林區(qū)環(huán)境因素與CORS測量精度的相關(guān)性分析

王 靖,鄧岳川

(滁州學(xué)院 地理信息與旅游學(xué)院，安徽 滁州 239000)

由于GPS接收機的主要精度依賴于對信號的接收，而在林區(qū)環(huán)境的碎部測量中，雖然連續(xù)運營參考站(Continuously Operating Reference Stations,CORS)有效地攻克了RTK的不足，但樹冠高度、投影、厚度、郁閉度、樹木間距、種類等因素都對CORS信號存在干擾，影響CORS信號的站間傳播，從而對CORS系統(tǒng)的定位精度造成影響甚至?xí)?dǎo)致定位失敗，已成為業(yè)內(nèi)眾所周知的問題。因此，針對林區(qū)環(huán)境復(fù)雜的影響因素，如何提高GPS的定位精度，高效率地利用CORS，減少勘測所需的人力、物力、財力等成為重要的研究方向。同時，林區(qū)中CORS應(yīng)用起步晚，采用的都是較局部片面的措施，或者一些消極的辦法，例如增加GPS天線高度、林區(qū)內(nèi)砍樹開天窗等[1]，且開展的工作還較少，對在林區(qū)實現(xiàn)定位仍處于探索的初級階段。

Deckert等[2]在美國東北部林區(qū)進(jìn)行差分定位,研究地貌、林冠、定位儀安置次數(shù)及三維位置幾何精度因素對定位精度的影響。文獻(xiàn)[3-4]利用空間差值分析確定全球定位系統(tǒng)在林冠下移動時的位置誤差。而我國羅漾明等[5]利用GPS實時差分定位技術(shù)對森林資源連清樣地進(jìn)行定位研究，認(rèn)為定位精度與測量時段和天氣無關(guān)；林木郁閉度對定位精度的影響很小，可以忽略。王瑞杰等[6]進(jìn)行森林內(nèi)定位精度的研究，在觀測時間條件下，郁閉度0.7時定位誤差為68.7 m，誤差較大,可通過延長定位觀測時間滿足二類調(diào)查精度要求。馮仲科等[7]針對林冠山地對GPS的屏蔽作用,建立GPS受林冠山地影響的定位數(shù)字模型，通過實際觀測研究和數(shù)據(jù)分析,得出對實際工作有指導(dǎo)意義的結(jié)論。賴家明等[8]主要研究林分葉面積指數(shù)、優(yōu)勢樹種等與定位精度的關(guān)系,通過對試驗數(shù)據(jù)的分析得出林分葉面積指數(shù)對RTK定位精度有顯著的影響。

從上述文獻(xiàn)可以看出，林區(qū)環(huán)境對GPS技術(shù)測量的精度存在不同方面的影響，而GPS在森林資源等林業(yè)工作中具有重要的現(xiàn)實意義。文中利用相關(guān)性分析工具探索林區(qū)環(huán)境因素與CORS測量精度的相關(guān)性，為林區(qū)環(huán)境下CORS作業(yè)的范圍選取提供一些指導(dǎo)性建議。

1 林區(qū)環(huán)境下CORS測量設(shè)計

1.1 研究區(qū)域

文中主要研究的林區(qū)區(qū)域位于安徽省滁州古城西南約5 km的現(xiàn)滁州市西南郊。地處東經(jīng)118°07′35″～118°18′21″、北緯32°15′17″～32°21′49″之間，緊靠滁州市區(qū)，屬于北亞熱帶向暖溫帶過渡的濕潤季風(fēng)氣候區(qū)。林區(qū)樹種種類豐富，樹木茂盛，優(yōu)勢樹種突出，可選擇測量范圍較多，如廣玉蘭林區(qū)(葉面積約為0.005 m2)、香樟林區(qū)(葉面積約為0.000 8 m2)、針葉松林區(qū)等，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域

1.2 測量方案設(shè)計

1.2.1 軟硬件設(shè)備

1)硬件設(shè)備：LAI-2200C冠層分析儀、南方銀河1號GPS接收機、鋼尺、滁州學(xué)院CORS和全站儀。

2)軟件設(shè)備：ArcGIS軟件 、SPSS、CASS、Excel等數(shù)據(jù)軟件。

1.2.2 技術(shù)流程

實驗圍繞外業(yè)測量和內(nèi)業(yè)處理兩方面進(jìn)行。外業(yè)測量包括對葉面積指數(shù)值(LAI)測量、樹冠投影面積和高度測量、CORS測量;而內(nèi)業(yè)處理主要進(jìn)行LAI值等數(shù)據(jù)與CORS測量精度的相關(guān)性分析。在完成兩部分工作后，對結(jié)果進(jìn)行分析比較，得出對現(xiàn)實工作具有指導(dǎo)性的建議，如圖2所示。

圖2 技術(shù)路線

2 方案實施與數(shù)據(jù)分析

2.1 方案實施

2.1.1 葉面積指數(shù)(LAI)的獲取

在測區(qū)范圍內(nèi)布設(shè)的控制點下利用LAI-2200C冠層分析儀獲取LAI值。由于不同樹種生長狀況不同，從而會影響葉面積指數(shù)的大小，且存在較大的差異，同時光照時間與方向?qū)θ~面積指數(shù)都有一定的影響。為此,選取08:00—09:00和17:00—18:00兩個時間段進(jìn)行測量，得到葉面積指數(shù)LAI值數(shù)據(jù)。記錄并整理數(shù)據(jù)[9-10]，如表1所示。

表1 針葉松區(qū)LAI數(shù)據(jù)統(tǒng)計

2.1.2 樹冠要素的測量

針對樹冠高度、投影面積等基本要素的測量，由于傳統(tǒng)的長度丈量方法不僅精度低，而且效率很低，估算的精度也無法滿足現(xiàn)代社會對森林工程學(xué)科的需求。為此，利用全站儀測量樹冠高度，GPS的CORS模式測量樹冠投影面積(測量邊界的6個點)。利用CASS軟件將邊界點數(shù)據(jù)連成封閉的面狀區(qū)域，在CASS面屬性中查看投影面積，如圖3所示。

圖3 CASS計算的樹冠投影面積

2.1.3 CORS測量作業(yè)實時獲取

CORS測量一般選取12：00之前和14：30之后[11]。在GPS手簿中創(chuàng)建項目文件夾，用于保存所測點的坐標(biāo)數(shù)據(jù)。打開主機，設(shè)置為移動站。連接對中桿和主機，調(diào)整對中桿為固定高度。藍(lán)牙連接GPS儀器后打開網(wǎng)絡(luò)設(shè)置，輸入CORS賬戶，確定坐標(biāo)系，進(jìn)行坐標(biāo)轉(zhuǎn)換(誤差在0.05 m之內(nèi)為合格)。連接好基站的GPS，對測站點進(jìn)行點位測量。首先測量廣玉蘭所在的林區(qū)，將架上GPS的對中桿底部放到測站點，保持水平氣泡居中，在手簿上按ENTER鍵，輸入天線高。記錄平面精度(H)、高程精度(V)和測站點位置時，按要求第1次固定后不記錄，重新初始化，第2次固定后再記錄，避免初次固定解解算整周模糊度出現(xiàn)錯誤，觀察兩次互差，當(dāng)互差在限差范圍內(nèi)時，求取平均值，以提高成果精度[12-13]。

以同樣方法對所有的測區(qū)進(jìn)行測量，導(dǎo)出手簿數(shù)據(jù)，提取測站點的X,Y軸坐標(biāo)以及平面精度和高程精度，匯總(以廣玉蘭區(qū)為例)如表2所示。

表2 各測站點CORS測量原始數(shù)據(jù)(以廣玉蘭區(qū)為例)

2.2 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果相關(guān)性分析

在不同的林區(qū)范圍內(nèi)，考慮地形地勢、樹種分布情況、林分郁閉度等因素，共選設(shè)實驗定位測量點151個，實時記錄測站點在不同林區(qū)環(huán)境下的平面精度與高程精度，以此分析相關(guān)性，探索規(guī)律。

2.2.1 林區(qū)環(huán)境因素與CORS測量精度的相互關(guān)系

相關(guān)性分析是指變量之間確實存在關(guān)系，但數(shù)量上不是嚴(yán)格對應(yīng)的依存關(guān)系[14]，這種相關(guān)性可采用回歸模型模擬分析。這種現(xiàn)象之間的相互聯(lián)系，常表現(xiàn)為一定的因果關(guān)系。判定系數(shù)R2用于判斷自相關(guān)時回歸方程的擬合優(yōu)度。通常可以認(rèn)為R2大于0.9時，所得到的回歸方程擬合得較好，而R2小于0.5時，所得的回歸方程很難說明變量之間的依賴關(guān)系[15]。

根據(jù)2.1的測量數(shù)據(jù)，利用SPSS回歸線性分析林區(qū)優(yōu)勢樹種的LAI值、樹冠高度以及投影面積與CORS測量精度之間的相互關(guān)系，如表3所示。

由表3可以看出，優(yōu)勢樹種LAI值的R2為0.749，滿足顯著性關(guān)系，而樹冠投影面積的R2為0.226，樹冠高度的R2為0.043，未發(fā)現(xiàn)較強的相互依賴關(guān)系。

表3 林區(qū)環(huán)境因素與CORS測量精度的回歸模型分析

2.2.2 SPSS相關(guān)性分析

在進(jìn)行林區(qū)影響因素與CORS測量精度顯著相關(guān)性分析時，采用SPSS軟件，包括Pearson(皮爾遜)、Kendall(肯德爾)和Spearman(斯伯曼/斯皮爾曼)3種相關(guān)分析方法。常用的方法有Pearson積差相關(guān)分析和Spearman秩相關(guān)分析。Pearson相關(guān)用于雙變量正態(tài)分布，當(dāng)兩變量不符合雙變量正態(tài)分布的假設(shè)時，需用Spearman秩相關(guān)來描述變量間的相互變化關(guān)系[13]。Spearman秩相關(guān)系數(shù)(rs)的含義：左下角有注明“**”表示相關(guān)性在0.01以上是顯著的，在p<0.1條件下，一般認(rèn)為相關(guān)系數(shù)|r|在0.8～1.0之間是極強相關(guān)；0.6～0.8之間是強相關(guān)；0.4～0.6 之間是中等程度相關(guān)；0.2～0.4之間是弱相關(guān)；0.0～0.2則是極弱相關(guān)或無相關(guān)[14-15]。

檢驗151個優(yōu)勢樹種點精度數(shù)據(jù)的正態(tài)分布特性，觀察是否可以進(jìn)行Pearson線性相關(guān)性分析，如表4所示。

表4 檢驗優(yōu)勢樹種的平面精度與高程精度的正態(tài)分布特性

由表4知廣玉蘭、香樟樹和針葉松3種樹木的平面精度和高程精度不服從正態(tài)分布，則采用Spearman秩相關(guān)分析。

結(jié)果顯示，優(yōu)勢樹種區(qū)域的LAI值與CORS測量精度存在顯著相關(guān)性(p<0.01)，根據(jù)相關(guān)性系數(shù)得出r平面=0.875，r高程=0.867，見表5；樹冠的投影面積與CORS測量精度存在中等顯著相關(guān)性(p<0.01)，得出r平面=0.509，r高程=0.568，見表6；樹冠高度與CORS測量精度無明顯相關(guān)性，r平面=0.038，r高程=0.096，見表7。這也說明表3中LAI值CORS測量精度相關(guān)性不是偶然因素導(dǎo)致的。

表5 優(yōu)勢樹種LAI值與CORS測量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

表6 樹冠投影面積與CORS測量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

表7 樹冠高度與CORS測量精度的Spearman秩相關(guān)系數(shù)

2.2.3 統(tǒng)計學(xué)分析

在SPSS軟件中，分別導(dǎo)入優(yōu)勢樹種廣玉蘭區(qū)、香樟樹區(qū)以及針葉松區(qū)采集的LAI測站點平面精度(H)和高程精度(V)等數(shù)據(jù)，繪制散點圖，可直觀地看到變量之間真實的變化關(guān)系，如圖4所示。

圖4 LAI值對CORS平面/高程精度的影響統(tǒng)計

根據(jù)散點圖可知優(yōu)勢樹種LAI值在0～3之間時，CORS測量水平精度(H)穩(wěn)定分布在0.00～0.20 m之間；CORS測量高程精度(V)大多數(shù)分布在0.00～0.20 m之間，但也存在極少數(shù)分布在0.20～0.50 m之間。

3 結(jié)束語

文中通過實驗探究林區(qū)環(huán)境下影響因素與CORS測量精度之間的相關(guān)性，探索其規(guī)律，從而削弱CORS測量誤差，提高測量精度。結(jié)果表明，優(yōu)勢樹種的LAI值與CORS測量精度之間存在統(tǒng)計學(xué)意義，而樹冠高度和樹冠投影面積與CORS測量精度之間無統(tǒng)計學(xué)意義。但綜合可知優(yōu)勢樹種的葉面積指數(shù)(LAI)值與CORS測量精度之間強相關(guān)，樹冠投影面積與CORS測量精度中等相關(guān)，而樹冠高度與CORS測量精度之間在本次實驗中未發(fā)現(xiàn)明顯相關(guān)性，需要進(jìn)一步研究。同時根據(jù)散點圖的點分布狀況以及數(shù)據(jù)統(tǒng)計，可側(cè)面反映出LAI值在2～3范圍內(nèi)CORS測量的平面精度為0.03～0.423 m、高程精度為0.072～0.439 m，已達(dá)到地籍圖測繪等工程測量作業(yè)條件；而LAI值在2以下時，CORS測量平面精度0.009～0.053 m、高程精度0.020～0.087 m，已達(dá)到厘米級精度，更適合開展測繪作業(yè)。

由于本次實驗主要針對某高校校區(qū)內(nèi)部的優(yōu)勢樹種區(qū)域，所選的優(yōu)勢樹種種類、林區(qū)范圍仍相對有限。針對林區(qū)內(nèi)的植物自身特點來看，本次實驗只是選取了優(yōu)勢樹種的LAI值、樹冠高度以及其投影面積，還有葉傾角、葉密度、樹冠厚度等將在今后加以深入地研究。