[发明专利]一种利用激光点云计算林分高度累计百分比的方法

说明书

本发明公开一种利用激光点云计算林分高度累计百分比的方法，是改进的利用计算几何算法来计算三维森林植被多种结构下的点云在垂直结构上的概率分布特征参数的方法，属于森林垂直结构参数获取方法的研究领域。该方法包括树木的三维激光点云数据的获取及预处理；树木三维点云地面点提取及生成数字高程模型DEM；基于算法的数字高程模型DEM的点云归一化；提取归一化点云的特征参数高度累计百分比的计算。本发明与传统观测手段相比，工作量小，无需接触式观测，不破坏林分立木结构和生长特性，具有客观高效精确的特点；开发了从激光雷达数据中提取三维结构和生物物理多样性信息的方法，将林分中立木多种组合下冠层与主干垂直分布变化规律特征化。

技术领域

本发明属于森林结构分析技术领域，具体涉及一种利用激光点云计算林分高度累计百分比的方法。

背景技术

森林结构参数反映林分生长状态，是经营管理的重要参数。其垂直结构与不同树种特性、林分种植和培育方式密切相关。垂直结构反映了生长方向上的变化情况，特别是横向径变化的具体状态，其主干直径的大小是指导后续采伐造材计划的重要指标。

立木的垂直结构通过干形的削度表示，是指直径随着高度增加而变细的缓急变化程度，是描述树干直径随树高升高而逐渐减小的指标。在同一群落或林分中这种削度特征反映一致，常用树干解析的方式求取(如附图2a)。伐倒立木后，按照2米区分段锯段，制作圆盘，查数每一个高度上圆盘年轮数和年轮宽度，记录该解析木年轮生长数据并绘制干形生长曲线图(如附图2b)。

这一方法由于其工作量大、主观性强，并且更重要的是该方法直接破坏立木生长以及后续的造材利用，对经营利用而言，实际中难以采用。因此，需要一种新的快速、准确、间接的方法来获取干形在垂直结构上的空间分布情况。近年来，激光扫描利用激光探测和测距技术(Light Detection and Ranging，LiDAR))可以高效准确的得到物体的三维坐标信息，通过多站扫描获得的点云信息完整记录了被测物的结构信息，通过其提供的精准三维坐标信息使得我们可以获取树木的精准结构信息，例如2016年Sun等人在《Forests》第7卷的“Deriving Merchantable Volume in Poplar through a Localized TaperingFunction from Non-Destructive Terrestrial Laser Scanning”一文中介绍了利用地面激光雷达进行了杨树的树干曲线研究以及建立了高精度的树干削度模型(如附图3b)。该方法提取到立木干形曲线同解析木方法结果高度吻合(如附图2b右和图3b)。

点云数据不光反映地物结构信息，同时也从其点云分布的特征参数中反映了被测地物的遥感信息。例如：2015年Maguya等人在《Remote Sensing》第7卷的“Moving voxelmethod for estimating canopy base height from airborne laser scanner data”一文中指出机载激光(ALS)的波形可以转换为相应的冠层高度轮廓，从而计算每一个高度的分位数(Quantile metrics)以此类比于地面25米圆样地的冠层剖面轮廓。因此将点云的分布信息进行量化对树干的干形研究有重要意义。地面激光点云数据还未见有相关报道。

地面激光雷达扫描仪的可以从三维角度获取高精度(毫米级)的森林冠层结构信息，所得点云的分布状况也能够获取反映森林垂直结构信息，已有的研究表明激光雷达的特征参数能很好的反演森林结构参数,且得到了广泛的应用，例如 2014年Srinivasan等人在《Forest Ecology and Management》第15卷的“Multi-temporal terrestrial laserscanning for modeling tree biomass change”一文中介绍了地面激光雷达提取的点云特征参数在反演立木的生物量中的应用。然而这类参数对干形垂直结构，特别是垂直方向点云累加后反映干形变化和垂直结构变化的特征并未见报道。

发明内容