結(jié)合UAV-LiDAR和Sentinel-2的森林蓄積量估測

雷宇宙 毛學(xué)剛

摘 要：遙感技術(shù)結(jié)合實測樣地數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)穩(wěn)健和高效的森林蓄積量（growing stock volume）估測，可以大大減少調(diào)查時間和成本，同時便于定期監(jiān)測。以內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市旺業(yè)甸林場為研究區(qū)，以典型溫帶針葉人工林為研究對象，通過兩階段外推法，利用隨機森林算法結(jié)合實測樣地數(shù)據(jù)、UAV-LiDAR數(shù)據(jù)和Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)估測整個研究區(qū)人工林的森林蓄積量。將實測樣地數(shù)據(jù)外推至UAV-LiDAR樣地，建立Field-UAV-LiDAR模型；將第一階段生成的UAV-LiDAR估測的森林蓄積量外推至全覆蓋的Sentinel-2衛(wèi)星圖像，建立Field-UAV-LiDAR-S-2模型。通過與實測樣地數(shù)據(jù)和Sentinel-2提取的特征變量建立的直接預(yù)測模型（Field -S-2）進行對比。研究結(jié)果表明，基于Field-UAV-LiDAR模型的森林蓄積量估測精度最高（R=0.79、RMSE為42.34 m/hm、rRMSE為19.24%），其次是基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型的森林蓄積量估測精度（R=0.68、RMSE為50.19 m/hm、rRMSE為29.43%），基于Field-S-2模型的森林蓄積量估測精度最低（R=0.49、RMSE為63.25 m/hm、rRMSE為33.08%）。研究結(jié)果驗證了結(jié)合UAV-LiDAR和Sentinel-2數(shù)據(jù)估測森林蓄積量有效性，為大面積森林蓄積量估測提供參考思路。

關(guān)鍵詞：森林蓄積量；Sentinel-2；UAV-LiDAR；兩階段外推；隨機森林

中圖分類號：S758.5 文獻標識碼：A 文章編號：1006-8023（2023）06-0046-09

Integrating UAV-LiDAR and Sentinel-2 for Growing

Stock Volume Estimation

LEI Yuzhou， MAO Xuegang

（School of Forestry， Northeast Forestry University， Harbin 150040， China）

Abstract：Remote sensing technology combined with sample plot data allows for robust and efficient estimation of growing stock volume， which greatly reduces survey time and costs and facilitates regular monitoring. Taking Wangyedian Forest Farm in Chifeng City， Inner Mongolia Autonomous Region as the study area and a typical temperate coniferous plantation forest as the research object， the forest stock volume of the plantation forest in the whole study area was estimated by the two-stage extrapolation method using the random forest algorithm in combination with the measured sample data， the UAV-LiDAR data and the Sentinel-2 multispectral data. The measured sample plot data were extrapolated to the UAV-LiDAR sample plots to build the Field-UAV-LiDAR model， and the UAV-LiDAR estimated forest stock volume generated in the first stage was extrapolated to the full-coverage Sentinel-2 satellite image to build the Field-UAV-LiDAR-S-2 model. The direct prediction model （Field -S-2） was compared by combining with the measured sample plot data and the feature variables extracted from Sentinel-2. The results showed that the highest accuracy of growing stock volume estimation （R=0.79， RMSE=42.34 m/hm， rRMSE=19.24%） was based on the Field-UAV-LiDAR model， followed by the accuracy of growing stock volume estimation based on the Field-UAV-LiDAR-S-2 model （R=0.68， RMSE=50.19 m/hm， rRMSE=29.43%）， and the lowest accuracy of growing stock volume estimation based on Field-S-2 model （R=0.49， RMSE=63.25 m/hm， rRMSE=33.08%）. The results of the study verified the validity of combining UAV-LiDAR and Sentinel-2 data to estimate forest stock volume， which provides a reference idea for estimating forest stock volume in large areas.

Keywords：Growing stock volume; Sentinel-2; UAV-LiDAR; two-stage extrapolation; random forest

收稿日期：2023-04-07

基金項目：黑龍江省自然科學(xué)基金（LH2021D001）。

第一作者簡介：雷宇宙，碩士研究生。研究方向為森林經(jīng)理學(xué)。E-mail： lyz121380@nefu.edu.cn

*通信作者：毛學(xué)剛，博士，副教授。研究方向為林業(yè)遙感。E-mail： maoxuegang@aliyun.com

引文格式：雷宇宙，毛學(xué)剛. 結(jié)合UAV-LiDAR和Sentinel-2的森林蓄積量估測[J].森林工程，2023，39（6）：46-54.

LEI Y Z， MAO X G. Integrating UAV-LiDAR and Sentinel-2 for growing stock volume estimation[J]. Forest Engineering， 2023， 39（6）： 46-54.

0 引言

森林蓄積量是單位面積上所有活立木的樹干體積之和，是地方、區(qū)域和國家尺度上森林資源管理和評估的關(guān)鍵森林變量之一^[1-2]。精確的森林蓄積量估測對于監(jiān)測森林碳動態(tài)、確定森林生產(chǎn)力、評估生態(tài)系統(tǒng)森林服務(wù)和評估森林質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)上，通過實地測量森林蓄積量的作業(yè)是勞力密集和費時的。目前，作為森林調(diào)查的重要工具，遙感技術(shù)已成為一種具有時間成本效益的森林調(diào)查方法，可以提供持續(xù)的、最新的森林蓄積量信息。在過去十年中，遙感技術(shù)已被廣泛用于森林蓄積量估測。主要方法是將一定數(shù)量的地面森林蓄積量測量與從重合遙感數(shù)據(jù)中提取的特征變量相結(jié)合所建立的統(tǒng)計模型，隨后，模型被推廣至整個研究區(qū)域。例如，Chrysafis等使用Sentinel-2和Landsat 8OLI，通過光譜波段和植被指數(shù)來對地中海區(qū)域的森林蓄積量進行估測。劉伯濤等利用GF-1影像結(jié)合光譜和紋理信息構(gòu)建森林蓄積量估測模型。

對于森林蓄積量的估測，激光雷達（Light Detection and Ranging， LiDAR）數(shù)據(jù)也顯出巨大的潛力，因為激光雷達傳感器發(fā)出的激光脈沖能夠穿透森林冠層，并提供關(guān)于垂直結(jié)構(gòu)（如高度、冠層覆蓋）的信息，同時激光雷達數(shù)據(jù)可以在信號不飽和的情況下對森林蓄積量進行精確的估測。然而，鑒于激光雷達的數(shù)據(jù)采集和處理成本，在更廣泛的森林景觀中的應(yīng)用有限。在大面積的森林調(diào)查中估測森林蓄積量的一個經(jīng)濟有效的解決方案是利用兩階段外推法把機載或星載激光雷達數(shù)據(jù)作為中間數(shù)據(jù)，將地面測量與全覆蓋的圖像相結(jié)合。第一階段，將實地測量的森林蓄積量與激光雷達參數(shù)建立關(guān)系，生成高精度的激光雷達估測的森林蓄積量。然后，激光雷達估測的森林蓄積量被當作參考數(shù)據(jù)與全覆蓋的衛(wèi)星圖像參數(shù)建立模型，以獲得整個研究區(qū)域的森林蓄積量。與此同時，安裝在無人駕駛飛行器（Unmanned Aerial Vehicle）上的LiDAR在森林蓄積量估測方面也顯示出的巨大潛力。與傳統(tǒng)的機載和星載激光雷達相比，UAV-LiDAR更有利于以低成本和高機動性捕捉森林和數(shù)字地形的高分辨率三維結(jié)構(gòu)。由于這些優(yōu)勢和無人機空間覆蓋范圍小的限制，UAV-LiDAR可能更適合作為采樣工具或中間數(shù)據(jù)。

本研究以內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市旺業(yè)甸林場為研究區(qū)，以典型溫帶針葉人工林為研究對象，采用兩階段外推，利用隨機森林算法結(jié)合實測樣地數(shù)據(jù)、UAV-LiDAR數(shù)據(jù)和Sentinel-2影像數(shù)據(jù)，構(gòu)建Field-UAV-LiDAR～S-2模型、Field-UAV-LiDAR模型和Field-S-2模型，通過比較分析，建立實測樣地-無人機抽樣-衛(wèi)星遙感集合的人工林森林蓄積量估測方法，驗證該方法的可行性和有效性，為森林蓄積量估測提供技術(shù)支持。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于內(nèi)蒙古自治區(qū)赤峰市旺業(yè)甸林場（41°35′～41°50′N，127°26′～127°39′E），如圖1所示。海拔為800～1 890 m，坡度一般為15°～35°。屬中溫帶大陸性季風(fēng)氣候，年平均氣溫3.5 ～ 7.0 ℃，年平均降水量在400 mm 。林場由47%的人工林和53%的天然林組成，森林覆蓋率為92.10%，森林面積為2.33×10hm，其中人工林1.16×10hm。人工林的樹種主要是油松（Pinus tabuliformis）和落葉松（Larix gmelinii），其中51%的種植面積為油松林，47%為落葉松林。

1.2 實測樣地數(shù)據(jù)

樣地蓄積量的調(diào)查于2019年9月7日至9月21日進行，采用系統(tǒng)抽樣的方法在研究區(qū)的針葉人工林中設(shè)置了82塊25 m × 25 m的樣地。采用Trimble Geo 7x全球定位系統(tǒng)（GPS）記錄每個樣地的中心點坐標以及確定樣地邊界。選擇胸徑（DBH）大于5 cm的樹木進行測量，測量的內(nèi)容包括每個樹木的DBH（D）、樹高（H）、坡度和冠幅。每棵樹的單木材積是使用基于DBH和樹高的異速生長方程（http：//www.forestry.gov.cn）計算，見表1。

1.3 遙感數(shù)據(jù)

UAV-LiDAR數(shù)據(jù)采集時間為2019年10月8—18日。無人機采用LiAir 1350無人機，LiDAR傳感器采用的Riegl VUX-1LR輕型激光雷達傳感器。無人機飛行高度為250 m，飛行速度為7 m/s，掃描寬度為200 m，脈沖重復(fù)頻率為200 kHz。飛行軌跡預(yù)先設(shè)計為覆蓋所有18個無人機采樣樣地，為保證點云數(shù)據(jù)的密度，對樣地區(qū)域進行Ｙ字形飛行設(shè)計，預(yù)處理點云的平均點密度約為110點/m。

衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)采用Sentinel-2多光譜影像，數(shù)據(jù)來源于歐空局（https：//scihub.copernicus.eu），獲取時間為2019年9月17日。Sentinel-2多光譜影像包括13個光譜波段，空間分辨率分別為10 、20、60 m。Sentinel-2數(shù)據(jù)是唯一一個在紅邊范圍含有3個波段的數(shù)據(jù)，見表2。

1.4 遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征變量提取

1.4.1 UAV-LiDAR數(shù)據(jù)

UAV-LiDAR數(shù)據(jù)的預(yù)處理主要包括樣地切片、點云去噪、地面點識別和點云歸一化。通過去除由高斯濾波器檢測到的異常值可以將對齊的地理參考點云去除離群點和高程異常點，將點云數(shù)據(jù)分為地面點和非地面點。在LiDAR360 3.2軟件（中國北京，數(shù)字綠土）中，制作數(shù)字高程模型（Digital Elevation Model， DEM）來歸一化被分類為地面點的點云，然后生成樣地尺度的歸一化點云，并為特征變量提取做準備。最后，通過樣地LiDAR歸一化點云數(shù)據(jù)提取高度變量、密度變量和冠層變量共3組變量，見表3。

1.4.2 Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)

Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)預(yù)處理包括大氣校正、重采樣和配準。Sentinel-2數(shù)據(jù)使用的是L1C級產(chǎn)品，是大氣反射數(shù)據(jù)的正射校正頂部。為了生成作為大氣層底部反射率數(shù)據(jù)的L2A級產(chǎn)品，使用了Sen2Cor大氣相關(guān)處理器進行大氣校正。然后，使用雙線性內(nèi)插法將L2A級圖像重采樣到10 m的空間分辨率，而波段1、9和10沒有使用，因為這3個專用于大氣校正，并且具有60 m的低空間分辨率。為了將UAV-LiDAR數(shù)據(jù)和Sentinel-2數(shù)據(jù)配準，本研究把UAV-LiDAR 提取的DEM和Sentinel-2影像設(shè)置了25個地面控制點，主要分布在研究區(qū)域內(nèi)的道路上，然后在配準過程中使用。使用研究區(qū)域的范圍多邊形提取感興趣區(qū)域的影像。最后，Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)以小于0.5像元大小的精度與UAV-LiDAR點云共配準。除了Sentinel-2數(shù)據(jù)的10個原始光譜波段之外，表4中的22個光譜植被指數(shù)也被用來構(gòu)建森林蓄積量估測模型。

1.5 森林蓄積量估測方法

1.5.1 兩階段外推

本研究采用了一個兩階段外推方法，結(jié)合隨機森林算法構(gòu)建實測樣地-無人機抽樣-衛(wèi)星遙感集合的森林蓄積量估測框架，如圖2所示。在這個模型中，UAV-LiDAR數(shù)據(jù)被當作中間數(shù)據(jù)，來連接實測樣地數(shù)據(jù)和全覆蓋的Sentinel-2數(shù)據(jù)。在第一階段，首先利用隨機森林算法結(jié)合實測樣地數(shù)據(jù)和UAV-LiDAR數(shù)據(jù)，構(gòu)建Field-UAV-LiDAR模型，通過Field-UAV-LiDAR模型生成高精度的森林蓄積量估測結(jié)果。在第二階段中，第一階段生成的高精度結(jié)果被用來當作參考數(shù)據(jù)，與全覆蓋的Sentinel-2數(shù)據(jù)建立關(guān)系，生成兩階段外推模型，即Field-UAV-LiDAR-S-2模型?？偣彩褂昧?2 264個UAV-LiDAR樣地和 30個實測樣地數(shù)據(jù)來驗證模型的準確性，見表5。

1.5.2 隨機森林算法和特征變量選擇

隨機森林算法作為應(yīng)用最廣泛的機器學(xué)習(xí)算法，是一種典型的非參數(shù)模型，無須假設(shè)先驗概率分布。RF模型有2個基本的參數(shù)：mtry和ntree。mtry為隨機特征的數(shù)量，ntree為決策樹的數(shù)量，隨著ntree的提高模型的精度會提升直到相對穩(wěn)定。設(shè)置隨機森林模型參數(shù)：mtry為輸入特征變量的平方根，ntree大于5 000時，模型的誤差趨于穩(wěn)定，因此本研究設(shè)置ntree為5 000。UAV-LiDAR數(shù)據(jù)（51）和 Sentinel-2影像（32）的特征變量的大量輸入，在構(gòu)建森林蓄積量估測模型之前，通過后向特征消除方法進行了特征變量選擇。通常，由少量特征變量構(gòu)建的模型更容易解釋，消除不相關(guān)和高度相關(guān)的變量可以提高預(yù)測能力。后向特征消除方法基于隨機森林算法，并在消除一定比例的預(yù)測因子時比較模型的交叉驗證預(yù)測結(jié)果。該方法通過隨機森林包中（R語言）的rfcv函數(shù)實現(xiàn)，并通過5倍交叉驗證重復(fù)100次，以獲得最佳變量，見表6。

1.5.3 精度評價

森林蓄積量估測精度采用相關(guān)獨立的驗證樣本進行評價，精度評價指標采用決定系數(shù)R、均方根誤差（RMSE，式中用R表示）和相對均方根誤差（rRMSE，式中用r表示），將估測值與實測值進行對比。

2 結(jié)果

2.1 森林蓄積量估測精度

表7總結(jié)了Field-UAV-LiDAR、Field-UAV-LiDAR-S-2和Field-S-2不同的森林蓄積量估測模型在研究區(qū)域的校準和驗證結(jié)果。與Field-UAV-LiDAR模型相比，F(xiàn)ield-UAV-LiDAR-S-2模型獲取的森林蓄積量估算精度并不高（R=0.68<0.79；RMSE為50.19 m/hm>42.34 m/hm；rRMSE為29.43%>19.24%），但始終優(yōu)于Field-S-2模型（R=0.68>0.49；RMSE為50.19 m/hm<63.25 m/hm；rRMSE為29.43%>33.08%）。此外，圖3描繪出利用Field-UAV-LiDAR-S-2模型估測的最終森林蓄積量值與實地測量估測的森林蓄積量值的關(guān)系。結(jié)果表明，F(xiàn)ield-UAV-LiDAR-S-2模型高估了低森林蓄積量，而低估了高森林蓄積量。對于100 ～300 m/hm的中等森林蓄積量值，這是該研究區(qū)域森林蓄積量的主要分布范圍。與Field-S-2模型相比，F(xiàn)ield-UAV-LiDAR-S-2模型顯示出更強的解釋力，點分散在更接近1∶1的線上。

2.2 森林蓄積量制圖

圖4給出了研究區(qū)最終的森林蓄積量空間分布圖，該圖是使用結(jié)合隨機森林算法和Field-UAV-LiDAR-S-2模型得到的?；贔ield-UAV-LiDAR-S-2模型獲取研究區(qū)的森林蓄積量空間分布與實際森林分布較為吻合。森林蓄積量的分布主要在100～300 m/hm，超過400 m/hm的森林蓄積量值主要分布在林場的西北部和西部。東部和中部地區(qū)主要是農(nóng)田和建筑區(qū)，森林蓄積量的分布較少。

3 討論

本研究采用的兩階段外推法為提升大面積的森林蓄積量估測精度提供了一個實用的解決方案，該方案依賴于UAV-LiDAR數(shù)據(jù)和Sentinel-2衛(wèi)星圖像的結(jié)合。在兩階段外推的過程中，部分覆蓋的UAV-LiDAR樣地數(shù)據(jù)作為連接實測數(shù)據(jù)和Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)的中間數(shù)據(jù)，對于構(gòu)建Field-UAV-LiDAR-S-2模型是很重要的。UAV-LiDAR是表征森林冠層結(jié)構(gòu)和估計森林結(jié)構(gòu)參數(shù)的有效技術(shù)，具有探測森林水平和垂直信息的優(yōu)勢，特別是森林蓄積量與垂直高度信息變量非常相關(guān)。與以前研究中使用的機載和星載激光雷達相比，UAV-LiDAR的主要優(yōu)勢是靈活性、低成本和高點密度。本研究基于Field-UAV-LiDAR模型的森林蓄積量估測精度最高（R=0.79、RMSE為42.34 m/hm、rRMSE為19.24%），這不僅在預(yù)料之中，也與Wang等和Liu等的研究結(jié)果一致?？紤]到低成本和易于獲取的優(yōu)勢，高分辨率UAV-LiDAR或UAV-DAP數(shù)據(jù)可能有希望在空間外推研究中作為中間數(shù)據(jù)。例如，Puliti等結(jié)合UAV-DAP和Sentinel-2輔助數(shù)據(jù)的基于分層模型的推斷來估測森林蓄積量。除了UAV-LiDAR或UAV-DAP之外，部分覆蓋的中間數(shù)據(jù)可以從不同類型的平臺獲得，例如背包和移動激光雷達、機載激光雷達和星載激光雷達。

本研究構(gòu)建的Field-UAV-LiDAR-S-2模型大大受益于Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)。盡管基于Field-S-2模型的森林蓄積量估測精度最低（R=0.49、RMSE為63.25 m/hm、rRMSE為33.08%），與Jiang等僅利用Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)估測人工林的森林蓄積量的結(jié)果相似。首先，無論在區(qū)域還是更大范圍內(nèi)，Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)是唯一的免費全球可用的空間分辨率為10 m的遙感數(shù)據(jù)。第二，Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)有3個紅邊帶。植物的光譜反射率曲線通常在紅色邊緣快速上升，這為提升森林蓄積量的估測精度提供了新的機會。第三，Sentinel-2多光譜數(shù)據(jù)由于其雙衛(wèi)星系統(tǒng)而具有5 d的短暫重訪期，這比其他衛(wèi)星更有可能提供高質(zhì)量的無云圖像。

基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型估測森林蓄積量獲得令人滿意的預(yù)測精度（R=0.68、RMSE為50.19 m/ hm、rRMSE為29.43%），同時也證明并驗證了本研究采用的兩階段外推方法的可行性和有效性，該方法對獲取森林蓄積量以及其他森林參數(shù)非常價值。獲取的結(jié)果也與Liu等結(jié)合GF-6號高空間分辨率數(shù)據(jù)和UAV-LiDAR估測中國南方桉樹人工林的森林參數(shù)相一致。隨著衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展，非常高分辨率衛(wèi)星圖像（如Worldview、Quickbird）或星載激光雷達（如GEDI、ICESat-2）提供了提高森林結(jié)構(gòu)參數(shù)監(jiān)測能力的潛力，因為其覆蓋全球并增加了相關(guān)信號。在未來的工作中，可以檢驗各種新的遙感數(shù)據(jù)對大面積森林蓄積量估測和制圖的能力。

盡管本研究基于Field-UAV-LiDAR模型獲取的森林蓄積量估測精度最高，但UAV-LiDAR不能連續(xù)地監(jiān)測，如果研究區(qū)比較大，使用UAV-LiDAR對整個研究區(qū)進行采樣，采樣成本會偏高。雖然基于Field-S-2模型獲取的森林蓄積量估測精度也比較合理且能夠以更低的成本估測整個研究區(qū)的森林蓄積量，但獲取的精度往往低于基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型獲取的精度。此外，由于受到實測樣地數(shù)量較少的限制下，本研究并沒有基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型分別對油松和落葉松的森林蓄積量估測精度進行討論。在未來的研究中，建議在實測數(shù)據(jù)足夠多的情況下，探究結(jié)合兩階段外推和多遙感數(shù)據(jù)的有效性。最后，本研究的Field-UAV-LiDAR-S-2模型在人工林的森林調(diào)查中是適用的，該方法在天然林或混交林中的可轉(zhuǎn)移性還有待進一步研究。

4 結(jié)論

準確地估測森林蓄積量對于可持續(xù)的森林資源管理和生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)測具有重要意義。本研究證明了結(jié)合UAV-LiDAR點云數(shù)據(jù)和Sentinel-2多光譜影像，采用兩階段外推法估測典型溫帶針葉人工林森林蓄積量的可行性和有效性。該兩階段外推法綜合了使用UAV-LiDAR數(shù)據(jù)表征森林冠層三維結(jié)構(gòu)信息（特別是高度信息）的優(yōu)勢和Sentinel-2多光譜影像捕捉水平方向光譜特征信息的優(yōu)勢。結(jié)果顯示，基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型（R=0.68、rRMSE為29.43%）的表現(xiàn)最佳，模型的估測精度比直接關(guān)聯(lián)實測數(shù)據(jù)和Sentinel-2數(shù)據(jù)的Field-S-2模型（R=0.49、rRMSE為33.08%）的精度分別提升了0.19和3.65%。盡管基于Field-UAV-LiDAR模型的估測精度最高（R=0.79、rRMSE為19.24%），但考慮到數(shù)據(jù)的覆蓋范圍、成本效益和估測精度，本研究基于Field-UAV-LiDAR-S-2模型估測整個研究區(qū)的森林蓄積量。因此，有效地結(jié)合UAV-LiDAR和Sentinel-2數(shù)據(jù)，不僅可以提升森林蓄積量的估測精度，也為以后大范圍的森林資源調(diào)查提供了新的參考思路。

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