無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的應用

摘 要 隨著科學技術的發(fā)展，無人機技術也在各行各業(yè)中普及開來，在森林資源調(diào)查中的應用便是其中之一，借助無人機航測技術的優(yōu)勢，可以高效便捷地獲取森林資源信息。簡要概述了森林資源調(diào)查工作，分析無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的重要作用，并研討無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的實際應用情況，以促進無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的廣泛運用。

關鍵詞 無人機航測技術;森林資源;調(diào)查分析

中圖分類號：S757.2 文獻標志碼：B DOI：10.19415/j.cnki.1673-890x.2021.27.036

無人機航測技術是利用無人機飛行系統(tǒng)和導航定位系統(tǒng)結(jié)合數(shù)字攝影構成飛行器，其具有靈活性強、分辨率高、覆蓋面積廣、作業(yè)成本低等特點，被廣泛應用在環(huán)境資源調(diào)查之中。

1 森林資源調(diào)查概述

森林作為我國重要的自然資源，需要對其生態(tài)生長情況進行全面的了解。森林資源調(diào)查包括森林面積、樹木種類、地域環(huán)境、生長狀況等內(nèi)容，林業(yè)人員根據(jù)森林資源調(diào)查信息將能夠制定出科學合理的資源發(fā)展規(guī)劃，確保森林資源的可持續(xù)發(fā)展。森林資源調(diào)查工作主要集中在掌握森林資源種類、數(shù)量、生產(chǎn)狀況方面，是保護森林資源和促進森林資源有效利用的必要手段，而且森林本身占地面積廣、覆蓋范圍大，森林資源沒有明確的地域劃分，也需要調(diào)查工作對相關區(qū)域進行規(guī)劃，可按照樹木種類、林地關系、地域特點進行劃分，能夠提升森林資源的豐富程度。另外，林木資源需要調(diào)查清楚樹木的生長周期，依據(jù)生長周期適當進行采伐、撫育和養(yǎng)護工作，實現(xiàn)森林資源的科學管理，促進森林生態(tài)環(huán)境的高質(zhì)量發(fā)展運用。

2 無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的重要作用

森林資源調(diào)查工作需要先確定調(diào)查樣地范圍，再對樣地內(nèi)所有滿足條件的樹木進行調(diào)查，將樹種、樹高、冠幅、坐標等內(nèi)容進行記錄。傳統(tǒng)森林資源調(diào)查法需要每2～3人為一組，在1～2 h內(nèi)在森林現(xiàn)場進行觀測和調(diào)查，由于人工調(diào)查只能在現(xiàn)場進行，在調(diào)查結(jié)束后相關數(shù)據(jù)信息基本不會復查，這樣才能節(jié)約調(diào)查時間，但也導致數(shù)據(jù)信息的準確性很容易受人為因素的影響。利用無人機進行航測調(diào)查同樣大小區(qū)域所需的時間僅為

30 min左右，并且還能獲取大范圍的影像信息，相同調(diào)查時間內(nèi)無人機對比人工調(diào)查，可多次對樣地進行觀測，進一步提升森林資源調(diào)查的完整性，再加上影像信息的精準度，可獲得更為準確的冠幅、樹高、面積、密度等信息。無人機航測也存在一些缺點。1）無人機依靠GPS導航進行工作，在樹冠遮擋或其他干擾因素的作用下，調(diào)查往往會出現(xiàn)一定偏差。2）森林資源中林木胸徑分析多是以重要因子模型計算得出，因此拍攝無法準確測量。不過在科學技術快速發(fā)展的背景下，激光雷達、三維激光掃描等先進技術也逐漸應用在無人機航測之中，將測量出更為精準的數(shù)據(jù)信息[1]。

3 無人機航測技術在森林資源調(diào)查中的應用

3.1 航測設計

在無人機航測前需要進行一些準備工作，確保飛行過程的安全穩(wěn)定。1）要提前檢查無人機起落區(qū)域的情況，確保起飛和降落區(qū)域內(nèi)沒有障礙物，并確定降落點。2）要提前做好航測當日氣象條件的分析工作，雖然無人機航測可以在較差環(huán)境下進行工作，但仍然以良好天氣狀況為主，以提高航測分辨率。同時還需對無人機航測影響進行數(shù)據(jù)糾正，結(jié)合相關軟件和三維技術對無人機影像生成后的位置、網(wǎng)格、云數(shù)據(jù)等重新建立模型，能夠真正展現(xiàn)出調(diào)查目標的形態(tài)特性。另外，航測路線和區(qū)域應當結(jié)合過往人工調(diào)查經(jīng)驗進行規(guī)劃，以便于無人機高效快捷地調(diào)查所需內(nèi)容。在完成飛行任務后，還需要對相關影像數(shù)據(jù)進行處理，保障影像、圖片的清晰度和飽和度。

3.2 樹高信息

無人機航測技術主要利用數(shù)字地表模型中的DEM（Digital Elevation Model，DEM）模塊構件三角網(wǎng)模型，以此從三維點數(shù)據(jù)中運用最大領域法計算出樹頂點的位置和高度，這就是樹冠的最高點，當然此數(shù)值并未經(jīng)過精度處理，只是作為模型設定條件的最高點，還需針對冠面坡度、最大曲率、最小曲率等因素進行分析。結(jié)合無人機航測得到的相關影像，分析樹木特征和坐標信息，再根據(jù)GPS顯示的相對坐標位置，測量區(qū)域范圍內(nèi)每株樹高。精度計算公式為精度=1-（提取樹高-實測樹高）/實測樹高，通過此公式便可以得到樣地區(qū)域內(nèi)樹高測量中的最低精度和最高精度，再經(jīng)過無人機對樹干高度的多次提取計算，得到測量中具有的誤差，便可以明確更為精準的樹高[2]。

3.3 冠幅信息

樹木冠幅是無人機偵測森林資源中調(diào)查影像可以得到最為清楚的部分。在影像上樹木的郁閉度有著明顯的反饋，高郁閉度的樹冠以片狀形式表現(xiàn)，其他信息提取效果不佳，而低郁閉度的樹冠分布散開，邊緣清晰，提取質(zhì)量良好。因此，冠幅信息的提取主要是面對高郁閉度進行調(diào)查偵測，可以有多種方法進行調(diào)查提取。

1）以地形分割選取類似的偵測方式，以目標物最優(yōu)分割效果為基礎，經(jīng)過無人機多次調(diào)查后確定分割參數(shù)值。這種方式需要提前設置樹冠分割規(guī)則特征，包括光譜、紋理、空間三要素。光譜是通過影像波段計算樹冠屬性;紋理則是通過設定紋理大小分析影像波段，可以用相關屬性值代替紋理中心像元;空間要素則是三維形狀、面積周長等參數(shù)的設定。此方法可以將大部分樹冠信息完全分割出來，不過也存在部分粘連情況。但分割方式會受到影像本身拍攝陰影的影響，分割效果不好校對導致樹冠信息受到較大干擾，多是在光照條件良好、樹冠非過度密集的情況下使用[3]。

2）利用手工勾畫出樹冠提取邊緣，將無人機拍攝的圖像進行編輯，在圖層中勾畫出樹冠外輪廓，再經(jīng)過計算功能得到每個樹冠的參數(shù)值。人工進行勾畫提取樹冠信息的效果比分割方式更好，可以避免分割受陰影的影響，提高樹冠信息的完整性，相對的人工勾畫也會增加調(diào)查人員的工作量。手工勾畫方式主要以郁閉度較高，林木密集粘連的區(qū)域為主。

3）是基于分割和手工勾畫相結(jié)合的人工神經(jīng)網(wǎng)絡分析提取方式，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡可以不斷學習的優(yōu)勢，再利用圖像分割和手工勾畫所得到的圖像為神經(jīng)網(wǎng)絡提供經(jīng)驗，以此對調(diào)查影像進行精度更高的分析。人工神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)點在于較高的精準度和分析能力，可以結(jié)合不同影像冠幅值平均計算，再由圖像分割和手工勾畫提供支撐，得到精度更高的冠幅信息。不過人工神經(jīng)網(wǎng)絡方法需要花費大量的時間學習和分析，在面對樣地區(qū)域較大的調(diào)查需求時，其提取效率較低。

3.4 地類信息

無人機航測技術在森林資源地類信息調(diào)查中主要以地類分類和像元特征為基礎進行提取分析。運用相關軟件工具對影像中不同地質(zhì)類型進行相應信息的分析提取。地類信息調(diào)查可以采用神經(jīng)網(wǎng)絡、最大似然、最小距離等方法進行處理。不過地類信息獲取分析與森林分析提取相比，表現(xiàn)和區(qū)分效果并不良好，尤其是在林地和耕地區(qū)分中，地類分析很容易出現(xiàn)混亂現(xiàn)象，這是由于反射率數(shù)值相近，分離性不高。面對此種情況，無人機航測技術要發(fā)揮其高分辨率影像的優(yōu)勢，對空間、光譜、紋理等信息特點進行分類，輸出高精度的矢量結(jié)果。可以結(jié)合過往地域分割尺度，在無人機航測線路上針對明確會存在差異的內(nèi)容，在調(diào)查時便可以通過無人機多次影像確定差異大小，從而實現(xiàn)地類信息的準確分割;或是構建起地類樣本庫的方式，為整個森林資源標注樣本編號，例如林地12、耕地3、道路9、水體2等樣本，再將無人機拍攝的影像與地類樣本庫進行匹配，不僅有助于降低混亂分類狀況出現(xiàn)的概率，而且能夠提高分離性與地類邊界準確度[4]。

3.5 單木信息

單獨樹木信息是評判森林資源樣地發(fā)展情況的重要一環(huán)，無人機偵測技術在森林資源調(diào)查過程中往往注重全面、全方位的勘測，再通過多次信息內(nèi)容分析提取出相對準確的數(shù)據(jù)信息，來評判森林資源情況。但對于單個樹木或地質(zhì)的調(diào)查較為缺乏：1）人工對于單獨樹木信息的調(diào)查較為容易，也具備針對性;2）無人機類型的限制，固定翼無人機難以有效面對單獨樹木進行調(diào)查，需要旋翼無人機進行偵測。但針對單獨樹木信息的調(diào)查在無人機偵測技術的幫助下有利于林業(yè)人員更加系統(tǒng)、準確地了解樹木情況，而且在需要對多個獨立樹木進行調(diào)查時，也更加高效。針對樹冠信息的調(diào)查會由輔助軟件選取測算點，并將整個樹冠劃分為數(shù)個層次，根據(jù)每個層次的高度、投影面積、冠幅、樹冠直徑，詳細計算樹冠信息。劃分層次的數(shù)量與樹木種類有一定關系，例如闊葉類樹木需要劃分出5～6個層面，才能保障計算的精準度。而樹高分析是以GPS坐標和相對基準點作為依據(jù)，無人機選取基準線上不同位置的三維點位作為測算點進行拍攝，便能夠提升樹高測算的精準度。單木信息獲取有助于林業(yè)人員了解更為細致的樹木生長狀況，評判整個森林資源的發(fā)展趨勢[5]。

4 結(jié)語

無人機航測技術已經(jīng)在森林資源調(diào)查中廣泛應用，利用相關軟件系統(tǒng)結(jié)合影像數(shù)據(jù)得到樹高、冠幅、地類等信息，相關分析提取精度可達到85%左右，可以有效代替耗時耗力的人工調(diào)查工作。在科學技術快速發(fā)展的背景下，無人機航測將會更加精準和多樣化，能夠逐漸滿足森林資源調(diào)查的各項需求，助力林業(yè)發(fā)展。

參考文獻：

[1] 吳傳志.無人機航測技術估算森林蓄積量的研究[A].中國智慧工程研究會智能學習與創(chuàng)新研究工作委員會.2020萬知科學發(fā)展論壇論文集（智慧工程二）[C].中國智慧工程研究會智能學習與創(chuàng)新研究工作委員會：中國智慧工程研究會智能學習與創(chuàng)新研究工作委員會，2020：8.

[2] 蘇迪，高心丹.基于無人機航測數(shù)據(jù)的森林郁閉度和蓄積量估測[J].林業(yè)工程學報，2020，5（1）：156-163.

[3] 杜巍.探討無人機航測技術在森林資源調(diào)查與保護中的應用[J].花卉，2019（10）：218-219.

[4] 李建光，王麗麗.無人機技術在林業(yè)資源管理中的應用[J].現(xiàn)代園藝，2021，44（14）：193-194.

[5] 地力夏提·包爾漢.無人機遙感技術在林業(yè)資源調(diào)查與監(jiān)測中的應用[J].廣東蠶業(yè)，2021，55（5）：111-112.

（責任編輯：趙中正）

收稿日期：2021-08-09

作者簡介：王太法（1982—），男，貴州劍河人，本科，高級工程師，研究方向為林業(yè)3S與信息技術。E-mail：413457905@qq.com。