基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测

doi:10.13466/j.cnki.lczyyj.2023.06.013

摘要/Abstract

摘要：

为提高森林单木材积估测精度和效率,选取贵州省织金县城郊典型马尾松林为研究对象,基于机载激光雷达点云和样地调查数据,以提取的树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积等单木结构参数为变量,构建基于机载激光雷达点云数据的马尾松单木材积估测模型。结果表明:1)基于点云数据提取的马尾松单木树高和冠幅因子与实际调查数据之间存在良好的相关性,决定系数R²在0.7以上,精度相对较高,可用于构建马尾松单木材积模型。2)在经典非线性CAR模型基础上,利用枚举法对树高、冠幅、树冠投影面积、树冠体积等4个变量组合构建的11个模型中,包含树高、冠幅及树冠体积三个林分因子的模型表现最佳,R²为0.774 1。3)树高、冠幅及树冠体积被确定为马尾松单木材积估测的关键因子,其中,树高的贡献最大且与单木材积呈极显著正相关关系(P<0.001)。利用机载激光雷达点云数据提取单木结构参数,并基于非线性CAR模型构建单木材积模型估测马尾松单木材积的方法是可行的,该方法不仅能满足森林资源调查的精度要求,且能有效提高调查效率。

关键词: 机载激光雷达, 马尾松, 单木, 结构参数, 材积估测

Abstract:

In order to improve the accuracy and efficiency of forest single-tree volume estimation,the typical Pinus massoniana forest in the suburban area of Zhijin County,Guizhou Province was selected as the research object.Based on airborne LiDAR point cloud and sample survey data,a single-tree structure parameter estimation model for P.massoniana based on airborne LiDAR point cloud data was constructed using extracted tree height,crown width,crown projection area,and crown volume as variables.The research results indicate that:1)There was a good correlation between the height and crown width factors of P.massoniana single-tree extracted from point cloud data and actual survey data,with a determination coefficient of R² above 0.7 and relatively high accuracy,which could be used to construct a single-tree volume model of P.massoniana.2)On the basis of the classic nonlinear CAR model,an enumeration method was used to construct 11 models that combined four variables:tree height,crown width,crown projected area,and crown volume.Among them,the model containing three stand factors,tree height,crown width,and crown volume,performed the best,with an R² of 0.774 1.3)Tree height,crown width and crown volume were identified as key factors in estimating the individual volume of P.massoniana,with tree height contributing the most and showing a highly significant positive correlation with individual volume (P<0.001).It is feasible to extract single tree structural parameters using airborne LiDAR point cloud data and construct a single tree volume model based on nonlinear CAR model to estimate the single tree volume of P.massoniana.This method not only meets the accuracy requirements of forest resource surveys but also effectively improves survey efficiency.

Key words: Airborne LiDAR, Pinus massoniana, single-tree, structural parameter, volume estimation

中图分类号:

S771.8

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图/表 10

表1

图1

图2

表2

不同参数数量的马尾松单木材积预测模型

参数数量	2	3	4
模型表达式	V=a₁ $H a 2 C a 2$		V=a₁ $H a 2 C a 3 S a 4 V c a 5$
	V=a₁ $H a 2 S a 3$	V=a₁ $H a 2 C a 3 S a 4$
	V=a₁ $H a 2 V c a 3$	V=a₁ $H a 2 C a 3 V c a 4$
	V=a₁ $C a 2 S a 3$	V=a₁ $H a 2 S a 3 V c a 4$
	V=a₁ $C a 2 V c a 3$	V=a₁ $C a 2 S a 4 V c a 4$
	V=a₁ $S a 2 V c a 3$

表2

表3

表4

图3

图4

表5

不同参数数量下最优模型的拟合优度

模型编号	参数数量	模型表达式	R²	RMSE	MAE	MAPE	AIC
M1	2	V=0.0001×H^2.972 $V c - 0.008$	0.773 0	0.399 4	0.241 4	0.564 8	279.008 0
M2	2	V=0.0001×H^2.982C^0.007	0.772 8	0.399 9	0.241 4	5.656 0	279.146 0
M3	2	V=0.0001×H²^.⁹⁷⁶S⁰^.⁰⁰⁷	0.772 9	0.399 4	0.241 4	0.565 3	279.092 0
M4	2	V=0.0692×C¹^.⁷³⁷S^-0^.¹⁸⁵	0.219 7	0.740 7	0.505 3	1.882 0	612.108 0
M5	2	V=0.1091×C^-1^.⁵⁷⁶ $V c 1.053$	0.278 2	0.712 2	0.477 6	1.673 7	591.002 0
M6	2	V=0.0766×S^-1^.¹⁹¹ $V c 1.332$	0.294 6	0.703 9	0.466 7	1.619 7	584.772 0
M7	3	V=0.0671×C⁰^.⁵⁹⁹⁹S^-1^.⁴⁵⁶ $V c 1.310$	0.295 5	0.703 0	0.466 0	1.617 0	586.432 0
M8	3	V=0.0001×H²^.⁹⁸³S^-0^.¹⁰⁷ $V c 0.086$	0.773 4	0.399 3	0.243 7	0.562 0	280.577 0
M9	3	V=0.0001×H²^.⁹⁸³C^-0^.⁴⁷³S⁰^.²⁴²	0.773 8	0.399 1	0.241 2	0.564 7	280.019 0
M10	3	V=0.0001×H²^.⁹⁹¹C^-0^.³⁰⁶ $V c 0.118$	0.774 1	0.398 4	0.244 3	0.560 0	279.701 0
M11	4	V=0.0001×H²^.⁹⁸⁹C^-0^.⁴⁷³S⁰^.¹²⁶ $V c 0.087$	0.774 0	0.398 3	0.243 3	0.560 5	281.495 0

表5

表6

不同参数数量下最优模型参数显著性检验结果

参数数量	H	C	S	V_C
2	$2×10 - 16 * * *$			0.688
3	$2×10 - 16 * * *$	0.238		0.218
4	$2×10 - 16 * * *$	0.289	0.641	0.448

表6

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样地编号	海拔/m	坡向	坡位	坡度/(°)	林分密度/ (株/hm²)	平均胸径/ cm	平均树高/ m	平均冠幅/ m	林分蓄积/ m³	郁闭度
1	1 438.67	东北	中	10	285	29.4	18.37	3.63	23.22	0.5
2	1 443.12	东	上	35	465	26.9	17.62	3.61	25.94	0.6
3	1 415.47	西南	中	20	435	19.7	14.11	2.28	19.72	0.7
4	1 423.57	西	下	10	795	16.0	11.39	2.56	9.88	0.8
5	1 435.70	西南	上	5	450	23.6	17.47	3.54	24.55	0.6
6	1 430.58	东南	下	5	270	34.5	17.56	4.02	16.71	0.5
7	1 421.73	南	下	3	255	33.0	19.99	3.56	40.48	0.5
8	1 394.37	东	中	20	1 095	16.6	13.37	2.25	12.46	0.7
9	1 386.17	东南	中	30	1 935	14.2	11.57	1.51	14.22	0.8
10	1 402.63	西北	下	20	240	22.7	15.30	3.09	35.88	0.6

林木参数	最小值	最大值	平均值	标准差
胸径/cm	5.00	65.00	27.17	12.36
树高/m	2.33	36.89	17.57	6.30
冠幅/m	1.20	14.80	6.12	2.91
材积/m³	0.01	5.02	0.73	0.84

林木参数	最小值	最大值	平均值	标准差
树高/m	8.6	32.3	16.62	6.08
冠幅面积/m²	1.3	102.9	19.82	17.23
树冠体积/m³	2.4	794.6	95.59	122.82