結(jié)合地形測繪數(shù)據(jù)的機(jī)載LiDAR草原植被冠層高度反演方法研究

郝 鑫, 黃平平,3, 郭利彪, 譚維賢, 劉曉龍, 王志國, 呂曉琪

(1.內(nèi)蒙古工業(yè)大學(xué) 信息工程學(xué)院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051; 2.內(nèi)蒙古自治區(qū)雷達(dá)技術(shù)與應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051; 3.內(nèi)蒙古師范大學(xué) 應(yīng)用數(shù)學(xué)中心,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010022)

植被冠層高度是草本植物生長監(jiān)測的關(guān)鍵指標(biāo),然而傳統(tǒng)的植被高度調(diào)查方法多依賴于人工,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,主觀性強(qiáng)。多光譜、高光譜、多角度等普通光學(xué)遙感技術(shù)、合成孔徑雷達(dá)(synthetic aperture radar,SAR)技術(shù)以及激光雷達(dá)(light detection and ranging,LiDAR)技術(shù)已經(jīng)被廣泛用于植被結(jié)構(gòu)參數(shù)的估測,并各具特點(diǎn)。李丹[1]用數(shù)字航空攝影數(shù)據(jù)對(duì)森林參數(shù)的估測進(jìn)行了反演研究。郭鵬[2]利用LiDAR數(shù)據(jù)準(zhǔn)確估算農(nóng)作物高度并對(duì)其進(jìn)行了分類。草層高度在草地退化和沙化評(píng)價(jià)、生物量遙感監(jiān)測等方面都具有重要作用與價(jià)值,然而草地冠層高度精確反演和制圖一直是草地遙感研究的難點(diǎn)[3]。定量獲取草地生長狀況及空間變化動(dòng)態(tài)是合理利用草地、改善生態(tài)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)天然草地資源可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)性工作。

從傳統(tǒng)的文學(xué)教學(xué)模式和文學(xué)分析手段來看，這是一份非常詳備的教學(xué)資料，老師教學(xué)和學(xué)生的備考都可從中受益。但是，如果所有的文學(xué)作品都是這樣的“套餐模式”，學(xué)生“吃”的次數(shù)多了，就不免會(huì)有些厭煩。這樣的教學(xué)內(nèi)容太過局限于《藥》的文本，不僅學(xué)生的閱讀范圍局促，而且限制了學(xué)生的思維視界，容易讓學(xué)生形成小說賞析的定式和惰性，造成思維方式上的墨守陳規(guī)，使學(xué)生少有開放性的視野和發(fā)散性的思考，也很少有可能讀出小說的新意來。

傳統(tǒng)光學(xué)傳感器采用固定觀測幾何角度,主要獲取植被冠層表面信息,很難獲得群落垂直方向空間結(jié)構(gòu)信息。所以,常規(guī)光學(xué)遙感系統(tǒng)對(duì)觀測目標(biāo)的垂直結(jié)構(gòu)特征信息獲取有限,一般只能提供植被冠層表面信息,很少有涉及使用光學(xué)遙感圖像進(jìn)行植被高度估算的研究。LiDAR技術(shù)是近數(shù)十年來攝影測量與遙感領(lǐng)域具革命性的成就之一,為地表地形與植被群落垂直結(jié)構(gòu)的測量提供了新的思路。Nilsson等[4]發(fā)現(xiàn),可以從激光回波中得到與體積有關(guān)的變量,包括波形面積和冠層高度?；夭úㄐ蔚慕孛娲怪狈植?vertical distribution of intercepted surfaces,VDIS)直接代表著植被和群落表面結(jié)構(gòu)的獨(dú)特“指紋”,可以使用高分辨率回波數(shù)據(jù)集合成包含在大面積激光高度計(jì)回波中隱含的植被垂直結(jié)構(gòu)信息[5]。

LiDAR每秒發(fā)射幾十萬個(gè)脈沖,頻率極高,密集的激光束穿過植被冠層時(shí),每遇到一個(gè)障礙便產(chǎn)生一個(gè)回波,通過多次回波可以得到細(xì)致的垂直結(jié)構(gòu)和地面信息。Means等[6]使用回波恢復(fù)掃描冠層激光雷達(dá)成像儀(scanning lidar imager of canopies by echo recovery,SLICER)收集了26個(gè)樣地林分結(jié)構(gòu)的真實(shí)觀測數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)了其與高度、基底面積、總生物量和葉生物量的緊密聯(lián)系。LiDAR技術(shù)不僅能夠獲取植被的空間分布情況,更重要的可以獲取群落三維結(jié)構(gòu)信息。機(jī)載與星載LiDAR經(jīng)常被用來進(jìn)行植被高度估測。星載LiDAR采用衛(wèi)星平臺(tái),運(yùn)行軌道高、觀測視野廣。王玥[7]、門華濤等[8]基于星載LiDAR對(duì)森林植被冠層高度估算并取得較好的精度。楊婷[9]結(jié)合星載LiDAR與光學(xué)數(shù)據(jù)做出中國森林平均高度圖。劉魯霞[10]結(jié)合地基LiDAR與機(jī)載LiDAR數(shù)據(jù)對(duì)森林冠層垂直剖面進(jìn)行分析,并提取植被結(jié)構(gòu)參數(shù)。諸多學(xué)者利用機(jī)載LiDAR估算林業(yè)中的森林冠層覆蓋率和森林垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)[11-12]。但是此類研究方法和目標(biāo)很少應(yīng)用于草地,因?yàn)槌Ｒ?guī)的載人飛機(jī)或直升機(jī)獲取的激光數(shù)據(jù)不能提供兼具高精度和高密度的點(diǎn)云進(jìn)行草地植被結(jié)構(gòu)分析。近年來無人機(jī)遙感系統(tǒng)技術(shù)蓬勃發(fā)展,以無人機(jī)為飛行平臺(tái)的低空遙感作為衛(wèi)星遙感與航空遙感的有益補(bǔ)充,是理想的尺度耦合監(jiān)測平臺(tái)[13]。它可以按照規(guī)定飛行路線從相對(duì)較低的飛行高度(小于100 m)獲取數(shù)據(jù),然后生成密集的測距測向點(diǎn)云數(shù)據(jù)。Zhang等[14]使用無人機(jī)激光雷達(dá)(Air-LiDAR)對(duì)呼倫貝爾放牧平臺(tái)在不同放牧強(qiáng)度下完成了草地冠層高度,植被覆蓋率與地上生物量的估測。王慶[15]對(duì)比基于無人機(jī)RGB與無人機(jī)-LiDAR數(shù)據(jù)估算甜菜的株高,發(fā)現(xiàn)Air-LiDAR數(shù)據(jù)得到的精度更高。Miura[16]借助Air-LiDAR構(gòu)建草本植物高度地圖并實(shí)現(xiàn)高效的植被管理應(yīng)用。

冠層高度模型(canopy height model,CHM)通常是由冠層高度坐標(biāo)數(shù)值與土壤地表表層數(shù)據(jù)之間的差值獲得,相關(guān)參數(shù)反映了植被真實(shí)的冠層表面形態(tài)和生長高度。楊凡[17]基于機(jī)載LiDAR分析了CHM在不同空間分辨率下的冬小麥平均冠層高度與生物量精度。楊伯鋼[18]借助CHM數(shù)據(jù)可以在一定程度上消除LiDAR測量樹高的不一致性和較大數(shù)值方差。解宇陽[19]利用無人機(jī)平臺(tái)完成了常綠闊葉林的CHM。許子乾等[20]通過融合無人機(jī)影像與LiDAR數(shù)據(jù)構(gòu)建的DEM提取林分高度。Lin[21]借助Air-LiDAR數(shù)據(jù)生產(chǎn)了農(nóng)場林地的CHM。Feng[22]基于CHM完成了冬小麥的高度與生物量的估測與反演。Luo[23]利用CHM估算出玉米與大豆的植被高度。

基于Air-LiDAR載荷的內(nèi)蒙古自治區(qū)典型草原植被冠層的遙感三維結(jié)構(gòu)觀測技術(shù)及高精度的冠層結(jié)構(gòu)參數(shù)反演模型方法尚需要探索及實(shí)踐。本研究通過Air-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的解算得到群落冠層垂直空間分布的點(diǎn)位坐標(biāo),結(jié)合地表實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)差分測量(real time kinematic,RTK)數(shù)據(jù)構(gòu)建研究區(qū)草地冠層數(shù)字表面模型(digital surface model,DSM)、地表數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM),經(jīng)過空間坐標(biāo)匹配疊加及數(shù)值解算獲得草地冠層高度模型(gCHM),最后結(jié)合地面實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)草地冠層高度模型gCHM進(jìn)行精度驗(yàn)證與特征分析。研究探索實(shí)踐將激光雷達(dá)測距測位技術(shù)快速、準(zhǔn)確地應(yīng)用于獲取草地植被結(jié)構(gòu)參數(shù)具有重要的理論和實(shí)踐意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)采集

研究區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)錫林郭勒盟錫林浩特市東部草原區(qū),地理坐標(biāo)約為116°28′3″E,44°11′42″N,屬于中溫帶半干旱大陸性季風(fēng)氣候區(qū),年平均氣溫0～1 ℃,年平均降水量350 mm左右,降雨多集中在6-8月。主要物種為針茅與羊草[24]。2015年8月15日使用Air-LiDAR載荷對(duì)該區(qū)域草地群落進(jìn)行了數(shù)據(jù)采集。

四川省地跨多種地貌單元，海拔高度起伏大，氣象站點(diǎn)資料完整度高且在海拔上分布較為均勻，是研究不同海拔高度氣象要素對(duì)ET0的響應(yīng)特征的最佳區(qū)域。本研究基于四川省 38個(gè)氣象站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)，主要研究內(nèi)容包括：（1）分析四川省 1970—2016年ET0時(shí)間序列趨勢特征，結(jié)合氣候變化背景，識(shí)別出ET0時(shí)間序列突變點(diǎn)；（2）根據(jù)測站海拔對(duì)四川省分區(qū)，分析不同海拔高度ET0變化趨勢；（3）計(jì)算氣象要素的敏感度系數(shù)，并通過貢獻(xiàn)率分析在不同海拔ET0的驅(qū)動(dòng)要素，研究結(jié)果可為研究區(qū)域水資源綜合管理提供依據(jù)。

天然草地是我國非常重要的陸地生態(tài)系統(tǒng),特別是分布于我國北方的內(nèi)蒙古自治區(qū)天然草地,其內(nèi)部的草地群落冠層物種豐富度高,復(fù)雜程度東西走向差異明顯。參考現(xiàn)有的研究,天然草地植被種群及群落空間分布主要表現(xiàn)為隨機(jī)離散分布、高斯分布及泊松分布等特征[25],并且存在多層三維結(jié)構(gòu)及相互遮蔽現(xiàn)象。因狀況復(fù)雜,受天然草地冠層遮蔽的干擾,不能較好獲得地表的LiDAR回波信號(hào),直接使用LiDAR數(shù)據(jù)建立DEM存在較大偏差。本文利用RTK技術(shù)提供構(gòu)建DEM所需的高精度地表高程坐標(biāo)值,同時(shí)可為Air-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)精確定位提供了配套的地面標(biāo)定參數(shù),研究區(qū)高程等高線如圖1所示。Air-LiDAR載荷研究區(qū)飛行觀測采樣軌跡如圖2所示。研究區(qū)地勢分布為北高南低的空間走向,Air-LiDAR從研究區(qū)西南角出發(fā)按照?qǐng)D中的模式過程進(jìn)行測量,箭頭標(biāo)注為飛行軌跡。為獲取驗(yàn)證數(shù)據(jù),飛行中對(duì)研究區(qū)草地冠層高度進(jìn)行等間距同步測量,按照?qǐng)D2中的采樣設(shè)計(jì),以每個(gè)采樣點(diǎn)2 m的間距進(jìn)行測量采樣。

圖1 研究區(qū)高程及地表觀測影像 圖2 Air-LiDAR載荷軌跡與采集點(diǎn)分布示意圖Fig.1 Elevation observation overlayed image Fig.2 Schematic diagram of Air-LiDAR route trajectory of the study area and ground samples distribution

Li-Air多旋翼無人機(jī)LiDAR由高精度慣性測量單元(inertial measurement unit,IMU)、存儲(chǔ)控制系統(tǒng)、LiDAR和全球定位系統(tǒng)(global positioning system,GPS)組成。Air-LiDAR與草地相互作用的基本過程如圖3所示。Air-LiDAR對(duì)草地冠層發(fā)射測量激光脈沖并接收回波信號(hào),圖3右下角為來自LiDAR波形的累積植被目標(biāo)激光能量與地面返回的激光能量響應(yīng)特征。當(dāng)Air-LiDAR脈沖接觸冠層、穿透草地冠層、到達(dá)地表時(shí),回波波形分別反映了植被冠層、群落內(nèi)部結(jié)構(gòu)及地表起伏的測位測向特征。GPS為Air-LiDAR系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)定位服務(wù),IMU用于確定Air-LiDAR系統(tǒng)的飛行姿態(tài)。圖3右上角為Air-LiDAR飛行時(shí)研究區(qū)的地形變化剖面。研究中為適應(yīng)草地冠層結(jié)構(gòu)特征的掃描需要,使用的傳感器性能指標(biāo)見表1。

圖3 Air-LiDAR掃描草地基本過程Fig.3 Basic process of the Air-LiDAR grass interaction

表1 Air-LiDAR采集數(shù)據(jù)參數(shù)說明Tab.1 Air-LiDAR acquisition data parameters

Air-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)包含了有關(guān)地表投影坐標(biāo)解算的完整信息,滿足LiDAR遙感技術(shù)規(guī)程記錄觀測目標(biāo)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的緯度(x軸),經(jīng)度(y軸)和海拔(z軸)[26]參數(shù)標(biāo)準(zhǔn)。本研究利用Air-LiDAR獲取天然草地高密度的三維空間觀測信息,實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)高精度的回波響應(yīng)記錄并對(duì)研究區(qū)草地植被進(jìn)行三維結(jié)構(gòu)參數(shù)的定量提取。

1.2 研究方法

本研究主要的方法流程步驟如圖4所示。首先對(duì)全波形數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪與分解,依據(jù)傳感器標(biāo)定系數(shù)重建發(fā)射波形與回波波形。對(duì)Air-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行解算得到群落冠層垂直空間分布的點(diǎn)位坐標(biāo),然后基于LiDAR與草地冠層相互作用模型解析并構(gòu)建研究區(qū)的DSM。同時(shí)將RTK測量的地表高程點(diǎn)構(gòu)建研究區(qū)的DEM并與LiDAR得到的DEM進(jìn)行對(duì)比檢驗(yàn)以確定其精度可用于后續(xù)冠層高度計(jì)算。最終,經(jīng)過空間坐標(biāo)匹配疊加及數(shù)值解算獲得gCHM。

（2）第二時(shí)期是以公有云計(jì)算模式為基準(zhǔn)，以其實(shí)際的發(fā)展需求定制定量的開展計(jì)費(fèi)等工作，通過該種工作模式來盡可能的減小信息運(yùn)營所耗費(fèi)的資金費(fèi)用，降低總體的運(yùn)營成本，提升業(yè)務(wù)系統(tǒng)的實(shí)際使用效率。在油田內(nèi)網(wǎng)大環(huán)境的基礎(chǔ)下，集團(tuán)公司以及油田公司等需要實(shí)時(shí)的提供云資源的計(jì)算模式，構(gòu)建狹義層面上的公有云計(jì)算模式。

圖4 草地冠層高度反演研究流程圖Fig.4 Research flowchart of grass canopy height inversion

LiDAR實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)測高是以脈沖激光為技術(shù)原理,以激光束掃描的工作方式測量從傳感器到地面上激光照射點(diǎn)的距離,即通過測量地面采樣點(diǎn)激光回波脈沖相對(duì)于發(fā)射激光主波之間的時(shí)間延遲,得到傳感器到地面采樣點(diǎn)之間的距離。激光測距基本原理可表示為[27]

近年來，不少學(xué)科領(lǐng)域?qū)＜也恍页蔀樘摷籴t(yī)療信息“偏愛”的對(duì)象，中醫(yī)泰斗、名醫(yī)團(tuán)隊(duì)頻頻出現(xiàn)在某些不知名醫(yī)院的官網(wǎng)上。男科、婦科、不孕不育、皮膚性病科是“被出診”問題的重災(zāi)區(qū)。

R=(c×t)/2,

(1)

諸多學(xué)者使用同一份LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)計(jì)算植被冠層與地面高度坐標(biāo)來創(chuàng)建DSM與DEM,由于天然草地的種群結(jié)構(gòu)與群落結(jié)構(gòu)相對(duì)較復(fù)雜,LiDAR回波信號(hào)不足以完整獲得地表精確的DEM,所以本研究使用地面RTK測量的高精度坐標(biāo)構(gòu)建的DEM作為創(chuàng)建gCHM的背景數(shù)據(jù)。由于LiDAR點(diǎn)云與RTK采集的空間坐標(biāo)點(diǎn)都是離散分布的矢量數(shù)據(jù),為了得到研究區(qū)草地群落的連續(xù)表面形態(tài)分布數(shù)據(jù),需將矢量數(shù)據(jù)生成不規(guī)則三角網(wǎng)(triangulated irregular metwork,TIN)文件,再對(duì)TIN進(jìn)行柵格化處理[29]。TIN從不規(guī)則分布的數(shù)據(jù)點(diǎn)生成一系列不交叉、互不重疊的連接在一起的三角形來表示地形表面,它在特定的空間分辨率下能用更少的空間和時(shí)間實(shí)現(xiàn)更精確地表示復(fù)雜空間曲面的目的,并根據(jù)地表特征能更精確合理表達(dá)其數(shù)值分布。本研究分別對(duì)DEM和DSM進(jìn)行TIN解算,包括基于三角網(wǎng)方法通過初始地面點(diǎn)生成一個(gè)稀疏的TIN,然后通過迭代逐步擴(kuò)展地面點(diǎn),提取出所有屬于地表的點(diǎn)。當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)到距離最近的兩個(gè)地面點(diǎn)之間所成直線距離和所成夾角小于閾值時(shí)，便將目標(biāo)點(diǎn)添加進(jìn)地面點(diǎn)。TIN既有矢量結(jié)構(gòu)又有柵格的空間特征,它可以將矢量的點(diǎn)云文件與RTK采集的點(diǎn)狀高程點(diǎn)、線狀等高線高程數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為連續(xù)面狀數(shù)字化的DSM與DEM,并能很好地保留空間疊加關(guān)系,其實(shí)現(xiàn)方式是在三角網(wǎng)中對(duì)高程進(jìn)行插值,轉(zhuǎn)化為柵格文件,插值原理如下:

(2)

(3)

草地冠層高度反演建模及驗(yàn)證的區(qū)域存在不同植被類型分布及垂直高度分布的實(shí)際情況,所以選取經(jīng)過地面實(shí)測采樣核查的三個(gè)典型植被特征子區(qū)域,分別對(duì)草地植被冠層較低、中等、較高的數(shù)值反演特征進(jìn)行比較分析。Air-LiDAR可以得到厘米級(jí)的高精度回波點(diǎn)云數(shù)據(jù),作為Air-LiDAR數(shù)據(jù)源的重要性能指標(biāo),點(diǎn)云密度從整體上反映了激光腳點(diǎn)分布的密集程度,激光腳點(diǎn)越密集,所描繪的地形高程信息越細(xì)致[30]。研究區(qū)點(diǎn)云回波密度如圖5所示,A、B、C區(qū)域分別為草地植被冠層較低、中等、較高的區(qū)域。由于天然草地的復(fù)雜性與三維結(jié)構(gòu)相互遮蔽的影響,草地植被冠層越低的區(qū)域點(diǎn)云回波越密集,草地植被冠層越高的區(qū)域點(diǎn)云回波越稀疏。

植被的冠層高度提取方法與DEM和DSM的生成緊密相關(guān)。兩種空間結(jié)構(gòu)表達(dá)模型是對(duì)地球表面地形地貌一種離散的數(shù)字表達(dá)形式,可用下述二維函數(shù)系列取值的有序集合來表示:

Kp,Rv=fRv(up,vp) (p=1,2,3,…,n),

竄貨會(huì)發(fā)生的一個(gè)很重要原因，就是鄰近市場促銷費(fèi)用支持的不均衡性，導(dǎo)致兩個(gè)市場實(shí)際拿到公司產(chǎn)品的價(jià)格存在差異。那么以后營銷總部在進(jìn)行費(fèi)用投入時(shí)，就應(yīng)考量鄰近市場的支持情況，盡力做到費(fèi)用投入的均衡性。若存在特殊原因，比如在市場業(yè)績壓力較大的情況下，某銷售區(qū)域用促銷支持費(fèi)用來換取市場成交量的高達(dá)成，而導(dǎo)致鄰近市場的價(jià)格差距不得不變大，但是在差距加大后，價(jià)格較低市場主動(dòng)向價(jià)格較高市場竄貨時(shí)，在次月針對(duì)竄貨市場的促銷活動(dòng)力度應(yīng)做出明確的管控要求，比如一旦發(fā)生竄貨，對(duì)于該市場次月的竄貨產(chǎn)品補(bǔ)貼力度應(yīng)降低。

(4)

Kp,Rg=fRg(up,vp) (p=1,2,3,…,n)。

(5)

其中:Kp,Rv為草地冠層高程取值的集合;Kp,Rg為地面土壤高程取值的集合;fRv和fRg分別是對(duì)草地與地面的空間坐標(biāo)映射; (up,vp)為矩陣行列號(hào)。DSM和DEM可以用函數(shù)的形式分別描述為

其中:x,y是草地(地面)位置坐標(biāo);z是(x,y)對(duì)應(yīng)的草地(地面)高程。同時(shí)將DSM和DEM進(jìn)行空間坐標(biāo)匹配疊加及數(shù)值解算,獲得草地冠層高度gCHM模型,

文化因素分為多元文化習(xí)得和民族保護(hù)兩個(gè)維度[3]，本文用這兩個(gè)變量研究。相關(guān)分析結(jié)果表明，多元文化習(xí)得與少數(shù)民族大學(xué)生創(chuàng)業(yè)能力呈正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.64，說明多元文化學(xué)習(xí)越多，少數(shù)民族大學(xué)生的創(chuàng)業(yè)能力越強(qiáng)。民族文化保護(hù)與少數(shù)民族大學(xué)生創(chuàng)業(yè)能力間相關(guān)系數(shù)為0.47，即二者為正相關(guān)關(guān)系，也就是說，關(guān)注本民族文化的程度越高，創(chuàng)業(yè)能力越強(qiáng)。

(6)

fRg(up,vp)=(xRg,yRg,zRg) (Rg=1,2,3,…,n)。

(7)

fRv(up,vp)=(xRv,yRv,zRv) (Rv=1,2,3,…,n),

gCHM=Kp,Rv-Kp,Rg=(xgCHM,ygCHM,zgCHM) (gCHM=1,2,3,…,n)。

(8)

其中:R是傳感器到目標(biāo)物體的距離;c是光速;t是激光脈沖從激光器到被測目標(biāo)的往返傳輸時(shí)間。Ni-Meister[28]將LiDAR波形模擬為激光脈沖函數(shù)與植被冠層截獲或反射的激光能量和從背景反射的激光能量的卷積?；镜腖iDAR方程為

(1)法國鄉(xiāng)村旅游的數(shù)據(jù)主要來源于中法雙語網(wǎng)絡(luò)和文獻(xiàn)資料，如法國統(tǒng)計(jì)局(Insee)、法國旅游發(fā)展署(Atout France)和歡迎到農(nóng)莊(Bienvenue--la-ferme)等網(wǎng)站。

(9)

三角網(wǎng)中的每個(gè)三角形可以視為一個(gè)平面,平面幾何特征完全由三個(gè)頂點(diǎn)的空間坐標(biāo)值所決定。由第一個(gè)點(diǎn)的高程Z1進(jìn)行數(shù)據(jù)的逐點(diǎn)插入可獲得三個(gè)頂點(diǎn)的插值結(jié)果Z。DEM描述地表高程起伏變化,DSM描述草地植被冠層曲面高低起伏變化。gCHM可由DEM與DSM經(jīng)過空間坐標(biāo)匹配疊加及數(shù)值解算獲得。本研究gCHM消除了地形起伏變化對(duì)DSM中植被高度及多次LiDAR回波的干擾，可以獲得相對(duì)準(zhǔn)確的冠層高度信息。

2 草地冠層高度反演

2.1 冠層表面及地形高度提取

其中:Rv(z)是從冠層頂部返回高度z的累積激光能量;Rg是從地面返回的激光能量;J0是LiDAR的光束輻照度;ρv是對(duì)冠層單元的體積后向散射系數(shù);ρg是地面的后向散射系數(shù);f1(t)描述了LiDAR脈沖的時(shí)間分布;f2(x,y)描述足跡內(nèi)LiDAR能量的空間分布,f1和f2都是大面積LiDAR的高斯分布數(shù)值。基于以上原理,利用無人機(jī)載LiDAR對(duì)研究區(qū)草地群落進(jìn)行掃描并對(duì)目標(biāo)回波進(jìn)行接收與處理,得到包括姿態(tài)、距離、速度、高度、形狀、方位等探測目標(biāo)參數(shù),進(jìn)而可對(duì)其結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行探測與定量估算。

圖5 研究區(qū)點(diǎn)云回波密度示意圖 Fig.5 Schematic diagram of point cloudecho density in the study area

對(duì)植被冠層較低、中等、較高三種區(qū)域草地冠層的回波信號(hào)進(jìn)行分析(如圖6所示)。圖6(A)表示草地植被的回波信號(hào)參差不齊,指示地表起伏及稀疏植被分布,草地冠層高度較低。圖6(B)表示草地植被的回波信號(hào)均勻,指示植被種類較單一,草地冠層高度中等。圖6(C)表示草地冠層高度較高并在兩個(gè)高度有兩個(gè)密集的回波信號(hào),指示存在兩種或更多不同形態(tài)的植被類型。

選取2018年1月～4月在我科室診治的行骨科手術(shù)的患者100例作為研究對(duì)象，以均衡原則為基準(zhǔn)將其分為觀察組與對(duì)照組。其中，觀察組男28例，女22例，年齡18～50歲，平均（31.26±9.33）歲；對(duì)照組男30例，女20例，年齡18～52歲，年齡（32.15±8.17）歲。比較兩組患者一般資料，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05）[1] 。

圖6 不同區(qū)域植被冠層回波信號(hào)Fig.6 Echo signals of vegetation canopy in different areas注: A表示冠層較低區(qū)域; B表示冠層中等區(qū)域; C表示植被冠層較高區(qū)域。下同。

同時(shí),對(duì)研究區(qū)DEM分布做分析,如圖7(A)RTK測量的高精度高程點(diǎn)構(gòu)建結(jié)果可得知,研究區(qū)整體地勢呈現(xiàn)出一個(gè)南北斜坡。另外,圖7(B)使用LiDAR點(diǎn)云觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建的研究區(qū)DEM因受到天然草地冠層遮蔽的干擾,相對(duì)于RTK觀測結(jié)果其空間分布精度略差。圖7(C)是由Air-LiDAR點(diǎn)云觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建的草地冠層DSM。

浙江制造業(yè)領(lǐng)域?qū)H先進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)轉(zhuǎn)化為“品”字標(biāo)浙江制造標(biāo)準(zhǔn)，據(jù)此開展市場化認(rèn)證，減少產(chǎn)品出口的技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和市場壁壘。山東支持企業(yè)加快科技成果轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)，爭奪參與國家標(biāo)準(zhǔn)制修訂主導(dǎo)權(quán)，省委省政府多次與國家標(biāo)準(zhǔn)委協(xié)調(diào)籌建國家標(biāo)準(zhǔn)審查山東分中心，2018年7月份正式掛牌成立。

圖7 研究區(qū)DEM與DSMFig.7 DEM and DSM of study areas

2.2 冠層高度反演

研究分別對(duì)3個(gè)子區(qū)域得到的gCHM數(shù)值進(jìn)行比較分析,如圖8所示。草地冠層較低區(qū)域(A)植被高度集中在0.2 m左右(實(shí)測采樣主要為羊草類型),冠層中等區(qū)域(B)植被高度均勻分布在0.2～0.6 m之間(實(shí)測采樣為羊草、針茅類型),冠層較高區(qū)域(C)植被在0.2 m與0.7 m數(shù)值之間,另存在高度約為1.0m左右個(gè)別高值分布(實(shí)測采樣為羊草、針茅,及零星芨芨草)。三個(gè)典型植被特征子區(qū)域gCHM的空間示意圖見圖9。研究區(qū)各區(qū)域的草地冠層高度高低情況分布如圖10所示,圖中個(gè)別零星的紅色高值點(diǎn)為研究區(qū)內(nèi)規(guī)則分布的電力線塔。

圖8 不同區(qū)域冠層gCHM統(tǒng)計(jì)特征Fig.8 gCHM data statistics of canopy in different areas

圖9 不同區(qū)域gCHM空間示意圖Fig.9 gCHM space diagram of canopy in different areas

圖10 研究區(qū)gCHM草地高度反演結(jié)果示意 圖11 gCHM與實(shí)測冠層高度相關(guān)性Fig.10 gCHM retrieved grassland height of study area Fig.11 Relationship between gCHM and measured canopy height

3 檢驗(yàn)與分析

通過實(shí)測數(shù)據(jù)對(duì)gCHM模型反演數(shù)值結(jié)果的精度進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)價(jià),進(jìn)一步分析草地冠層高度數(shù)值結(jié)果的系統(tǒng)誤差和模型性能。對(duì)gCHM反演獲得的草地冠層高度數(shù)值結(jié)果與試驗(yàn)區(qū)地面實(shí)測數(shù)據(jù)建立線性回歸關(guān)系,檢測兩者之間的擬合相關(guān)性水平,并通過均方根誤差(root mean square error,RMSE)進(jìn)行模型反演結(jié)果數(shù)值客觀性的評(píng)價(jià)。gCHM反演結(jié)果與實(shí)測植被高度的相關(guān)性及檢驗(yàn)誤差RMSE數(shù)值如圖11所示。

從圖11可知,各區(qū)域回歸方程擬合結(jié)果及決定系數(shù)R2滿足檢驗(yàn)要求,說明實(shí)測高度值與gCHM反演結(jié)果之間表現(xiàn)出較好的相關(guān)特征,不同冠層高度的檢驗(yàn)誤差均較低。

結(jié)果表明,本文模型具有較好的數(shù)值檢驗(yàn)精度并可適用于草地冠層高度的定量估算,可以預(yù)期在更大范圍的研究區(qū)進(jìn)行拓展研究和應(yīng)用。

4 結(jié)語

本文針對(duì)常規(guī)光學(xué)遙感獲取地表植被覆蓋存在群落三維結(jié)構(gòu)信息缺失的問題,并考慮天然草地植被因其自然生長過程存在空間離散隨機(jī)分布特征,發(fā)展了一種結(jié)合地形測繪數(shù)據(jù)的Air-LiDAR草地冠層高度定量估算模型,改進(jìn)了光學(xué)遙感在獲取植被垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)方面的不足。研究通過Air-LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)的解算得到群落冠層垂直空間分布的點(diǎn)位坐標(biāo),同時(shí)結(jié)合地表RTK測量高程點(diǎn),分別完成研究區(qū)草地DSM、DEM的構(gòu)建,經(jīng)過空間坐標(biāo)匹配疊加及數(shù)值解算獲得gCHM。結(jié)果表明,本文模型具有較好的數(shù)值檢驗(yàn)精度,并可適用于草地冠層高度的定量估算。本研究完整實(shí)踐了基于草地冠層的Air-LiDAR數(shù)據(jù)源gCHM定量模型及方法,驗(yàn)證了模型的可靠性,并為草地生態(tài)監(jiān)測指標(biāo)的定量獲取提供了有價(jià)值的方法參考和理論依據(jù)。