2019年天山云杉背包式激光雷達三維參數測量數據集

王亞鵬 張文革 胡 林 劉婷婷 曹姍姍 王 蕾 孫 偉*

（1.新疆農業大學計算機與信息工程學院，烏魯木齊 830052；2.新疆天山西部國有林管理局，伊寧 835000；3.中國農業科學院農業信息研究所，北京 100081；4.國家農業科學數據中心，北京 100081；5.農業農村部農業大數據重點實驗室，北京 100081；6.新疆林業科學院現代林業研究所，烏魯木齊 830092）

數據庫（集）基本信息匯總表

1 引言

在森林資源動態監測、參數反演、質量評估的研究過程中，單木胸徑、樹高和冠幅等三維結構參數至關重要，可為森林生物量及碳儲量估算、森林健康變化分析、森林生長與收獲預估等提供切實有效的科學依據[1]。傳統的單木三維結構參數獲取以野外調查和地面實測為主，需要通過人工每木檢尺進行大量的實地調查，存在自動化程度不高、費時耗力、數據客觀性差、標準控制難以統一等問題，也會對植被造成一定程度的破壞，難以實現大尺度的森林結構參數連續性監測[2-3]。如何快速、精準、無損、低成本獲取單木三維結構參數，對森林資源高效管理和科學決策具有重要意義。

遙感為快速準確獲取森林資源監測數據提供了有效途徑，但現有研究多側重于應用衛星遙感影像[4]、無人機影像[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，利于激光穿透獲取下層植被和地面點云數據，可以更好地還原地形，進而提取植被冠層信息。激光雷達相較于傳統光學遙感技術具有無可比擬的優勢，獲取數據時有效解決了光學遙感易飽和的問題。激光雷達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構信息，具有抗干擾能力強的優勢，為森林參數的定量測量和反演提供了重要支撐，而且雷達數據能解決傳統野外樣地調查在空間范圍上受限的問題[7]，已成為林業遙感當中最具應用潛力的主動遙感技術之一[8-9]。目前，機載激光雷達和地基激光雷達在林業資源監測方面的使用和研究較為廣泛，但在外業活動采集數據過程中工作量較大、成本較高。使用地基激光雷達采集林業數據時，須進行布設標靶、架站、掃描、移站等操作，完成整體數據采集需要花費一定的人力及時間，采集完的數據也需要進行多站拼接后才能輸出最終的采集結果。與機載和地基激光雷達相比，背包式激光雷達具有效率高、全覆蓋和真三維測量等優良的技術特性，攜帶方便，數據采集不受天氣等外界因素的影響，測量范圍容易控制，應用前景良好[10]。對于地形復雜的山地森林，背包式激光雷達是一種新型便攜工具。

新疆維吾爾自治區（以下簡稱“新疆”）地區有的區域生態環境脆弱，山地森林起到了至關重要的維護作用。天山云杉樹是新疆天山地區生態功能最為重要、碳儲量最大、涵蓋面積最大的常綠喬木[11]，對山地森林水源涵養與水土保持等方面發揮著關鍵作用，同時對森林生態系統的組成和維護具有重要意義[12]。因而，對天山云杉林進行調查監測，對新疆天山地區森林資源管理具有重要的意義。本數據集以天山云杉為研究對象，使用易操作、低成本的背包式激光雷達快速獲取高精度單木三維結構參數，可為森林資源監測和評估以及多尺度森林生態系統關鍵參數反演提供基礎數據，也可為森林資源外業調查過程中背包式激光雷達應用效果評估提供案例。

2 數據采集與處理方法

2.1 數據采集方法

以新疆西天山森林生態系統國家定位觀測研究站（以下簡稱西天山監測站）的天山云杉分布區作為研究區，該區域地處伊犁河谷中部、那拉提山北麓，地勢呈東南高、西北低，海拔677～4181m，地勢落差較大，地型略呈三角形。

根據西天山監測站天山云杉分布區的立地條件、林分起源和空間分布等特征，以西天山監測站為中心，在研究區設置6個代表性樣地，包括3個人工林樣地和3 個天然林樣地，設計背包激光雷達數據野外實地采集方案，主要流程包括：確定作業區域、路徑規劃、數據采集和數據導出。其中，通過路線規劃保證采集到樹木的所有信息，同時減少數據冗余，作業區域為20m×20m 的正方形樣地，路徑規劃如圖1 所示，序號為采集路線。研究人員于2019 年10 月12 日至17 日在研究區開展數據采集，采集設備為北京數字綠土科技有限公司研發的LiBackpack D50 背包式激光雷達掃描系統，結合高精度GNSS 設備和即時定位與地圖構建技術，配置垂直方向和水平方向的激光雷達傳感器參數，采用自下而上的掃描方式，采集天山云杉樹干、枝葉等詳細結構信息，獲取路徑規劃內的高精度三維點云數據。

圖1 數據采集的行走路徑規劃Fig.1 Walking path planning for data collection

2.2 數據處理方法

使用LiDAR360 軟件對采集的樣地三維點云數據進行預處理，包括：去噪、濾波、生成DEM、點云歸一化等步驟。

（1）去噪。使用統計分析技術（StatisticalOutlier-Removal），從點云數據中刪除測量噪聲點，噪聲點包括高位粗差、低位粗差及孤立點等，確保數據具有較高的質量要求和可靠性。其算法原理是對于每個點，計算其到指定鄰域內所有點的平均距離，記作d，則可以得到一個包含各點d 值的數組，假設數組中的各元素構成高斯分布，該數組即為一個樣本，因高斯分布曲線由樣本的均值和標準差決定，則d 值在標準范圍（由樣本的均值和方差定義）之外的點被定義為噪點，可從數據集中刪除。

（2）濾波。本文采取IPTD（Improved Progressive TIN Densification）算法解決將低矮物錯分成地面的問題，提高地面點濾波精度。具體步驟包括：選定格網尺寸L，將點云數據格網化；選取每個格網內的最低點作為初始種子點Vi(i=1,2,···,n)，使用初始種子點構建三角網，迭代所有待分類的地面點Pi(i=1,2,···,n)，計算Pi到其投影所在三角形（由Vi構成）的距離d、和到三角形三個頂點V1、V2、V3與三角形平面的角度值，若計算值小于閾值，則認為是地面點，并加入三角網，重復迭代過程至所有待分類的地面點Pi分類完成。初始種子點到三角網示意圖如圖2所示。

圖2 初始種子點到三角網示意圖Fig.2 Schematic diagram of initial seed point toTIN

（3）生成DEM。本文基于反距離權重插值，通過提取的地面點云數據生成數字高程模型。

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

其中，Zr為各點的真實高程，Zg為各點臨近的地面點高程，Zh為歸一化后各點高程。

在上述數據預處理的基礎上，進行批量提取胸徑、單木分割和單木參數提取，而后進行單木分割精度及參數提取擬合效果的對比分析，通過統計指標評價背包式激光雷達高精度提取單木測樹因子的效果。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 數據樣本描述

采集的6 個正方形樣地中，1 至3 號樣地是人工云杉林，4 至6 號樣地是自然云杉林，1 至6 號樣地的樣本量分別為126、72、78、16、13 和15，共有320 株天山云杉。每個樣地數據單獨分為一個Excel 表格，命名規則為“樣地+序號”，例如：樣地1.xlsx。

每個數據表中包含每株天山云杉編號、X 坐標、Y 坐標、胸徑、樹高、樹冠直徑、冠幅面積、冠幅體積的相關參數。天山云杉單木三維結構參數如表1所示。

表1 天山云杉單木三維結構參數Table 1 Three dimensional structural parameters of Picea schrenkiana single wood

4 數據質量控制與驗證

4.1 數據質量控制

為確保數據具有較高的質量要求和可靠性，采取以下措施：

（1）數據采集前期進行實地調查，通過合理的路線規劃以實現減少數據冗余。

（2）數據采集過程中通過專業人員進行操作，通過自下而上的掃描方法采集研究區內云杉樹干、樹枝以及樹葉的三維點云數據。

（3）在數據處理過程中嚴格按照技術規程與軟件指南等參考資料完成操作。

（4）數據質量由人工檢查和機器檢測聯合控制的方式進行，以提高數據的準確性和可靠性。

4.2 數據質量驗證

（1）單木分割效果分析。通過對比目視解譯參數（實測參數），得到云杉樹總數、分割正確的株數、分割錯誤的株數、漏分的株數，計算其精確率（Percision）、召回率（Recall）以及F1-Score，評價單木分割精度，如表2所示。

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

（2）單木三維結構參數提取效果分析?；趩文緟堤崛〗Y果，采用決定系數（R2）和均方根誤差（RMSE）評價背包式激光雷達單木胸徑提取效果，如表3所示。

表3 背包式激光雷達單木胸徑提取結果Table 3 Single wood DBH extraction results of Backpack LiDAR

5 數據價值與使用建議

以天山云杉林為研究對象，使用易操作、攜帶方便、高精度的地面背包式激光雷達在野外快速獲取單木三維結構參數數據，可顯著提高森林關鍵參數獲取精度，大幅度減少地面調查工作量、提高工作效率、減輕勞動強度，具有傳統地面人工調查方法不可比擬的優勢，同時也避免了地基、空基和天基多光譜和激光雷達遙感數據的不足，可作為現有森林資源監測手段和調查數據的有力補充。

本數據集提供了2019 年測量并提取的天山云杉背包式激光雷達單木三維結構參數數據，可為單木地上生物量估算、區域碳格局分析以及生物量反演建模或驗證提供數據支持，也可為森林資源監測和評估提供數據基礎，并為森林資源外業調查過程中背包式激光雷達應用效果評估提供案例。

數據作者分工職責

王亞鵬（1996—），男，河南商丘人，碩士，研究生，主要從事農業信息化相關研究。主要承擔工作：論文撰寫。

張文革（1968—），男，四川巴中人，學士，高級工程師，主要從事林業3S 技術相關研究。主要承擔工作：數據采集與整理。

胡林（1967—），男，內蒙古商都縣人，博士，研究員，主要從事科學數據管理相關研究。主要承擔工作：數據整合與處理。

劉婷婷（1985—），女，北京人，碩士，助理研究員，主要從事農業科學數據獲取與研究。主要承擔工作：數據分析與匯總。

曹姍姍（1984—），女，黑龍江五常人，博士，副研究員，主要從事時空信息智能分析研究。主要承擔工作：數據質量控制和評估。

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

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

引用數據

[1]王亞鵬，張文革，胡林，等.2019年天山云杉背包式激光雷達三維參數測量數據集[DB/OL].國家農業科學數據中心.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.