便攜式高精度立木胸徑測量裝置研制與試驗(yàn)

孫林豪，馮仲科,2，蘇玨穎，邵亞奎，路丹桂，馬天天

便攜式高精度立木胸徑測量裝置研制與試驗(yàn)

孫林豪1，馮仲科1,2※，蘇玨穎1，邵亞奎1，路丹桂1，馬天天1

（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. 海南大學(xué)熱帶特色林木花卉與種質(zhì)創(chuàng)新教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，海口 570228）

立木胸徑是森林資源調(diào)查中最重要的測量指標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)高效、精準(zhǔn)、簡便地測量立木胸徑，適應(yīng)復(fù)雜樹形和不同徑級的樹木，節(jié)省內(nèi)外業(yè)勘測成本，該研究研制了一款立木胸徑測量裝置?；谒淼来抛栊D(zhuǎn)編碼器構(gòu)建適合低成本、輕小型機(jī)電結(jié)構(gòu)和高分辨力處理算法的方法，同時(shí)開發(fā)了由嵌入式軟件、Android端應(yīng)用和Web端應(yīng)用構(gòu)成的系統(tǒng)軟件，通過多功能按鍵組合設(shè)計(jì)了特殊樹形和大徑級樹木的作業(yè)流程。在單木勘查作業(yè)過程中，裝置的機(jī)電結(jié)構(gòu)會將立木胸徑由機(jī)械量先轉(zhuǎn)換為磁信號再轉(zhuǎn)換成電信號，之后由嵌入式軟件中集成的處理算法把電信號換算成胸徑測量數(shù)據(jù)。完成所有單木勘查作業(yè)后，裝置內(nèi)的藍(lán)牙將數(shù)據(jù)傳輸至Android端應(yīng)用進(jìn)行存儲再上傳到Web端的數(shù)據(jù)庫中。為驗(yàn)證裝置的測量精度和作業(yè)效率，選取包含多個(gè)樹種的196株立木和一塊包含42株立木的小樣地進(jìn)行試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果表明：該裝置對不同徑級的立木都具有較高的測量精準(zhǔn)度（總平均絕對誤差為0.08 cm、平均絕對百分比誤差為0.37%、均方根誤差為0.12 cm和相對均方根誤差為0.54%）；人均每株立木測量耗時(shí)為9.3 s（約為傳統(tǒng)圍尺方法的1/3），作業(yè)效率高。該裝置解決了傳統(tǒng)圍尺在數(shù)據(jù)量測、記錄和入庫上的短板，降低了人力成本，比非接觸式、卡測類、電子拉繩類儀器的制造成本低幾百到上萬元，造價(jià)僅為260元，且攜帶方便（質(zhì)量僅為230 g），符合國家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定的精度要求，在森林資源調(diào)查中具有寬廣的應(yīng)用前景。

林業(yè)；測量；設(shè)計(jì)；胸徑；隧道磁阻；編碼器；森林資源調(diào)查

0 引 言

立木胸徑（Diameter at Breast Height, DBH），為距地面1.3 m胸高處的樹木直徑[1-2]。當(dāng)前，國內(nèi)森林資源調(diào)查主要使用傳統(tǒng)的測徑圍尺來測量胸徑，采集數(shù)據(jù)時(shí)二人一組，一人用圍尺沿胸高斷截面一圈后讀尺面上的刻度[3-4]，一人手工計(jì)數(shù)，測量結(jié)束后將數(shù)據(jù)人工入庫，整個(gè)過程費(fèi)時(shí)費(fèi)力，且易出錯(cuò)[5-8]，圍尺因尺面較寬會引起一定的測量誤差[9-11]。由于胸徑相較于樹高、冠幅、枝下高、樹齡等因子更易測量[1-2]，是森林立地質(zhì)量的評價(jià)指標(biāo)，更是構(gòu)建林分蓄積、森林碳匯等模型的重要因子[1-3]，因此高效、精準(zhǔn)地測量立木胸徑對確定森林資源狀況和制定森林經(jīng)營管理策略有著重大意義。

目前胸徑測量主要分為非接觸式和接觸式[11-13]。非接觸式是指在未觸碰到樹木軀干的情況下來量測立木胸徑[11-13]，主要的技術(shù)和方法有遙感影像[14-16]或無人機(jī)影像[17-19]反演法、激光掃描法[20-24]、基于相機(jī)[25-28]或手機(jī)[29-30]的攝影測量法[31-33]等，雖然上述方法能在一定程度上快速、大規(guī)模地估測胸徑，但是存在精度不穩(wěn)定、價(jià)格高昂、操作復(fù)雜、受環(huán)境因素干擾大、成本高、不便攜等缺點(diǎn)，難以在森林茂密、地勢復(fù)雜的環(huán)境下使用。接觸式測量所使用的測徑儀器可分為圍測類和卡測類[10]?？y類測徑儀通常是在傳統(tǒng)卡尺的基礎(chǔ)上進(jìn)行電子化和數(shù)字化改造[34]，尺寸較大，對于測量呈簇狀分布的樹木或在茂密的樹林使用存在諸多不便[10-12,34]，對于樹干橫截面不規(guī)則的立木需多次測量取均值，耗時(shí)費(fèi)力，若進(jìn)行多期森林樣地調(diào)查，因卡測方向的不同，會導(dǎo)致不同期數(shù)據(jù)所計(jì)算的樹木生長量存在較大誤差?，F(xiàn)階段國內(nèi)學(xué)者設(shè)計(jì)的圍測類測徑儀都是基于線性電子拉繩傳感器[4,35-36]進(jìn)行研制的，該型傳感器雖然分辨力和精準(zhǔn)度較高，但存在著繩徑過細(xì)、易折斷、體積過大不易攜帶、電路設(shè)計(jì)復(fù)雜、信號處理成本高等問題。上述的裝置或方法對大徑階樹木、樹形呈分叉、瘤狀、簇狀分布和胸徑處出現(xiàn)樹包、節(jié)疤、凹凸等特殊且常見的情況并不適用；在配套軟件上，缺乏一體化的數(shù)據(jù)管理平臺或需要復(fù)雜的后處理軟件[20-23]，人工成本高，所以難以在森林資源調(diào)查中大規(guī)模推廣使用。

為滿足森林資源調(diào)查工作的實(shí)際需求，本研究融合傳感器技術(shù)、機(jī)電一體化、軟件工程、測樹學(xué)、森林經(jīng)理學(xué)等學(xué)科知識，吸收測徑圍尺的優(yōu)點(diǎn)，克服電子拉繩傳感器的缺點(diǎn)，并考慮到特殊樹形和大徑級的樹木測量的要求，研制一款新型立木胸徑測量裝置。為實(shí)現(xiàn)該裝置在立木胸徑測量上的電子化、數(shù)字化、便攜化、內(nèi)外業(yè)一體化，基于隧道磁阻旋轉(zhuǎn)編碼器提出一種結(jié)合低成本、輕小型機(jī)電結(jié)構(gòu)和高分辨力算法，同時(shí)開發(fā)了由嵌入式軟件、Android端應(yīng)用和Web端應(yīng)用所構(gòu)成的系統(tǒng)軟件；以期為提高胸徑測量精度、提升作業(yè)效率、增強(qiáng)實(shí)用性、降低制造成本和推廣應(yīng)用上提供參考。

1 裝置結(jié)構(gòu)與工作原理

1.1 總體結(jié)構(gòu)

所研制的便攜式高精度立木胸徑測量裝置的機(jī)械結(jié)構(gòu)如圖1所示，尺寸：長8.35 cm×寬5.80 cm×高5.55 cm，質(zhì)量：230 g，可持續(xù)工作至少20 h，主要零部件都裝配在外殼和底板上；外殼上裝配有觸控屏（屏幕尺寸：長5.76 cm×寬4.32 cm，分辨率：320像素×240像素）、按鍵、開關(guān)等部件及尺帶、觸控屏、手柄、充電指示燈、Type-c充電頭等的開孔；底板上裝配有隧道磁阻旋轉(zhuǎn)編碼器、印刷電路板、法蘭、尺帶、轉(zhuǎn)盤、發(fā)條、擋板、電池等部件，其中尺帶的末端與轉(zhuǎn)盤相連。

1.2 電路設(shè)計(jì)

本文立木胸徑測量裝置的電路結(jié)構(gòu)框圖如圖2a所示，主控模塊采用低成本、抗干擾、低功耗的STC15W4K48型單片機(jī)；編碼器為PD-1503-SDI型（脈沖位數(shù)12位，外徑15 mm，長度18.5 mm，軸3 mm，出軸長度10 mm），用于測量轉(zhuǎn)盤的旋轉(zhuǎn)變量；觸控屏和按鍵用于人機(jī)交互；存儲模塊使用SD卡（容量2 GB），用于測量數(shù)據(jù)的存儲；通信模塊為JDY-31型藍(lán)牙（工作電壓3.3 V，傳輸距離30 m，數(shù)據(jù)吞吐量16 kB/s），用于和上位機(jī)通信，可將實(shí)時(shí)測量數(shù)據(jù)或SD卡中存儲數(shù)據(jù)進(jìn)行上傳；電源模塊由鋰電池（電量4 000 mAh，輸入電壓3.7 V，輸出電壓5 V）、充電芯片、電源芯片和開關(guān)組成，有充放電、短路保護(hù)、升降壓等功能。依據(jù)電路結(jié)構(gòu)框圖所設(shè)計(jì)的印制電路板如圖2b所示，集成了主控、存儲、通信等模塊，并提供了編碼器、觸控屏、電池等接口。

1.觸控屏開孔 2.尺帶開孔 3.外殼 4.觸控屏 5.隧道磁阻旋轉(zhuǎn)編碼器 6.印刷電路板 7.法蘭 8.尺帶 9.轉(zhuǎn)盤 10.發(fā)條 11.底板 12.開關(guān) 13.充電指示燈開孔 14.Type-c充電接口開孔 15.按鍵 16.手柄開孔 17.電池 18.擋板

1.Type-c充電口 2.充電指示燈 3.電池接口 4.開關(guān)接口 5.SD卡槽 6.觸控屏接口 7.單片機(jī) 8.按鍵接口 9.編碼器接口

1.3 工作原理

1.3.1 總體工作原理

裝置的總體工作原理是將立木胸徑測量工作電子化和數(shù)字化，具體如下：

1）電子化：通過機(jī)電結(jié)構(gòu)將胸徑測量時(shí)尺帶所拉出的直線位移變量轉(zhuǎn)換為轉(zhuǎn)盤、法蘭、編碼器中心軸的旋轉(zhuǎn)變量；再通過編碼器內(nèi)部的隧道磁阻（Tunnel Magneto-Resistance，TMR）元件感應(yīng)由此產(chǎn)生的磁場變化來產(chǎn)生電信號。

2）數(shù)字化：通過單片機(jī)中集成的處理算法將編碼器輸出的電信號換算成胸徑測量數(shù)據(jù)，然后傳輸?shù)较到y(tǒng)軟件中進(jìn)行數(shù)據(jù)管理。

1.3.2 隧道磁阻檢測角度原理

TMR元件是基于隧道磁阻效應(yīng)所制造的磁性多層膜材料，隧道磁阻效應(yīng)作為第四代磁傳感技術(shù)，具有靈敏度高、磁場分辨率高，響應(yīng)時(shí)間快，溫度漂移特性好、功耗低、體積小等優(yōu)點(diǎn)[37]；內(nèi)有在2層強(qiáng)磁性體（自由層和釘扎層）中嵌入1～2 nm厚薄絕緣體的阻隔結(jié)構(gòu)，自由層磁化方向根據(jù)外部磁場方向而變化，但釘扎層磁化方向被固定，不因外部磁場方向的變化而發(fā)生改變；當(dāng)釘扎層與自由層的磁化方向平行時(shí)，阻隔層可流過大電流，TMR元件的電阻值最?。划?dāng)磁化方向?yàn)榉聪驎r(shí)，則反之[38]。利用TMR元件來檢測角度的原理如3圖所示：當(dāng)固定的TMR元件上方有一磁鐵在延一中心軸旋轉(zhuǎn)時(shí)，其自由層的磁化方向追隨磁鐵的磁場方向而變化，因此TMR元件的電阻值也隨之變化；通過TMR元件的電阻值與釘扎層和自由層之間磁化方向的相對角度成正比的關(guān)系來實(shí)現(xiàn)角度檢測[37-38]。

圖3 隧道磁阻元件檢測角度原理圖

1.3.3 編碼器結(jié)構(gòu)與原理

編碼器的整體結(jié)構(gòu)如圖4所示，出線接電源線、地線，并輸出數(shù)字信號；磁屏蔽外殼主要起到保護(hù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)及屏蔽外部磁場的作用；在內(nèi)部，通過編碼器的芯片來檢測轉(zhuǎn)軸帶動(dòng)磁鐵旋轉(zhuǎn)所產(chǎn)生的磁場變化[38]，編碼器芯片中集成有8個(gè)TMR元件組成的2組惠斯特橋，其中1的釘扎層磁化方向一致、2的釘扎層磁化方向一致且與1相反、5和8的釘扎層磁化方向一致且與1和4正交、6和7的釘扎層磁化方向一致且與5相反。

注：VCC為電源；GND為地；A+為左惠斯特電橋正極；A-為左惠斯特電橋負(fù)極；B+為右惠斯特電橋正極；B-為右惠斯特電橋負(fù)極；R1、R2、R3、R4、R5、R6、R7、R8分別為惠斯特電橋中的TMR元件電阻，Ω。

左惠斯通電橋的差分輸出電壓值A(chǔ)為

式中A+為左惠斯通電橋的正極電壓，V；A-為左惠斯通電橋的負(fù)極電壓，V；Vcc為電源電壓，V。

右惠斯通電橋的差分輸出電壓值B為

式中B+為右惠斯通電橋的正極電壓，V；B-為右惠斯通電橋的負(fù)極電壓，V。

由于2組惠斯通電橋內(nèi)每個(gè)半橋內(nèi)的2個(gè)TMR元件的釘扎層磁場方向相反，不同組所對應(yīng)的2個(gè)TMR元件的釘扎層磁場方向正交，因此其輸出信號曲線為2路正交的余弦波A、B，當(dāng)轉(zhuǎn)軸逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)時(shí)，A路余弦波超前B路余弦波相位角90°，當(dāng)轉(zhuǎn)軸順時(shí)針旋轉(zhuǎn)時(shí)，則A路余弦波滯后B路余弦波相位角90°。最后，通過濾波器、模數(shù)轉(zhuǎn)換器、微處理器的處理將2路余弦波轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號[38]。

1.3.4 胸徑換算原理

胸徑換算是通過將拉出尺帶的長度先換算成轉(zhuǎn)盤的旋轉(zhuǎn)圈數(shù)和單圈的旋轉(zhuǎn)角度，再通過編碼器進(jìn)行量測而完成的，其原理如圖5所示。

注：Z為尺帶外露部分長度，cm；W為尺帶寬度，cm；DI為轉(zhuǎn)盤直徑，cm；N為最大旋轉(zhuǎn)圈數(shù)；b為編碼器位數(shù)；X為當(dāng)前旋轉(zhuǎn)圈數(shù)；STEP為步進(jìn)脈沖信號；DIR為方向電平信號；JN為單圈步進(jìn)值；INDEX為0位脈沖信號；QN為旋轉(zhuǎn)圈數(shù)累計(jì)值。

圖5中的單實(shí)線框?yàn)檗D(zhuǎn)盤和尺帶的平面投影，第圈尺帶的內(nèi)圈周長運(yùn)算函數(shù)()為：

圖5中的雙實(shí)線框?yàn)榈木幋a器工作時(shí)所輸出脈沖信號的時(shí)序，每單向完整旋轉(zhuǎn)1圈后產(chǎn)生2個(gè)步進(jìn)脈沖信號STEP和1個(gè)0位脈沖信號INDEX；當(dāng)轉(zhuǎn)盤帶動(dòng)編碼器沿順時(shí)針旋轉(zhuǎn)時(shí)，方向電平信號DIR為低電平，沿逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)時(shí)方向電平信號DIR為高電平。利用單片機(jī)對編碼器輸出的STEP、DIR、INDEX進(jìn)行信號處理后得到的數(shù)值結(jié)合式（3）計(jì)算出的尺帶測量長度為：

單片機(jī)每捕捉到1個(gè)STEP的下降沿且DIR為低電平則JN值加1，若DIR為高電平則JN值減1，數(shù)值為0～2的整數(shù)；同理QN通過捕捉INDEX和DIR信號進(jìn)行增減，數(shù)值為0～的整數(shù)。

最后將式（4）求得的長度換算成胸徑：

1.3.5 系統(tǒng)誤差分析

一定的尺帶寬度會引起系統(tǒng)誤差[10]，即尺帶所圍繞曲面的周長會大于所測水平橫截面的實(shí)際周長r，如圖6所示。

注：K為尺帶寬度，cm；L為尺帶測量長度，cm；Lr為實(shí)際周長，cm；Dr為實(shí)際直徑，cm.

尺帶寬度所引起的系統(tǒng)絕對誤差A(yù)E、系統(tǒng)相對誤差RE如式（6）、式（7）所示。

以和作為自變量，以AE和RE作為因變量繪制的系統(tǒng)誤差變化曲面，如圖7所示。

注：AE為絕對誤差，cm；Re為相對誤差。

由式（6）、式（7）和圖7可知，當(dāng)一定時(shí)，AE和RE與呈正相關(guān)；當(dāng)一定時(shí)，AE和RE與呈負(fù)相關(guān)；若實(shí)際使用中選用尺面寬度太小的鋼尺，則會像拉繩傳感器的鋼絲繩一樣容易折斷且在拉伸過程中會割傷手指[4,35-36]；因此，本文選用尺面寬度適當(dāng)（=1.4 cm）的低成本布尺，其絕對誤差A(yù)E<0.02 cm（>5 cm）、相對誤差RE<0.025%（≥20 cm），符合國家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定[41]（樹木胸徑大于5 cm起測，對于胸徑小于20 cm的樹木，測量誤差要小于0.3 cm；胸徑大于或等于20 cm的樹木，測量誤差要小于1.5%）。

1.3.6 分辨力分析

雖然量具的高分辨力并不意味著高精度，但是高分辨力是高精度的保證[37-39]。根據(jù)圖5和公式（3）可以推得第圈的尺帶可被測量的最小變化即分辨力Res為

以和作為自變量，以Res作為因變量，所繪制的分辨力變化曲面如圖8所示。由式（8）和圖8可知，在=1時(shí)，Res的最大值最低；當(dāng)一定時(shí)，越大，Res的值越小即分辨力越高，但越大也意味著編碼器成本越高，因此本文選擇最常見的12位編碼器，其任意圈的Res0.0034 cm，在顯示屏上的可視分辨力取為0.01 cm。

2 系統(tǒng)軟件

系統(tǒng)軟件由嵌入式軟件、Android端應(yīng)用和Web端應(yīng)用構(gòu)成。嵌入式軟件主要用于集成高分辨力的處理算法和實(shí)現(xiàn)不同測樹情景的人機(jī)交互功能。Android端應(yīng)用和Web端應(yīng)用主要用于數(shù)據(jù)管理，包含了數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)的提取與顯示、數(shù)據(jù)的存儲與上傳、數(shù)據(jù)的查詢與展示等功能。

注：Res為分辨力，cm。b為編碼器位數(shù)。

2.1 嵌入式軟件流程

嵌入式軟件的程序基于Keil_C51平臺使用C語言進(jìn)行開發(fā)，其流程如圖9所示，主程序流程中主要包括胸徑計(jì)算、儀器配置、按鍵功能檢測與運(yùn)算、存儲數(shù)據(jù)、刷新數(shù)值顯示等功能；外部中斷INT0子流程通過STEP信號下降沿觸發(fā)，最后返回JN值；外部中斷INT1子流程通過INDEX信號下降沿觸發(fā)，最后返回JN值和QN值；胸徑計(jì)算子流程根據(jù)輸入QN值和JN值返回長度和胸徑。

圖9 嵌入式軟件流程圖

2.2 單木勘查作業(yè)情景

在實(shí)際測樹過程中，除了樹形正常且中小胸徑的樹木以外，還會遇到其他樹形或大胸徑的樹木，其他方法或儀器大多都無有效或省力的手段或根本無法測量[40]，本文裝置嵌入式軟件針對不同的測樹情景設(shè)計(jì)了多功能按鍵組合進(jìn)行操作，其中單木勘查作業(yè)情景如圖10所示，具體分類如下：

1）情景1：正常樹形的樹木，測樹時(shí)將尺帶繞樹干1圈后按綠鍵1次，程序會自動(dòng)存儲樹木編碼的胸徑值Dz。

2）情景2：分叉部位在地面1.3 m以上的樹木，測樹時(shí)操作同上。

3）情景3：分叉部位在地面1.3 m以下或呈簇狀分布的樹木，測樹時(shí)按多株樹處理，每繞1次樹干按綠鍵1次，程序分別存下樹木編碼+1+2…的胸徑值Dz、Dz+1、Dz+2…。

4）情景4：瘤狀樹形或胸徑處出現(xiàn)樹包、節(jié)疤、凹凸等的樹木，需要在不同的樹干橫截面測量多次，測樹時(shí)先繞1次樹干某1橫截面后按綠鍵1次，再每繞1次樹干其它橫截面后按黃鍵1次，共計(jì)次，程序自動(dòng)計(jì)算均值并存儲樹木編碼的胸徑值Dz=(Dz0+Dz1+…+Dz)/(1)。

5）情景5：大胸徑的樹木，當(dāng)只測1處樹干橫截面時(shí)，先沿著該橫截面的部分邊緣按綠色鍵1次，再每繞剩余邊緣1次后按紅鍵1次直至測完，共計(jì)次，進(jìn)行累加并存下樹木編碼的胸徑值Dz=Dz0+Dz1+…+Dz；當(dāng)需測多處橫截面的胸徑時(shí)，程序按照先分別計(jì)算并存儲不同橫截面的累加值，再將多個(gè)累加值按情景4求均值，最后存儲該樹木編碼的胸徑值。

圖10 單木勘查作業(yè)情景圖

2.3 數(shù)據(jù)管理

立木胸徑數(shù)據(jù)管理的數(shù)據(jù)流遵循自頂向下、逐層分解的設(shè)計(jì)思路，系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖如圖11所示。

圖11 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流

Android端應(yīng)用：基于Android Studio開發(fā)平臺使用Java編程語言設(shè)計(jì)的Android應(yīng)用，包含了數(shù)據(jù)通信、數(shù)據(jù)的提取與顯示、數(shù)據(jù)的保存與上傳等功能，供現(xiàn)場的林業(yè)勘察員使用。

Web端應(yīng)用：通過Nginx服務(wù)器和Mysql數(shù)據(jù)庫使用Html、JS、PHP語言搭建，并部署在云服務(wù)器上，其主要功能為數(shù)據(jù)處理、分析與展示，供后端的林業(yè)數(shù)據(jù)管理員使用。

3 結(jié)果與分析

3.1 測量精度與作業(yè)效率評價(jià)

為驗(yàn)證裝置的測量精度與作業(yè)效率，于2022年5月開展試驗(yàn)，試驗(yàn)地點(diǎn)為北京林業(yè)大學(xué)校園（116.33°E，39.99°N），使用的設(shè)備有傳統(tǒng)圍尺（太平洋牌）1個(gè)、便攜式高精度立木胸徑測量裝置1臺、電子拉繩傳感器（臺州市椒江西域電子廠制）1臺，上述3種設(shè)備的配置參數(shù)見表1，3種設(shè)備的單木作業(yè)對比如圖12所示，具體評價(jià)方法如下：

1）測量精度評價(jià)：使用上述3種設(shè)備依次測量試驗(yàn)地點(diǎn)內(nèi)銀杏（L.）、圓柏（）、刺槐（）、洋白（）、鵝掌楸（）、雜交鵝掌楸（）、臭椿（）、梅（）、美桐（）、七葉樹（）、白皮松（）、油松（）、雪松（）等共196株立木。使用系統(tǒng)誤差最小和分辨力最高的電子拉繩傳感器所采集的數(shù)據(jù)作為真值，再將傳統(tǒng)圍尺和本文裝置所采集的數(shù)據(jù)分別作為測量值，計(jì)算平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE）、平均絕對百分比誤差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）、均方根誤差（Root Mean Squared Error，RMSE）和相對均方根誤差（Relative Root Mean Square error，RRMSE）、誤差（Error，Err）等指標(biāo)進(jìn)行評估，其計(jì)算公式為：

Err=

mi

?

ri

（13）

式中為試驗(yàn)中的立木總數(shù)，=196。

2）作業(yè)效率評價(jià)：在試驗(yàn)地中選取1塊有42株立木的小樣地，立木相互間距約為2～5 m；采用本文裝置測量時(shí)1人1組，測量完后通過手機(jī)App直接上傳到數(shù)據(jù)庫；電子拉繩傳感器測量時(shí)2人1組，1人測量，1人通過手機(jī)App藍(lán)牙獲取數(shù)據(jù)點(diǎn)擊按鈕記錄，測量結(jié)束后也直接上傳到數(shù)據(jù)庫；傳統(tǒng)圍尺測量時(shí)2人1組，1人測量讀數(shù)1人記錄，測量結(jié)束后再由其中1人將紙質(zhì)記錄表中的數(shù)據(jù)錄入電腦并校對；記錄下上述各組作業(yè)期間所消耗的時(shí)間，計(jì)算單木平均耗時(shí)、人力耗時(shí)、單木人均耗時(shí)來進(jìn)行評估，其計(jì)算公式為：

式中1為單木平均耗時(shí)，2為人力耗時(shí)，3為木人均耗時(shí)，o為內(nèi)業(yè)時(shí)長，f為外業(yè)時(shí)長，o為內(nèi)業(yè)人數(shù)，f為外業(yè)人數(shù)t為樣地中的立木總數(shù)，t=42。

圖12 3種設(shè)備之間的單木勘查作業(yè)對比

表1 3種設(shè)備的配置參數(shù)Table 1 Configuration parameters of three devices

3.2 測量精度結(jié)果分析

表2為傳統(tǒng)圍尺和本文裝置對不同徑階級下胸徑的測量精度，其中徑級組是參照森林資源二類調(diào)查技術(shù)手冊中的徑階距并采用上限排外法來劃分[4, 42]。在不同徑級組下2種設(shè)備胸徑測量值的誤差分布如圖13所示。由表2可知，本文裝置各個(gè)徑級組的精度指標(biāo)絕大多數(shù)都優(yōu)于傳統(tǒng)圍尺，總體MAE為0.08 cm、MAPE為0.37%、RMSE為0.12 cm、RRMSE為0.54%，優(yōu)于傳統(tǒng)圍尺；由圖13可知，本文裝置的誤差點(diǎn)在?0.5～0.5 cm范圍內(nèi)且小徑級的誤差在?0.25～0.25 cm，而傳統(tǒng)圍尺部分小徑級的誤差點(diǎn)離零點(diǎn)距離超過0.25 cm。本文裝置測量精度更高。

表2 不同徑級下2種設(shè)備的胸徑測量精度Table 2 Accuracy of two types of device DBH measurement under different diameter class groups

注：MAE為平均絕對誤差；MAPE為平均絕對百分比誤差；RMSE為均方根誤差；RRMSE為相對均方根誤差；I為小徑級，胸徑范圍5.0～12.9 cm；II為中徑級，胸徑范圍13.0～24.9 cm；III為大徑級，胸徑范圍25.0～36.9 cm；IV為特大徑級，胸徑≥37.0 cm。

Note: MAE represents mean absolute error; MAPE represents mean absolute percentage error; RMSE represents root mean squared error; RRMSE represents relative root mean square error; I represents small diameter class, DBH range 5.0-12.9 cm; II represents middle diameter class, DBH range 13.0-24.9 cm; III large represents diameter class, DBH range 25.0-36.9 cm; IV represents extra large diameter class, DBH≥37.0 cm.

圖13 不同徑級下2種設(shè)備胸徑測量值的誤差分布圖

3.3 作業(yè)效率結(jié)果分析

表3為3種設(shè)備的作業(yè)效率。由表3可知，本文裝置單木人均耗時(shí)僅為9.3 s，本文裝置的單木人均耗時(shí)最短，單木人均耗時(shí)分別約為電子拉繩傳感器的1/2、傳統(tǒng)圍尺的1/3；相較于胸徑圍尺測量，本文裝置在外業(yè)上只需1人，省去了讀數(shù)和計(jì)數(shù)的環(huán)節(jié)，在內(nèi)業(yè)上無需錄入和校對數(shù)據(jù)；相較于電子拉繩傳感器，本文裝置只需1人且更加輕巧。

表3 3種設(shè)備的作業(yè)效率Table 3 Work efficiency of 3 types of device s

4 成本與實(shí)用性分析

隨著國內(nèi)森林資源調(diào)查要求的不斷提高，傳統(tǒng)胸徑圍尺雖然價(jià)格便宜（僅為2～10元）、體積小巧，質(zhì)量為42 g，但在數(shù)據(jù)量測、記錄和入庫上短板明顯。

非接觸式：相機(jī)[28]或手機(jī)[32]的價(jià)格為0.5萬元～1萬元；攝影測樹儀[26]的價(jià)格不低于1萬元，質(zhì)量為3.5 kg；背包式激光雷達(dá)[42]的價(jià)格至少在10萬元以上，質(zhì)量為6kg，還需復(fù)雜的后處理軟件；且上述三者受環(huán)境因素干擾大，無法適用于茂密林分，因此難以推廣。

卡測類：MD-II電子卡尺[13]的價(jià)格為2萬元，質(zhì)量大于0.8 kg，容柵胸徑尺[34]的成本約為0.5萬元，質(zhì)量大于1 kg，但還存在量程有限、不便攜帶、對特殊樹形適用性差等問題，缺乏市場吸引力。

電子拉繩類：傳感器的成本在300～800元，還需集成200元以上高位數(shù)模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊（至少20位）的處理電路[4, 35-36]才能具備高分辨力，質(zhì)量大于0.5 kg，且體積過大、拉繩容易折斷[13]，實(shí)際應(yīng)用效果不佳。

本文裝置所用的12位編碼器為135元，制作總成本僅為260元，質(zhì)量為230 g，單木人均耗時(shí)約為傳統(tǒng)圍尺的1/3，因此調(diào)查規(guī)模越大所節(jié)省的人力成本越多。

5 結(jié) 論

本研究研制了一款便攜式高精度立木胸徑測量裝置。在研究中，基于隧道磁阻旋轉(zhuǎn)編碼器所提出了一種結(jié)合低成本、輕小型機(jī)電結(jié)構(gòu)和高分辨力處理算法的方法，根據(jù)該方法所設(shè)計(jì)的機(jī)電結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)了將立木胸徑從機(jī)械量轉(zhuǎn)變?yōu)榇烹娦盘枺治隽讼到y(tǒng)誤差和分辯力的變化范圍，還開發(fā)了與之配套的系統(tǒng)軟件用于嵌入處理算法、實(shí)現(xiàn)不同測樹情景下的人機(jī)交互以及存儲、上傳、入庫等數(shù)據(jù)管理功能。經(jīng)驗(yàn)證，該裝置對不同徑級組下的立木胸徑測量精度比傳統(tǒng)圍尺高，總平均絕對誤差為0.08 cm、平均絕對百分比誤差為0.37%、均方根誤差為0.12 cm和相對均方根誤差為0.54%，符合國家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定的精度要求；作業(yè)效率高，無需手工記錄、錄入和校對數(shù)據(jù)，省時(shí)省力，只需單人作業(yè)，人均每棵立木測量耗時(shí)為9.3 s。經(jīng)比較，該裝置通過軟件手段解決了傳統(tǒng)圍尺在數(shù)據(jù)量測、記錄和入庫上存在的技術(shù)短板，可節(jié)省作業(yè)時(shí)所耗費(fèi)的人力成本；比非接觸式、卡測類、電子拉繩類儀器在硬件制造成本上能節(jié)省幾百到上萬元，造價(jià)僅為260元，質(zhì)量僅為230 g，攜帶方便，具有較大的市場吸引力和實(shí)用價(jià)值，在森林資源調(diào)查中具有廣闊的應(yīng)用與推廣前景。

在后續(xù)研究中，可通過使用低功耗處理芯片和遠(yuǎn)程通信模塊進(jìn)行改進(jìn)，在樹木胸徑生長量持續(xù)監(jiān)測的研究上展開探索，另外還可集成樹高、樹冠、樹木位置等的測量和智能編碼功能，為數(shù)字林業(yè)的建設(shè)提供技術(shù)支撐。

[1] 孟憲宇. 測樹學(xué)[M]. 北京：中國林業(yè)出版社，1996.

[2] 馮仲科，趙春江，聶玉藻，等. 精準(zhǔn)林業(yè)[M]. 北京：中國林業(yè)出版社，2002.

[3] 黃曉東，馮仲科，解明星，等. 自動(dòng)測量胸徑和樹高便攜設(shè)備的研制與測量精度分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31(18)：92-99.

Huang Xiaodong, Feng Zhongke, Xie Mingxing,et al. Design and experiment of forest intelligent surveying and mapping Instrument[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(18): 92-99. (in Chinese with English abstract )

[4] 劉海洋，馮仲科，呼諾，等. 手持式高精度立木胸徑測量設(shè)備設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2018，49(9)：189-1940.

Liu Haiyang, Feng Zhongke, Hu Nuo, et al. Design and experiment of portable high precision equipment for tree diameter measurement[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2018, 49(9): 189-194. (in Chinese with English abstract)

[5] 鄭似青，方陸明，鄭辛煜，等. 基于角度傳感器的樹木胸徑測量裝置研制[J]. 傳感技術(shù)學(xué)報(bào)，2020，33(10)：1399-1405.

Zheng Siqing, Fang Luming, Zheng Xinyu, et al. Development and testing of a tree breast diameter measuring device based on angle sensors[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuator, 2020, 33(10): 1399-1405. (in Chinese with English abstract)

[6] Alparslan A, Anthonie V L. Forest Mensuration[M]. Dordrecht: Springer Netherlands, 2007: 118-121.

[7] Hui G, Zhao X, Zhao Z, et al. Evaluating tree species spatial diversity based on neighborhood relationships[J]. Forest Science, 2011, 57(4): 292-300.

[8] 關(guān)炳福. 關(guān)于森林資源連續(xù)清查工作中提高樣木胸徑測量精度的探討[J]. 內(nèi)蒙古林業(yè)調(diào)查設(shè)計(jì)，2010，33(5)：63-64.

[9] West P W. Tree and Forest Measurement[M]. Berlin: Springer Berlin Heidelberg, 2009.

[10] 沈磊，徐偉恒，孔雷，等. 林木直徑測量方法現(xiàn)狀與展望[J]. 四川林業(yè)科技，2018，181(2)：69-74.

Shen Lei, Xu Weiheng, Kong Lei, et al. The present situation and prospects of tree diameter measuring methods[J]. Journal of Sichuan Forestry Science and Technology, 2018, 181(2): 69-74. (in Chinese with English abstract)

[11] Jean-Marie B, David P, Jeannot L. Comparison of relative accuracy and time requirement between the caliper, the diameter tape and an electronic tree measuring fork[J]. The Forestry Chronicle, 1995, 71(2): 197-200.

[12] 孫林豪，翁衛(wèi)松，方陸明，等. 三段式立木胸徑測量方法及裝置設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 林業(yè)科學(xué)，2021，57(5)：130-139.

Sun Linhao, Wen Weisong, Fang Luming, et al. Design and experiment of three-stage measurement method and device for tree DBH[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2021, 57(5): 130-139. (in Chinese with English abstract)

[13] 孫林豪. 樹木胸徑智能化測量系統(tǒng)的研究與實(shí)踐[D]. 杭州：浙江農(nóng)林大學(xué)，2020.

Sun Linhao. The Research and Practice of Intelligent Measurement System for Tree DBH [D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2020. (in Chinese with English abstract)

[14] Runkai Z, Dasheng W, Ruyi Z, et al. Estimation of DBH at forest stand level based on multi-parameters and generalized regression neural network[J]. Forests, 2019, 10(9): 778-778.

[15] Brovkina O, Latypov I S, Cienciala E, et al. Improved method for estimating tree crown diameter using high-resolution airborne data[J]. Journal of Applied Remote Sensing, 2016, 10(2): 026006-026006.

[16] 周潤愷. 基于多參數(shù)的林分胸徑估測研究[D]. 杭州：浙江農(nóng)林大學(xué)，2019.

Zhou Runkai. Study on Estimation of Stand DBH Based on Multi-Parameters[D]. Hangzhou: Zhejiang A&F University, 2019. (in Chinese with English abstract)

[17] 王越，何誠，劉柏良，等. 基于無人機(jī)傾斜攝影技術(shù)的單木參數(shù)提取及胸徑模型構(gòu)建[J]. 西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2022，42(1)：166-173.

Wang Yue, He Cheng, Liu Boliang, et al. Single wood parameters extraction and DBH model construction based on UAV tilt photography technology[J]. Journal of Southwest Forestry University, 2022, 42(1): 166-173. (in Chinese with English abstract)

[18] 賈鵬剛，夏凱，董晨，等. 基于無人機(jī)影像的銀杏單木胸徑預(yù)估方法[J]. 浙江農(nóng)林大學(xué)報(bào)，2019，36(4)：757-763.

Jia Penggang, Xia Kai, Dong Chen, et al. Predicting DBH of a single Ginkgo biloba tree based on UAV images[J]. Journal of Zhejiang A&F University, 2019, 36(4): 757-763. (in Chinese with English abstract)

[19] 張玉薇，張超，王娟，等. 基于UAV遙感的單木冠幅提取及胸徑估算模型研究[J]. 林業(yè)資源管理，2021(3)： 67-75.

Zhang Yuwei, Zhang Chao, Wang Juan, et al. Individual tree crown width extraction and DBH estimation model based on UAV remote sensing[J]. Forest Resources Management, 2021(3): 67-75. (in Chinese with English abstract)

[20] 孫浩，劉晉浩，黃青青，等. 基于二維激光掃描的立木胸徑計(jì)算方法性能分析[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2017，48(8)：191-196.

Sun Hao, Liu Jinhao, Huang Qingqing, et al. Performance analysis of calculation method for DBH of standing tree based on two dimensional laser scanning[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2017, 48(8): 191-196. (in Chinese with English abstract)

[21] Liang X, Kukko A, Kaartinen H, et al. Possibilities of a personal laser scanning system for forest mapping and ecosystem services[J]. Sensors, 2013, 14(1): 1228-1248.

[22] Liang X, Kankare V, Hyypp? J, et al. Terrestrial laser scanning in forest inventories[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2016, 115: 63-77.

[23] Wang P, Li R, Bu G, et al. Automated low-cost terrestrial laser scanner for measuring diameters at breast height and heights of forest trees[J]. PLoS One, 2019, 14(1): e0209888.

[24] Joris R, Richard A, Alexandra B, et al. Comparison of three algorithms to estimate tree stem diameter from terrestrial laser scanner data[J]. Forests, 2019, 10(7): 599-599.

[25] 趙自雨，馮仲科，田藝，等. UWB定位攝影測樹儀設(shè)計(jì)與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2020，36(17)：167-173.

Zhao Ziyu, Feng Zhongke, Tian Yi, et al. Design and test of photographic dendrometer based on Ultra Wide Band (UWB) positioning[J]. Transactions of The Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(17): 167-173. (in Chinese with English abstract)

[26] Lian Y, Feng Z, Huai Y, et al. Terrestrial videogrammetry for deriving key forest inventory data: A case study in plantation[J]. Remote Sensing, 2021, 13(16): 3138-3138.

[27] 黃曉東，馮仲科. 基于數(shù)碼相機(jī)的樣木胸徑獲取方法[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2015，46(9)：266-272.

Huang Xiaodong, Feng Zhongke. Obtainment of sample tree's DBH based on digital camera[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2015, 46(9): 266-272. (in Chinese with English abstract)

[28] Martin M, Xinlian L, Peter S, et al. Evaluation of close-range photogrammetry image collection methods for estimating tree diameters[J]. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2018, 7(3): 93-93.

[29] Fan Y, Feng Z, Mannan A, et al. Estimating tree position, diameter at breast height, and tree height in real-time using a mobile phone with RGB-D SLAM[J]. Remote Sensing, 2018, 10(11): 1845-1845.

[30] 范永祥，馮仲科，陳盼盼，等. 基于RGB-D SLAM手機(jī)的森林樣地調(diào)查系統(tǒng)研究[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019， 50(8)：226-234.

Fan Yongxiang, Feng Zhongke, Chen Panpan, et al. Research on forest plot survey system based on RGB-D SLAM mobile phone[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(8): 226-234. (in Chinese with English abstract)

[31] Martin M, Jozef V, Julián T, et al. High precision individual tree diameter and perimeter estimation from close-range photogrammetry[J]. Forests, 2018, 9(11): 696-696.

[32] 陳盼盼，馮仲科，范永祥，等. 基于視覺里程計(jì)的森林樣地調(diào)查系統(tǒng)研究[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械報(bào)，2019，50(10)：167-174.

Chen Panpan, Feng Zhongke, Fan Yongxiang, et al. Research on forest plot survey system based on visual odometer[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(10): 167-174. (in Chinese with English abstract)

[33] 黃曉東，馮仲科，王穎. 基于地面攝影測量的平朔礦區(qū)林分蓄積量研究[J]. 農(nóng)業(yè)機(jī)械學(xué)報(bào)，2019，50(9)：201-207.

Huang Xiaodong, Feng Zhongke, Wang Ying. Ground photogrammetry for investigation of stand volume in Pingshuo mining area[J]. Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery, 2019, 50(9): 201-207. (in Chinese with English abstract)

[34] 孫林豪，方陸明，方益明，等. 基于容柵傳感器的立木胸徑測量裝置研制[J]. 傳感技報(bào)，2019，32(9)：1435-1442.

Sun Linhao, Fang Luming, Fang Yiming, et al. Development of DBH measurement device using capacitive gate sensor[J]. Chinese Journal of Sensors and Actuator, 2019, 32(9): 1435-1442. (in Chinese with English abstract)

[35] 陳金星，張茂震，趙平安，等. 一種基于拉繩傳感器的樹木直徑記錄儀[J]. 西北林學(xué)院學(xué)報(bào)，2013，28(4)：188-192.

Chen Jinxing, Zhang Maozhen, Zhao Ping’an, et al. A drawware sensor based tree diameter recorder[J]. Journal of Northwest Forestry University, 2013, 28(4): 188-192. (in Chinese with English abstract)

[36] 孫林豪，方陸明，唐麗華，等. 便攜式樹木胸徑測量系統(tǒng)的研制[J]. 北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2018，40(9)：82-89.

Sun Linhao, Fang Luming, Tang Lihua, et al. Developing protable system for measuring diameter at breast height[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2018, 40(9): 82-89. (in Chinese with English abstract)

[37] 趙若菲. 基于TMR的高位高精度磁編碼器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 杭州：杭州電子科技大學(xué)，2021.

Zhao Ruofei. Design and Realization of High-resolution and High-accuracy Magnetic Encoder Based on TMR[D]. Hangzhou: Hangzhou Dianzi University, 2021. (in Chinese with English abstract)

[38] 孫世榮. 基于TMR傳感器的伺服電機(jī)磁編碼器研究[D]. 杭州：杭州電子科技大學(xué)，2016.

Sun Shirong. Researches on the Technology of Servo motor magnetic encoder based on TMR Sensor[D]. Hangzhou: Hangzhou Dianzi University,2016. (in Chinese with English abstract)

[39] 于海，萬秋華，孫瑩，等. 一種自適應(yīng)安裝的高精度圖像式角位移測量裝置[J]. 中國光學(xué)，2020，13(3)：510-516.

Yu Hai, Wan Qiuhua, Sun Ying, et al. A high precision image angular displacement measurement decice with self-adaptive installation[J]. Chinese Optics, 2020, 13(3): 510-516. (in Chinese with English abstract)

[40] 李鳳日. 測樹學(xué)（第四版）[M]. 北京：中國林業(yè)出版社，2019.

[41] 國家林業(yè)和草原局. GB/T 38590-2020森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)程[S]. 北京：國家林業(yè)和草原局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院，2020.

[42] 端木嘉龍. 基于背包激光雷達(dá)數(shù)據(jù)的人工林林木胸徑提取算法研究[D]. 哈爾濱：東北林業(yè)大學(xué)，2020.

Duanmu Jialong. A Study of Planted Forest DBH Estimation Algorithms Using Backpack Laser Scanning Data[D]. Harbin: Northeast Forestry University, 2020. (in Chinese with English abstract)

Development and experiment of the portable high precision measurement device for tree DBH

Sun Linhao1, Feng Zhongke1,2※, Su Jueying1, Shao Yakui1, Lu Dangui1, Ma Tiantian1

(1.,,100083,; 2.,,,570228,)

The Diameter at Breast Height (DBH) (at a height of 1.3 m on the bole of a tree) has been one of the most important indicators during tree measurements in forestry resource inventory. However, the current DBH measurement cannot fully meet the requirement in recent years, due to the low portability, precision, efficiency, applicability, and stability, together with the complex operation, rudimentary software, high costs, and short range. In this study, an innovative device was developed to accurately, efficiently, and conveniently measure the tree DBH suitable for the complex tree shapes and the different diameter classes, while cost-saving in the office-field work survey. The specification of the device was as follows (size: 8.35 cm×5.80 cm×5.55 cm; weight: 230 g; resolution: 0.01 cm; linear range: 0-150 cm; battery capacity: 4 000 mAh input vatage: 3.7 V, output votuge: 5 V; micro-processor chip: STC15W4K48, 8 bits; encoder type: PD-1503-SDI, 12 bits). A Tunnel Magneto-Resistance (TMR) rotary encoder was also combined with the low-cost, small size, and light weight electro-mechanical structure, and high-resolution processing. As such, the measurement device was achieved in the electronization, digitization, portability, and integration of office and filed work for the tree DBH. A supporting system software was also developed, including the embedded software, mobile terminal application, and Web terminal application. In the process of an individual tree survey, the electro-mechanical structure of the device firstly converted the mechanical parameter of tree DBH to the magnetic signal, and then the magnetic signal was converted to an electrical signal. Secondly, the electrical signal was converted into the DBH measurement data using the processing integrated into the embedded software. Thirdly, the operation flow was better applied to measure the trees with special shapes and large diameters using multi-function key combinations. After all individual tree surveys, the DBH measurement data was transmitted by Bluetooth in the device to the Android application, and then uploaded to the database managed by the Web application. The measurement accuracy and operation efficiency of the device were verified to select the 196 standing trees with many tree species and a small sample plot of 42 standing trees in the Botanic Garden of Beijing Forestry University, China. The test results showed that the device presented a higher accuracy to measure the standing trees of different diameter classes than before. The total tree DBH measurement data from different diameter classes (weight: 1 092 g; resolution: 0.001 cm; linear range: 0-500 cm) indicated the mean absolute error (MAE) of 0.08 cm, Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.37%, Root Mean Square Error (RMSE) of 0.12 cm, and Relative Root Mean Square Error (RRMSE) of 0.54%, compared with an electronic draw-wire displacement sensor. In addition, a high measurement efficiency was achieved, where the average measurement time per person of each tree was 9.3 s from the efficiency test. The devices demonstrated nearly two times faster than the traditional diameter tape (weight: 42 g; resolution: 0.01 cm; linear range: 0-200 cm), while one time faster than the electronic draw-wire displacement sensor. Additionally, the price of the device was only 260 RMB, due to a 12 bits encoder (price: 135 RMB). In conclusion, this device behaved at a low cost and less labor consumption, fully meeting the technical requirement of accuracy for the Continuous Forest Inventory (CFI) in China. Therefore, the finding can provide broad application prospects in forestry resource inventory.

forestry; measurements; design; DBH; tunnel magneto-resistance; encoder; forestry resource inventory

10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.004

S758.7

A

1002-6819(2022)-15-0031-11

孫林豪，馮仲科，蘇玨穎，等. 便攜式高精度立木胸徑測量裝置研制與試驗(yàn)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38(15)：31-41.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.004 http://www.tcsae.org

Sun Linhao, Feng Zhongke, Su Jueying, et al.Development and experiment of the portable high precision measurement device for tree DBH[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(15): 31-41. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2022.15.004 http://www.tcsae.org

2022-06-06

2022-07-11

海南省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（ZDYF2021SHFZ256）；北京林業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目（PTYX202105）；國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（U1710123）

孫林豪，博士生，研究方向?yàn)榱謽I(yè)裝備與信息化。 Email：acesunlh@163.com

馮仲科，博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)榫珳?zhǔn)林業(yè)、測繪與3S技術(shù)集成。Email：fengzhongke@126.com