王濤 范廣順 凌王章

摘要：近些年激光測量技術(shù)不斷普及，在森林資源調(diào)查、單木三維建模等方面三維激光掃描技術(shù)具有十分突出優(yōu)勢，目前三維激光掃描技術(shù)在林業(yè)測量等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用，為林業(yè)工作者提供了全新的測量手段，簡化了復(fù)雜的外業(yè)工作。本文主要采用地面三維激光掃描儀，采集單木點云信息，構(gòu)建單木點云模型，對單木信息進行測量和提取。

Abstract： In recent years， laser measurement technology has been popularized， which has outstanding advantages in forest resources investigation， single tree 3D modeling and other aspects. At present， 3D laser scanning technology has a wide range of applications in forestry measurement and other fields， providing a new measurement method for forestry workers， simplifying the complex field work. In this paper， three-dimensional laser scanner on the ground is used to collect the single wood point cloud information， build a single wood point cloud model， and measure and extract the single wood information.

關(guān)鍵詞：三維激光掃描;點云;單木

Key words： 3D laser scanning;point cloud;single wood

中圖分類號：TU723.3? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1006-4311（2020）02-0279-03

0? 引言

林業(yè)測量能夠反映森林資源變化，是森林資源調(diào)查的關(guān)鍵內(nèi)容。以往的林業(yè)測繪基本采用皮尺和鋼卷尺測量單木的信息，該方法作業(yè)周期長、效率低、勞動強度大，測量精度不高，數(shù)據(jù)簡單，只能通過經(jīng)驗公式推算材積、樹冠體積等測樹因子。隨測量技術(shù)的不斷發(fā)展，出現(xiàn)了利用全站儀和攝影測量等方法，但這些方法都有一定的局限性，對樹木只能進行二維分析[1-2]。三維激光測量，不與目標(biāo)物接觸，是通過發(fā)射高速激光測量反射目標(biāo)的回波信號，利用回波形成的點云獲取目標(biāo)物的表面信息。本文主要利用X500三維激光掃描儀獲取單木點云信息，再通過附帶點云處理軟件提取樹高、胸徑、冠幅等林木測量因子，為林木材積、樹面積與體積的測定提供更全面的精準(zhǔn)數(shù)值，有利于林木科研工作者對林業(yè)資源進行更深入探索研究[3-4]。

1? 單木點云數(shù)據(jù)獲取與處理

1.1 單木點云數(shù)據(jù)獲取

地面三維激光掃描技術(shù)采集樹木點云數(shù)據(jù)的具體操作：①布設(shè)標(biāo)靶。兩個相鄰測站之間的標(biāo)靶放置三個及以上，布置在不同高度上，保證不同掃描站數(shù)據(jù)最后坐標(biāo)系的統(tǒng)一;②布設(shè)掃描站。在數(shù)據(jù)采集過程中，通過現(xiàn)場合理布設(shè)測站點，盡量保證數(shù)據(jù)采集范圍內(nèi)較少遮擋;③點云數(shù)據(jù)采集。在測站點上架設(shè)X500三維激光掃描儀，設(shè)置掃描角度，對單木進行掃描[5]。

1.2 單木點云數(shù)據(jù)處理

由于地面三維激光掃描儀一般以掃描儀幾何中心為坐標(biāo)原點采集點云數(shù)據(jù)，屬于局部坐標(biāo)系。本文通過在研究區(qū)域布置八個靶球，利用高精度全站儀測量其絕對坐標(biāo)，借助X500隨機附帶的點云處理軟件計算各站間點云的轉(zhuǎn)換參數(shù)，完成各站點云的拼接。再對拼接后的研究區(qū)域整體點云進行去噪、抽希，使研究區(qū)域地上部分的最低點歸到統(tǒng)一的高度，如圖1所示，再對其進行點云分割，提取桿狀物，如圖2所示。

2? 單木參數(shù)提取

2.1 胸徑提取

單木胸徑的提取算法與標(biāo)準(zhǔn)采用霍夫變換方法類似[6]，圓的一般參數(shù)方程為：

以（a，b，r）為空間坐標(biāo)軸構(gòu)建坐標(biāo)系，坐標(biāo)系中的任一點（xi，yi）都有與該點所一一對應(yīng)的一個圓錐面?；舴蜃儞Q檢測圓的對應(yīng)點在空間坐標(biāo)系中示意圖如圖3所示。假如所有的點都屬于同一個圓，那么它所形成的圓錐簇便會相交于空間坐標(biāo)系中的某一點（a0，b0，r0），所形成的交點是該圓在空間平面上的圓心和半徑。

霍夫變換檢測圓在檢測時是輸入二維圖像，因此在進行樹木胸徑自動提取時，必須先對研究區(qū)域樹木點云進行切片，再將獲取的點云數(shù)據(jù)層轉(zhuǎn)變變成二維圖像[7]。本文根據(jù)前面學(xué)者的研究成果，將點云數(shù)據(jù)的切片厚度定為5cm，采用平面切割工具，沿豎軸選擇樹高1.3m處進行單木胸徑切片，如圖4所示。

形成單木胸徑點云切片后，將胸徑點云導(dǎo)入Matlab，制作柵格影像，柵格影像灰度值是由（1cm×1cm×5cm）范圍內(nèi)所包含的采樣點的數(shù)量決定，如果采樣點的數(shù)量大于3個，就將此柵格單元的灰度值定為255，如果采樣點的數(shù)量小于等于3個，則該柵格單元值設(shè)為0。然后將經(jīng)過二值化后的柵格影像輸入程序中，采用霍夫變換檢測圓的方法確定樹木的坐標(biāo)和胸徑。在檢測過程中要設(shè)置閾值，如果閾值過大，空間中低頻率的點會被刪除，這將就會造成某些數(shù)目不能被識別出來。但是閾值如果設(shè)置過小，將會保留大量的點云數(shù)據(jù)，將造成研究區(qū)域中不存在的樹木被錯認(rèn)為樹木，圖5為監(jiān)測到的圓形。

2.2 樹高量算

以往的測樹過程中，當(dāng)高度大于2m時，雖然可以采用測高儀進行測量，但是樹的根部和頂部很難同時看到，本文采用激光掃描技術(shù)可有效地減小這種測高誤差。為了快速獲取樹木基本信息，直接使用軟件進行樹高的測量，只保留樹冠部分的點云數(shù)據(jù)，直接測量冠高和冠幅[8]，如圖6。

3? 結(jié)論

本文采用地面三維激光掃描儀獲取單木點云數(shù)據(jù)，采用霍夫變換檢測圓的算法對單木胸徑點云進行處理，獲取單木胸徑信息，單木的高度、冠高和冠幅等信息采用直接測量法獲取其信息，與傳統(tǒng)的林業(yè)測量調(diào)查方式相比，采用三維激光掃描技術(shù)效率高、可隨時查驗。但是本文在處理單木點云的過程中也出現(xiàn)了一些問題，如研究區(qū)樹木間距過小、雜物遮擋等，造成部分樹木胸徑切片時點云數(shù)據(jù)較少，難以有效識別樹木胸徑截面不同方向上的差異，從而影響最終提取的精度，還有就是對于單木的高度、冠高和冠幅等信息沒有完成計算機自動提取。后期將進一步結(jié)合無人機傾斜模型進行研究，完善單木信息提取算法。

參考文獻：

[1]關(guān)曉平，李國輝，馬巖，等.基于激光測距的樹高和胸徑測量方法與研究[J].浙江林業(yè)科技，2017，37（4）：82-88.

[2]孫浩，劉晉浩，黃青青，等.基于二維激光掃描的立木胸徑計算方法性能分析[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2017，48（8）：186-191.

[3]王祺，胡洪，吳艷蘭，等.基于三維激光點云的樹木胸徑自動提取方法[J].安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2017，44（2）：283-288.

[4]楊煒靜，牟洪波，戚大偉，等.基于三維激光掃描技術(shù)的原木三維圖像重構(gòu)[J].森林工程，2018，34（4）：52-56.

[5]鄭淯文，吳金卓，林文樹，等.應(yīng)用地面三維激光掃描對白樺單木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取[J].東北林業(yè)大學(xué)報，2018，46（8）：49-55.

[6]屈漢章，王洋，吳成茂.基于直徑累積的霍夫變換檢測圓算法[J].西安郵電大學(xué)學(xué)報，2017，22（5）：89-93.

[7]劉偉樂，林輝，孫華，等.基于地面三維激光掃描技術(shù)的林木胸徑提取算法分析[J].中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報，2014（11）：111-115.

[8]劉芳，馮仲科，楊立巖.等.基于三維激光點云數(shù)據(jù)的樹冠體積估算研究[J].農(nóng)業(yè)機械學(xué)報，2016，47（3）：328-333.