步引入其他特征變量后,預(yù)測(cè)精度明顯提升。使用所有LiDAR特征變量建立模型估測(cè)eLAI時(shí)精度最高(R2=0.78,rRMSE=22.1%,AIC=158.3),高于使用高度和密度變量建立模型估測(cè)eLAI的精度(R2=0.67,rRMSE=43.2%,AIC=172.1),再其次是使用高度和冠層容積變量建立模型變量預(yù)測(cè)eLAI的精度(R2=0.65,rRMSE=43.8%,AIC=175.2)。

    表4為不同Cover分組的有效葉面積指數(shù)估測(cè)模型比較及交叉驗(yàn)證精度評(píng)價(jià)。由表可見(jiàn),通過(guò)Cover將45塊樣地分為3組后,每組模型交叉驗(yàn)證精度相比于總體樣地模型都有所提升。

    表3 不同特征變量組合作為預(yù)測(cè)變量的有效葉面積指數(shù)估測(cè)模型比較及精度評(píng)價(jià)Tab.3 eLAI model by different metrics and their accuracy assessments

    表4 不同Cover分組的有效葉面積指數(shù)估測(cè)模型比較及交叉驗(yàn)證精度評(píng)價(jià)Tab.4 eLAI models by different Cover and cross-validation results

    圖4 地面實(shí)測(cè)eLAI與統(tǒng)計(jì)模型法預(yù)測(cè)eLAI交叉驗(yàn)證結(jié)果Fig.4 The cross-validation results of the filed-measured and statistical model predicted eLAIa為基于高度特征變量建模; b為基于高度+密度特征變量建模; c為基于高度+冠層容積特征變量建模; d為基于所有提取的特征變量(含強(qiáng)度特征變量)建模。a is modelled by height percentile; b is modelled by height percentile and density metrics; c is modelled by height percentile and canopy volume metrics; d is modelled by all metrics(contain intensity metrics).

    統(tǒng)計(jì)模型法預(yù)測(cè)有效葉面積指數(shù)模型交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖4所示。僅通過(guò)LiDAR高度特征變量參與建模的精度最低,R2為0.38(rRMSE=54%)(圖4a); 使用高度和密度特征變量組合參與建模的精度為R2=0.64(rRMSE=26%)(圖4b); 通過(guò)高度和冠層容積特征變量組合與地面實(shí)測(cè)eLAI建立模型的精度為R2=0.61(rRMSE=28%)(圖4c); 當(dāng)使用所有LiDAR特征變量(包括強(qiáng)度特征變量)建模時(shí)精度最高R2為0.74(rRMSE=23%)(圖4d)。加入其他類(lèi)型特征變量后,比僅通過(guò)高度特征變量建立模型的預(yù)測(cè)效果都有不同程度提高,其中,基于所有提取的特征變量建模預(yù)測(cè)效果最佳,通過(guò)高度和密度特征變量組合估測(cè)eLAI效果次之,最后是通過(guò)高度和冠層容積特征變量組合估測(cè)eLAI的精度。

    根據(jù)Cover分組后,不同組統(tǒng)計(jì)模型法預(yù)測(cè)有效葉面積指數(shù)估測(cè)模型交叉驗(yàn)證結(jié)果如圖5所示。分組后模型估測(cè)精度皆?xún)?yōu)于不分組估測(cè)精度(R2=0.74,rRMSE=23.0%)(圖5d); 在分組估測(cè)模型中,第2組估測(cè)有效葉面積指數(shù)精度最高(R2=0.88,rRMSE=12.6%)(圖5b),其次是第1組(R2=0.86,rRMSE=15.6%)(圖5a),第3組估測(cè)有效葉面積指數(shù)精度最低(R2=0.79,rRMSE=21.9%)(圖5c)。

    孔隙度模型法預(yù)測(cè)eLAI精度如圖6所示。相較于4種點(diǎn)云特征變量統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)精度,孔隙度模型法估測(cè)精度(R2=0.71,rRMSE=32.0%)高于僅通過(guò)高度百分?jǐn)?shù)建模估測(cè)、高度和密度特征變量組合建模估測(cè)以及高度和冠層容積特征變量組合估測(cè)eLAI的精度,但比通過(guò)所有特征變量(包括強(qiáng)度特征變量)建模預(yù)測(cè)精度低。

    根據(jù)激光雷達(dá)算出的銀杏人工林Cover特征量,將45塊樣地分為3組,選取3組中具有典型代表性樣地如圖7所示。對(duì)比3組樣地正射影像,第1組樣地密度最高,第2組樣地密度最低,第3組樣地密度較第2組有所增高(a1—c1); 對(duì)比3組樣地球面鏡影像,第1組樣地天空所占比例最大,第2組樣地次之,第3組樣地天空所占比例最小(a2—c2); 觀察3組樣地激光雷達(dá)點(diǎn)云及點(diǎn)云剖面圖,第1組樣地平均樹(shù)高最低(約8.14 m)但激光雷達(dá)點(diǎn)密度最高,第2組樣地平均樹(shù)高比第1組樣地更高(約11.52 m)但激光雷達(dá)點(diǎn)密度降低,第3組樣地平均樹(shù)高最高(約12.76 m)但激光雷達(dá)點(diǎn)密度比第2組高(a3—c3,a4—c4)。

    圖5 不同Cover組地面實(shí)測(cè)eLAI與統(tǒng)計(jì)模型法預(yù)測(cè)eLAI交叉驗(yàn)證結(jié)果Fig.5 The cross-validation results of the filed-measured and statistical model predicted eLAI indifferent Covera為第1組結(jié)果; b為第2組結(jié)果; c為第3組結(jié)果; d為所有樣地結(jié)果。a is the result of Group 1; b is the result of Group 2; c is the result of Group 3; d is the result of all plots.

    圖6 孔隙度模型法估測(cè)eLAI與地面實(shí)測(cè)eLAI擬合精度Fig.6 eLAI estimated by gap-fraction model

    3組樣地冠層垂直結(jié)構(gòu)分布剖面【計(jì)算方法詳見(jiàn)Coops等(2007)】如圖8所示。由3組典型樣地冠層高度分布(canopy height distribution,CHD)可知,第1組樣地激光雷達(dá)點(diǎn)密度最高處在3~5 m之間,第2組樣地激光雷達(dá)點(diǎn)密度最高處在7.2~10.5 m之間,第3組樣地激光雷達(dá)點(diǎn)密度最高處在3~11 m之間,3組樣地平均樹(shù)高依次增高,冠幅增大(a1—c1); 由3組樣地枝葉剖面(FP)隨冠層高度變化情況可知,第1組樣地枝葉剖面峰值最大在約3.5 m樹(shù)高處,第2組樣地枝葉剖面峰值最大在約8.5 m樹(shù)高處,第3組樣地枝葉剖面峰值最大在約9.0 m樹(shù)高處,3組樣地最大峰值在冠層中的高度分布依次增高,表明冠幅最大的枝葉的高度變高(a2—c2),且CHD和FP分別與Weibull函數(shù)曲線擬合形式較好; 由3組樣地的有效葉面積指數(shù)累積曲線可知,最高處的eLAI為該樣地的eLAI,第1組樣地eLAI為0.48 m2·m-2,第2組樣地eLAI為1.8 m2·m-2,第3組樣地eLAI為2.3 m2·m-2。

    3 討論

    圖7 3組典型樣地正射影像(a1—c1)、球面鏡影像(a2—c2)、激光雷達(dá)點(diǎn)云(a3—c3)及激光雷達(dá)點(diǎn)云剖面(含50、75、95高度分位數(shù)位置)(a4—c4)Fig.7 The orthophotos(a1—c1), spherical HemiVeiw photos(a2—c2), point clouds (a3—c3)and profile(contain 50th, 75th, 95th height percentiles)(a4—c4)of three typical plots

    本研究基于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)并結(jié)合45塊地面銀杏人工林樣地實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行eLAI估測(cè),結(jié)果發(fā)現(xiàn),使用統(tǒng)計(jì)模型法構(gòu)建eLAI估測(cè)模型時(shí),引入多種變量(密度、冠層容積和強(qiáng)度特征變量)后,估測(cè)精度高于僅使用高度特征變量建立模型的精度。Nsset(2002)利用機(jī)載激光雷達(dá)反演挪威不同林齡森林結(jié)構(gòu)參數(shù),通過(guò)提取激光雷達(dá)點(diǎn)云冠層高度和冠層密度變量,得出高度和密度變量組合的估測(cè)精度優(yōu)于僅通過(guò)高度或密度變量估測(cè)精度; Cao等(2016)通過(guò)激光雷達(dá)估測(cè)亞熱帶森林地面生物量時(shí),利用激光雷達(dá)點(diǎn)云特征變量和強(qiáng)度相關(guān)信息聯(lián)合建模精度高于僅通過(guò)點(diǎn)云特征變量建模的精度; Morsdorf等(2006)通過(guò)建立離散小光斑激光雷達(dá)不同尺度(圓形半徑2~25 m)的冠層回波數(shù)和地面回波數(shù)的比值與基于半球影像估測(cè)的LAI進(jìn)行回歸分析,建立LAI估測(cè)經(jīng)驗(yàn)方程,發(fā)現(xiàn)光斑半徑為15 m時(shí)效果最好,決定系數(shù)為0.69,其孔隙度模型法估測(cè)eLAI精度與本研究相近; Peduzzi等(2012)利用多回波LiDAR數(shù)據(jù)計(jì)算樣地尺度的LAI以及不同高度處的覆蓋度等變量與LAI地面實(shí)測(cè)值進(jìn)行回歸分析,并用于卡羅萊納州和弗尼吉亞州北部松樹(shù)林LAI估測(cè),決定系數(shù)最高達(dá)0.77,RMSE為0.42,與本研究統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)eLAI精度相近。利用統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)eLAI時(shí),引入多種特征變量后的估測(cè)精度高于僅通過(guò)高度特征變量估測(cè)精度,這是因?yàn)樵谝肫渌c(diǎn)云特征變量后,新的特征變量組合對(duì)冠層結(jié)構(gòu)刻畫(huà)更為全面,從而提升了有效葉面積指數(shù)估測(cè)精度。本研究選取強(qiáng)度特征變量估測(cè)有效葉面積指數(shù),取得了較高精度(R2=0.74,rRMSE=23%),與前人研究結(jié)果相似。Mariano等(2010)利用機(jī)載LiDAR的高度和強(qiáng)度特征變量估測(cè)地中海地區(qū)的森林生物量,結(jié)果發(fā)現(xiàn)使用高度和強(qiáng)度變量組合建模的精度明顯優(yōu)于僅通過(guò)高度特征變量建模的精度,同時(shí),預(yù)測(cè)模型也選取了較高的強(qiáng)度特征變量作為預(yù)測(cè)因子(I95)。本研究中由于無(wú)人機(jī)飛行高度恒定,且研究區(qū)處于平原地區(qū); 同時(shí),樣地大多處于無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)掃描的下方,避免了能量因?yàn)閭鬏斁嚯x增大(掃描角增大)的損耗,因此使得未校正的強(qiáng)度變量適用于本研究有效葉面積指數(shù)的估算(Kiddetal., 2016; Brunaetal., 2019)。

    圖8 3個(gè)典型樣地冠層高度分布(CHD)(a1—c1)、枝葉剖面(FP)(a2—c2)與Weibull擬合曲線及有效葉面積指數(shù)(eLAI)累積曲線(a3—c3)Fig.8 Canopy height distribution(a1—c1)and foliage profile(a2—c2)fitted with Weibull function, and eLAI accumulate(a3—c3)

    對(duì)比圖7中的 3個(gè)組別,第1組樹(shù)高較低,但種植密度較大,激光雷達(dá)點(diǎn)云多集中在冠層中上部,結(jié)合銀杏人工林的生長(zhǎng)情況,第1組為幼齡林; 相對(duì)于第1組,第2組密度有所降低,但是樹(shù)木高度增大,此組類(lèi)型為隨著樹(shù)木生長(zhǎng)發(fā)育進(jìn)行一系列撫育間伐,林分覆蓋度有所增加,因此激光雷達(dá)點(diǎn)云也多集中在冠層中上部,穿透到地面的點(diǎn)云數(shù)量較少; 第3組中,樹(shù)高較前2組有所增大,密度與第2組相比較為相近,但覆蓋度增加,根據(jù)銀杏生長(zhǎng)規(guī)律,銀杏屬于強(qiáng)喜光樹(shù)種,隨著樹(shù)齡增加,對(duì)光照的要求也愈加迫切(曹福亮, 2007),其中上部冠層會(huì)因?yàn)橼吂庑远饾u向有陽(yáng)光照射區(qū)域生長(zhǎng),冠幅變大,只有極少部分激光雷達(dá)點(diǎn)云可以穿透樹(shù)冠到達(dá)地面,此組銀杏為成熟林,相較于前2個(gè)生長(zhǎng)階段,激光雷達(dá)點(diǎn)云分布更偏于上層。綜合3個(gè)生長(zhǎng)階段激光點(diǎn)云分布情況,與模型選取的75%、95%高度分位數(shù)來(lái)估測(cè)eLAI的情況一致。

    從冠層枝葉以及非光合作用組織在垂直高度上的點(diǎn)云分布情況(圖8)可知,3組樣地樹(shù)木依次增加,所對(duì)應(yīng)的生長(zhǎng)時(shí)期也不同。第1組樣地內(nèi)平均樹(shù)高較低,栽植密度大,中下部點(diǎn)云密度較多,由于是幼齡林,銀杏的粗壯枝葉集中在中層。第2組樣地內(nèi)平均樹(shù)高較第1組增加,密度降低,隨著銀杏生長(zhǎng),進(jìn)行撫育間伐,主枝變大并朝上生長(zhǎng),因此冠層中上部點(diǎn)云分布較多。第3組樣地平均樹(shù)高比第2組樣地增加,但冠層中高密度點(diǎn)云向下偏移,冠層中部點(diǎn)云密度最大,這是由于銀杏林逐漸成長(zhǎng)為成熟林,主枝不再隨著樹(shù)高增長(zhǎng)而升高,因銀杏趨光性而向有光照區(qū)域生長(zhǎng),主枝變粗大,冠層中部枝葉覆蓋度增加,所以在樹(shù)高6~10 m范圍內(nèi),激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)分布較多。圖8b1—b3為枝葉剖面(FP),描述了在垂直高度上冠層枝葉面積的分布情況(Juppetal., 2009)。隨著樹(shù)齡增長(zhǎng),銀杏林分不斷成熟,其枝葉剖面分布更加均勻且峰值向上偏移; CHD和FP與Weibull函數(shù)擬合較好(圖8a1—a3、b1—b3),基本可以得到分布的形狀和范圍。圖8c1—c3反映了有效葉面積指數(shù)隨高度的變化情況,3組樣地中,冠層中部eLAI增長(zhǎng)速度較快,底部和頂部增長(zhǎng)速度較慢,這是由于銀杏中部冠層生長(zhǎng)較為茂盛,集中了較多的粗大枝。本研究利用無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)樣地尺度的有效葉面積指數(shù)進(jìn)行估測(cè)和方法比較及精度驗(yàn)證,未能進(jìn)行尺度變換實(shí)現(xiàn)整個(gè)無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)獲取區(qū)域(包含5個(gè)“無(wú)人機(jī)采樣區(qū)”)的葉面積指數(shù)估測(cè),在今后的研究中,可以嘗試進(jìn)行有效葉面積指數(shù)空間分布外推,實(shí)現(xiàn)整個(gè)研究區(qū)的有效葉面積指數(shù)空間分布估測(cè)。

    4 結(jié)論

    本研究利用多旋翼無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)系統(tǒng)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù),結(jié)合45塊地面實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù),使用孔隙度模型法(通過(guò)計(jì)算點(diǎn)云的冠層穿透率,根據(jù)Beer-Lambert 定律計(jì)算有效葉面積指數(shù))和統(tǒng)計(jì)模型法(首先通過(guò)地面實(shí)測(cè)的有效葉面積指數(shù)和所提取的LiDAR特征變量建模,然后借助擬合的模型估測(cè)有效葉面積指數(shù))對(duì)我國(guó)典型平原銀杏人工林進(jìn)行樣地尺度的有效葉面積指數(shù)估測(cè)。結(jié)果表明: 統(tǒng)計(jì)模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù)時(shí),僅通過(guò)高度特征變量估測(cè)精度為R2=0.38(rRMSE=54%),分別引入多種特征變量,即冠層密度變量、冠層容積比特征和強(qiáng)度特征后,估測(cè)葉面積指數(shù)精度有所提高,精度分別為R2=0.64(rRMSE=26%)、R2=0.61(rRMSE=28%)、R2=0.74(rRMSE=23%); 利用Cover分組后建模結(jié)果表明,分組建模的精度優(yōu)于不分組建模的精度; 孔隙度模型法估測(cè)有效葉面積指數(shù)的精度為R2=0.71(rRMSE=32.0%)。

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