王亞鵬 張文革 胡 林 劉婷婷 曹姍姍 王 蕾 孫 偉*

（1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院，烏魯木齊 830052；2.新疆天山西部國(guó)有林管理局，伊寧 835000；3.中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)業(yè)信息研究所，北京 100081；4.國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，北京 100081；5.農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081；6.新疆林業(yè)科學(xué)院現(xiàn)代林業(yè)研究所，烏魯木齊 830092）

數(shù)據(jù)庫(kù)（集）基本信息匯總表

1 引言

在森林資源動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、參數(shù)反演、質(zhì)量評(píng)估的研究過程中，單木胸徑、樹高和冠幅等三維結(jié)構(gòu)參數(shù)至關(guān)重要，可為森林生物量及碳儲(chǔ)量估算、森林健康變化分析、森林生長(zhǎng)與收獲預(yù)估等提供切實(shí)有效的科學(xué)依據(jù)[1]。傳統(tǒng)的單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)獲取以野外調(diào)查和地面實(shí)測(cè)為主，需要通過人工每木檢尺進(jìn)行大量的實(shí)地調(diào)查，存在自動(dòng)化程度不高、費(fèi)時(shí)耗力、數(shù)據(jù)客觀性差、標(biāo)準(zhǔn)控制難以統(tǒng)一等問題，也會(huì)對(duì)植被造成一定程度的破壞，難以實(shí)現(xiàn)大尺度的森林結(jié)構(gòu)參數(shù)連續(xù)性監(jiān)測(cè)[2-3]。如何快速、精準(zhǔn)、無損、低成本獲取單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)，對(duì)森林資源高效管理和科學(xué)決策具有重要意義。

遙感為快速準(zhǔn)確獲取森林資源監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)提供了有效途徑，但現(xiàn)有研究多側(cè)重于應(yīng)用衛(wèi)星遙感影像[4]、無人機(jī)影像[5-6]獲取森林樹冠、密度、蓄積量等信息。天山云杉樹形高大，樹冠窄長(zhǎng)，利于激光穿透獲取下層植被和地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可以更好地還原地形，進(jìn)而提取植被冠層信息。激光雷達(dá)相較于傳統(tǒng)光學(xué)遙感技術(shù)具有無可比擬的優(yōu)勢(shì)，獲取數(shù)據(jù)時(shí)有效解決了光學(xué)遙感易飽和的問題。激光雷達(dá)脈沖可通過穿透部分森林冠層快速直接獲取高精度的森林的三維結(jié)構(gòu)信息，具有抗干擾能力強(qiáng)的優(yōu)勢(shì)，為森林參數(shù)的定量測(cè)量和反演提供了重要支撐，而且雷達(dá)數(shù)據(jù)能解決傳統(tǒng)野外樣地調(diào)查在空間范圍上受限的問題[7]，已成為林業(yè)遙感當(dāng)中最具應(yīng)用潛力的主動(dòng)遙感技術(shù)之一[8-9]。目前，機(jī)載激光雷達(dá)和地基激光雷達(dá)在林業(yè)資源監(jiān)測(cè)方面的使用和研究較為廣泛，但在外業(yè)活動(dòng)采集數(shù)據(jù)過程中工作量較大、成本較高。使用地基激光雷達(dá)采集林業(yè)數(shù)據(jù)時(shí)，須進(jìn)行布設(shè)標(biāo)靶、架站、掃描、移站等操作，完成整體數(shù)據(jù)采集需要花費(fèi)一定的人力及時(shí)間，采集完的數(shù)據(jù)也需要進(jìn)行多站拼接后才能輸出最終的采集結(jié)果。與機(jī)載和地基激光雷達(dá)相比，背包式激光雷達(dá)具有效率高、全覆蓋和真三維測(cè)量等優(yōu)良的技術(shù)特性，攜帶方便，數(shù)據(jù)采集不受天氣等外界因素的影響，測(cè)量范圍容易控制，應(yīng)用前景良好[10]。對(duì)于地形復(fù)雜的山地森林，背包式激光雷達(dá)是一種新型便攜工具。

新疆維吾爾自治區(qū)（以下簡(jiǎn)稱“新疆”）地區(qū)有的區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，山地森林起到了至關(guān)重要的維護(hù)作用。天山云杉樹是新疆天山地區(qū)生態(tài)功能最為重要、碳儲(chǔ)量最大、涵蓋面積最大的常綠喬木[11]，對(duì)山地森林水源涵養(yǎng)與水土保持等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，同時(shí)對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的組成和維護(hù)具有重要意義[12]。因而，對(duì)天山云杉林進(jìn)行調(diào)查監(jiān)測(cè)，對(duì)新疆天山地區(qū)森林資源管理具有重要的意義。本數(shù)據(jù)集以天山云杉為研究對(duì)象，使用易操作、低成本的背包式激光雷達(dá)快速獲取高精度單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)，可為森林資源監(jiān)測(cè)和評(píng)估以及多尺度森林生態(tài)系統(tǒng)關(guān)鍵參數(shù)反演提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，也可為森林資源外業(yè)調(diào)查過程中背包式激光雷達(dá)應(yīng)用效果評(píng)估提供案例。

2 數(shù)據(jù)采集與處理方法

2.1 數(shù)據(jù)采集方法

以新疆西天山森林生態(tài)系統(tǒng)國(guó)家定位觀測(cè)研究站（以下簡(jiǎn)稱西天山監(jiān)測(cè)站）的天山云杉分布區(qū)作為研究區(qū)，該區(qū)域地處伊犁河谷中部、那拉提山北麓，地勢(shì)呈東南高、西北低，海拔677～4181m，地勢(shì)落差較大，地型略呈三角形。

根據(jù)西天山監(jiān)測(cè)站天山云杉分布區(qū)的立地條件、林分起源和空間分布等特征，以西天山監(jiān)測(cè)站為中心，在研究區(qū)設(shè)置6個(gè)代表性樣地，包括3個(gè)人工林樣地和3 個(gè)天然林樣地，設(shè)計(jì)背包激光雷達(dá)數(shù)據(jù)野外實(shí)地采集方案，主要流程包括：確定作業(yè)區(qū)域、路徑規(guī)劃、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)導(dǎo)出。其中，通過路線規(guī)劃保證采集到樹木的所有信息，同時(shí)減少數(shù)據(jù)冗余，作業(yè)區(qū)域?yàn)?0m×20m 的正方形樣地，路徑規(guī)劃如圖1 所示，序號(hào)為采集路線。研究人員于2019 年10 月12 日至17 日在研究區(qū)開展數(shù)據(jù)采集，采集設(shè)備為北京數(shù)字綠土科技有限公司研發(fā)的LiBackpack D50 背包式激光雷達(dá)掃描系統(tǒng)，結(jié)合高精度GNSS 設(shè)備和即時(shí)定位與地圖構(gòu)建技術(shù)，配置垂直方向和水平方向的激光雷達(dá)傳感器參數(shù)，采用自下而上的掃描方式，采集天山云杉樹干、枝葉等詳細(xì)結(jié)構(gòu)信息，獲取路徑規(guī)劃內(nèi)的高精度三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

圖1 數(shù)據(jù)采集的行走路徑規(guī)劃Fig.1 Walking path planning for data collection

2.2 數(shù)據(jù)處理方法

使用LiDAR360 軟件對(duì)采集的樣地三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括：去噪、濾波、生成DEM、點(diǎn)云歸一化等步驟。

（1）去噪。使用統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)（StatisticalOutlier-Removal），從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中刪除測(cè)量噪聲點(diǎn)，噪聲點(diǎn)包括高位粗差、低位粗差及孤立點(diǎn)等，確保數(shù)據(jù)具有較高的質(zhì)量要求和可靠性。其算法原理是對(duì)于每個(gè)點(diǎn)，計(jì)算其到指定鄰域內(nèi)所有點(diǎn)的平均距離，記作d，則可以得到一個(gè)包含各點(diǎn)d 值的數(shù)組，假設(shè)數(shù)組中的各元素構(gòu)成高斯分布，該數(shù)組即為一個(gè)樣本，因高斯分布曲線由樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差決定，則d 值在標(biāo)準(zhǔn)范圍（由樣本的均值和方差定義）之外的點(diǎn)被定義為噪點(diǎn)，可從數(shù)據(jù)集中刪除。

（2）濾波。本文采取IPTD（Improved Progressive TIN Densification）算法解決將低矮物錯(cuò)分成地面的問題，提高地面點(diǎn)濾波精度。具體步驟包括：選定格網(wǎng)尺寸L，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)格網(wǎng)化；選取每個(gè)格網(wǎng)內(nèi)的最低點(diǎn)作為初始種子點(diǎn)Vi(i=1,2,···,n)，使用初始種子點(diǎn)構(gòu)建三角網(wǎng)，迭代所有待分類的地面點(diǎn)Pi(i=1,2,···,n)，計(jì)算Pi到其投影所在三角形（由Vi構(gòu)成）的距離d、和到三角形三個(gè)頂點(diǎn)V1、V2、V3與三角形平面的角度值，若計(jì)算值小于閾值，則認(rèn)為是地面點(diǎn)，并加入三角網(wǎng)，重復(fù)迭代過程至所有待分類的地面點(diǎn)Pi分類完成。初始種子點(diǎn)到三角網(wǎng)示意圖如圖2所示。

圖2 初始種子點(diǎn)到三角網(wǎng)示意圖Fig.2 Schematic diagram of initial seed point toTIN

（3）生成DEM。本文基于反距離權(quán)重插值，通過提取的地面點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成數(shù)字高程模型。

（4）點(diǎn)云歸一化。因研究區(qū)樣地存在坡差，云杉點(diǎn)云起始高程不同，為降低坡差對(duì)云杉樹高提取精度的影響，本文采用Lee等[13]方法將點(diǎn)云高程歸一化以獲得云杉點(diǎn)云的相對(duì)高度，公式如下：

其中，Zr為各點(diǎn)的真實(shí)高程，Zg為各點(diǎn)臨近的地面點(diǎn)高程，Zh為歸一化后各點(diǎn)高程。

在上述數(shù)據(jù)預(yù)處理的基礎(chǔ)上，進(jìn)行批量提取胸徑、單木分割和單木參數(shù)提取，而后進(jìn)行單木分割精度及參數(shù)提取擬合效果的對(duì)比分析，通過統(tǒng)計(jì)指標(biāo)評(píng)價(jià)背包式激光雷達(dá)高精度提取單木測(cè)樹因子的效果。主要處理流程如圖3所示。

圖3 天山云杉單木分割流程圖Fig.3 Flow chart of single wood segmentation of Picea schrenkiana

3 數(shù)據(jù)樣本描述

采集的6 個(gè)正方形樣地中，1 至3 號(hào)樣地是人工云杉林，4 至6 號(hào)樣地是自然云杉林，1 至6 號(hào)樣地的樣本量分別為126、72、78、16、13 和15，共有320 株天山云杉。每個(gè)樣地?cái)?shù)據(jù)單獨(dú)分為一個(gè)Excel 表格，命名規(guī)則為“樣地+序號(hào)”，例如：樣地1.xlsx。

每個(gè)數(shù)據(jù)表中包含每株天山云杉編號(hào)、X 坐標(biāo)、Y 坐標(biāo)、胸徑、樹高、樹冠直徑、冠幅面積、冠幅體積的相關(guān)參數(shù)。天山云杉單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)如表1所示。

表1 天山云杉單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)Table 1 Three dimensional structural parameters of Picea schrenkiana single wood

4 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制與驗(yàn)證

4.1 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

為確保數(shù)據(jù)具有較高的質(zhì)量要求和可靠性，采取以下措施：

（1）數(shù)據(jù)采集前期進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，通過合理的路線規(guī)劃以實(shí)現(xiàn)減少數(shù)據(jù)冗余。

（2）數(shù)據(jù)采集過程中通過專業(yè)人員進(jìn)行操作，通過自下而上的掃描方法采集研究區(qū)內(nèi)云杉樹干、樹枝以及樹葉的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

（3）在數(shù)據(jù)處理過程中嚴(yán)格按照技術(shù)規(guī)程與軟件指南等參考資料完成操作。

（4）數(shù)據(jù)質(zhì)量由人工檢查和機(jī)器檢測(cè)聯(lián)合控制的方式進(jìn)行，以提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。

4.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量驗(yàn)證

（1）單木分割效果分析。通過對(duì)比目視解譯參數(shù)（實(shí)測(cè)參數(shù)），得到云杉樹總數(shù)、分割正確的株數(shù)、分割錯(cuò)誤的株數(shù)、漏分的株數(shù)，計(jì)算其精確率（Percision）、召回率（Recall）以及F1-Score，評(píng)價(jià)單木分割精度，如表2所示。

表2 背包式激光雷達(dá)單木分割精度Table 2 Single wood segmentation accuracy of Backpack LiDAR

（2）單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)提取效果分析。基于單木參數(shù)提取結(jié)果，采用決定系數(shù)（R2）和均方根誤差（RMSE）評(píng)價(jià)背包式激光雷達(dá)單木胸徑提取效果，如表3所示。

表3 背包式激光雷達(dá)單木胸徑提取結(jié)果Table 3 Single wood DBH extraction results of Backpack LiDAR

5 數(shù)據(jù)價(jià)值與使用建議

以天山云杉林為研究對(duì)象，使用易操作、攜帶方便、高精度的地面背包式激光雷達(dá)在野外快速獲取單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)數(shù)據(jù)，可顯著提高森林關(guān)鍵參數(shù)獲取精度，大幅度減少地面調(diào)查工作量、提高工作效率、減輕勞動(dòng)強(qiáng)度，具有傳統(tǒng)地面人工調(diào)查方法不可比擬的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)也避免了地基、空基和天基多光譜和激光雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)的不足，可作為現(xiàn)有森林資源監(jiān)測(cè)手段和調(diào)查數(shù)據(jù)的有力補(bǔ)充。

本數(shù)據(jù)集提供了2019 年測(cè)量并提取的天山云杉背包式激光雷達(dá)單木三維結(jié)構(gòu)參數(shù)數(shù)據(jù)，可為單木地上生物量估算、區(qū)域碳格局分析以及生物量反演建?；蝌?yàn)證提供數(shù)據(jù)支持，也可為森林資源監(jiān)測(cè)和評(píng)估提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，并為森林資源外業(yè)調(diào)查過程中背包式激光雷達(dá)應(yīng)用效果評(píng)估提供案例。

數(shù)據(jù)作者分工職責(zé)

王亞鵬（1996—），男，河南商丘人，碩士，研究生，主要從事農(nóng)業(yè)信息化相關(guān)研究。主要承擔(dān)工作：論文撰寫。

張文革（1968—），男，四川巴中人，學(xué)士，高級(jí)工程師，主要從事林業(yè)3S 技術(shù)相關(guān)研究。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)采集與整理。

胡林（1967—），男，內(nèi)蒙古商都縣人，博士，研究員，主要從事科學(xué)數(shù)據(jù)管理相關(guān)研究。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)整合與處理。

劉婷婷（1985—），女，北京人，碩士，助理研究員，主要從事農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)獲取與研究。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)分析與匯總。

曹姍姍（1984—），女，黑龍江五常人，博士，副研究員，主要從事時(shí)空信息智能分析研究。主要承擔(dān)工作：數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和評(píng)估。

王蕾（1981—），女，河南商丘人，碩士，副研究員，主要從事林業(yè)3S 技術(shù)相關(guān)研究。主要承擔(dān)工作：總體策劃及分析總結(jié)。

孫偉（1978—），男，山東海陽(yáng)人，博士，副教授，主要從事時(shí)空信息智能分析研究。主要承擔(dān)工作：組織實(shí)施及論文撰寫。

引用數(shù)據(jù)

[1]王亞鵬，張文革，胡林，等.2019年天山云杉背包式激光雷達(dá)三維參數(shù)測(cè)量數(shù)據(jù)集[DB/OL].國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心.DOI:10.12205/A0007.20220609.30.ds.2055.

Wang Y P,Zhang W G,Hu L,et al.3D Parameter Measurement Dataset of Picea Schrenkiana var.tianshanica by Using Backpack LiDAR in 2019 [DB/OL].National Agriculture Science Data Center.DOI:10.12205/A0007.20220609.30.ds.2055.