基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建

doi:10.13466/j.cnki.lczyyj.2024.01.012

林草资源研究 ›› 2024›› Issue (1): 88-94.doi: 10.13466/j.cnki.lczyyj.2024.01.012

基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建

朱赞¹^,²^,³(), 王勇军¹^,³, 王建琦¹^,³, 许玉兰¹, 丘鑫琪¹, 万喜¹

1.桂林航天工业学院航空宇航学院,广西桂林 541004
2.贵州大学资源与环境工程学院,贵阳 550025
3.广西高校无人机系统与技术应用重点实验室,广西桂林 541004

收稿日期:2023-10-17 修回日期:2024-02-07 出版日期:2024-02-28 发布日期:2024-03-22
作者简介:朱赞,讲师,博士研究生,主要研究方向:资源环境遥感与空间点云处理。Email:zhuzan2012@foxmail.com
基金资助:
国家自然科学基金项目“大机动敏捷飞行器鲁棒智能解耦控制技术”(61966010);广西高校中青年教师科研基础能力提升项目“基于空天地协同遥感技术的广西桉林碳汇计量技术研究”(2023KY08)

Construction of a Carbon Storage Measurement Model for Eucalyptus Canopy in Guangxi Based on Drone Oblique Photography

ZHU Zan¹^,²^,³(), WANG Yongjun¹^,³, WANG Jianqi¹^,³, XU Yulan¹, QIU Xinqi¹, WAN Xi¹

1. School of Aeronautics and Astronautics,Guilin University of Aerospace Technology,Guilin 541004,Guangxi,China
2. School of Resource and Environmental Engineering,Guizhou University,Guiyang 550025,China
3. Guangxi Key Laboratory of Unmanned Aircraft Systems and Technology Application,Guilin 541004,Guangxi,China

Received:2023-10-17 Revised:2024-02-07 Online:2024-02-28 Published:2024-03-22

摘要/Abstract

摘要：

森林碳储量计量是在全球气候变暖背景下,实现“碳达峰”和“碳中和”目标的重要技术环节之一。目前常规的森林碳储量计量方法仍然主要采用传统的林业样地调查法,存在效率低、人力物力成本高,且对森林冠层数据的测定精度不高等问题。以无人机倾斜摄影测量技术在广西桉树冠层碳储量计量中的应用为研究对象,参考林业部门和各地的相关标准,采用实验对比和数理统计方法构建基于广西桉树冠层体积(V)推算其冠层碳储量(T)的计量模型。实验验证和回归分析方法测定该模型的拟合优度R²达到0.889 6。该模型可为广西桉树林碳储量的调查工作,以及其他树种的碳储量计量模型构建提供参考。

关键词: 碳储量计量, 桉树冠层, 无人机遥感, 倾斜摄影, 碳汇建模

Abstract:

Calculating forest carbon storage is an important technology for China to achieve the goals of carbon dioxide peaking and carbon neutrality in the context of global warming.At present,conventional forest carbon storage accounting primarily adopts measuring standing trees in sample plots,which is less efficient and more costly in terms of labor.Meanwhile,there are problems such as the low accuracy of forest canopy data measurement.To address this issue,this study constructed a set of mathematical models based on the volume V of the canopy oblique photography model of Eucalyptus trees in Guangxi to predict their carbon storage T through experiments and data analysis.This was done using the oblique photogrammetry technology of unmanned aerial vehicles,as well as mathematical and statistical methods.Also,it takes reference to the relevant standards set by the forestry department and local authorities.It verified that experimental validation and regression analysis showed that the goodness-of-fit threshold R² of this model reached 0.889 6,and the model can provide support for the investigation of eucalyptus forest carbon storagein Guangxi.At the same time,the methods and techniques in this study can also be appliedas a reference for constructing oblique photography carbon storage measurement models for other tree species.

Key words: carbon storage accounting, Eucalyptus canopy, UAV remote sensing, oblique photography, carbon sink modeling

中图分类号:

S758

朱赞, 王勇军, 王建琦, 许玉兰, 丘鑫琪, 万喜. 基于无人机倾斜摄影的广西桉树冠层碳储量计量模型构建[J]. 林草资源研究, 2024,(1): 88-94.

ZHU Zan, WANG Yongjun, WANG Jianqi, XU Yulan, QIU Xinqi, WAN Xi. Construction of a Carbon Storage Measurement Model for Eucalyptus Canopy in Guangxi Based on Drone Oblique Photography[J]. Forest and Grassland Resources Research, 2024,(1): 88-94.

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表1

表2

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表3

参考文献 31

[1]	周坚华, 胡永红, 周一凡, 等. 城镇绿地植被固碳量遥感测算模型的设计[J]. 生态学报, 2010, 30(20):5653-5665.
[2]	新华社. 中共中央国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见[N]. 人民日报,2021-10-25(001).
[3]	张颖, 孟娜, 姜逸菲. 中国森林碳汇与林业经济发展耦合及长期变化特征分析[J]. 北京林业大学学报, 2022, 44(10):129-141.
[4]	谢贤胜, 卢峰, 杨元征, 等. 广西桉树人工林叶面积指数的估测及其校正[J]. 生态学报, 2022, 42(11):4451-4462.
[5]	曹海翊, 邱心怡, 贺涛. 森林生物量遥感卫星发展综述[J]. 光学学报, 2022, 42(17):402-409.
[6]	肖文发, 朱建华, 曾立雄, 等. 森林碳汇助力碳中和的几点认识[J]. 林业科学, 2023, 59(3):1-11.
[7]	FAO. Global forest resources assessment 2010:Key findings[J]. Spine, 2010, 36(14):1123-1130. doi: 10.1097/BRS.0b013e3181f9a07a
[8]	Sankey J B, Sankey T T, Li Junran, et al. Quantifying plant-soil-nutrient dynamics in rangelands:Fusion of UAV hyperspectral-LiDAR,UAV multispectral-photogrammetry,and ground-based LiDAR-digital photography in a shrub-encroached desert grassland-ScienceDirect[J]. Remote Sensing of Environment, 2021, 253:11223.
[9]	Wengert M, Wijesingha J, Schulze-Brüninghoff D, et al. Multisite and multitemporal grassland yield estimation using UAV-Borne hyperspectral data[J]. Remote Sensing. 2022, 14:2068. doi: 10.3390/rs14092068
[10]	Rodrigo V, Carlos A, Eben N, et al. Large scale multi-layer fuel load characterization in tropical savanna using GEDI spaceborne lidar data[J]. Remote Sensing of Environment, 2022, 268:112764. doi: 10.1016/j.rse.2021.112764
[11]	Frederic B, Ulrike H, Luidmila A, et al. Advances in the derivation of northeast siberian forest metrics using high-resolution UAV-based photogrammetric point clouds[J]. Remote Sensing. 2019, 11(12),1447.
[12]	Maria R, Francisca C, Maria J, et al. Carbon stock estimations in a mediterranean riparian forest:A case study combining field data and UAV imagery[J]. Forests. 2022, 13(8):1282. doi: 10.3390/f13081282
[13]	Liu Xinyi, He Li, He Zhengwei, et al. Estimation of broadleaf tree canopy height of wolong nature reserve based on InSAR and machine learning methods[J]. Forests. 2020, 14(4):376. doi: 10.3390/f14020376
[14]	Xiong Jingfeng, Zeng Hongda, Cai Guo, et al. Crown information extraction and annual growth estimation of a chinese fir plantation based on unmanned aerial vehicle-Light detection and ranging[J]. Remote Sensing. 2023, 15(15):3869. doi: 10.3390/rs15153869
[15]	王玉堂, 王佳, 牛利伟, 等. 基于无人机倾斜摄影测量的树冠体积及表面积提取算法对比分析[J]. 林业工程学报, 2022, 7(3):166-173.
[16]	曹明兰, 李亚东, 冯海英, 等. 倾斜摄影与激光扫描技术结合的3D森林景观建模[J]. 中南林业科技大学学报, 2019, 39(12):10-15.
[17]	牛利伟. 基于无人机倾斜摄影测量的行道树特征提取与分类研究[D]. 北京: 北京林业大学, 2020.
[18]	陈周娟, 程光, 卜元坤, 等. 基于无人机倾斜影像的阔叶林单木参数提取[J]. 林业资源管理, 2022(1):132-141.
[19]	王越, 何诚, 刘柏良, 等. 基于无人机倾斜摄影技术的单木参数提取及胸径模型构建[J]. 西南林业大学学报(自然科学), 2022, 42(1):166-173.
[20]	王腾. 基于无人机倾斜摄影的柑橘冠层特征提取与产量预估研究[D]. 重庆: 西南大学, 2022.
[21]	李滨, 刘可宁. 基于无人机光学遥感的森林生物量估算研究[J]. 森林工程, 2022, 38(5):83-92.
[22]	陈海亮. 基于无人机遥感技术的泰山典型林分侧柏碳储量提取方法研究[D]. 泰安: 山东农业大学, 2023.
[23]	任一平, 任世奇, 朱慧, 等. 桉树人工林碳储量的研究方法及影响因素[J]. 桉树科技, 2023, 40(3):94-100.
[24]	姜仲翔, 任世奇, 杜阿朋. 广西桉树人工林固碳释氧总量核算[J]. 桉树科技, 2021, 38(2):45-47.
[25]	张颖, 吴丽莉, 苏帆, 等. 我国森林碳汇核算的计量模型研究[J]. 北京林业大学学报, 2010, 32(2):194-200.
[26]	赵林, 殷鸣放, 陈晓非, 等. 森林碳汇研究的计量方法及研究现状综述[J]. 西北林学院学报, 2008, 23(1):59-63.
[27]	国家林业和草原局. 森林生态系统碳储量计量指南:LY/T 2988—2018[S]. 北京: 北京林业大学, 2018.
[28]	国家林业和草原局. 林业碳汇计量监测术语:LY/T 3253—2021[S]. 北京: 国家林业和草原局调查规划设计院, 2021.
[29]	国家林业局. 立木生物量建模样本采集技术规程:LY/T 2259—2014[S]. 北京: 国家林业局调查规划设计院, 2014.
[30]	国家林业局. 立木生物量建模方法技术规程:LY/T 2258—2014[S]. 北京: 国家林业局调查规划设计院, 2014.
[31]	广西壮族自治区林业局. 立木生物量模型及碳计量参数——桉树:DB45/T 2751—2023[S]. 广西: 广西壮族自治区森林资源与生态环境监测中心, 2023.

样木编号	树冠体积	样木编号	树冠体积
1	13.84	7	23.83
2	28.41	8	43.56
3	10.98	9	50.08
4	27.48	10	8.60
5	70.08	11	65.24
6	7.17	12	26.01

样木编号	胸径/cm	树高/m	冠层含碳量/kg
1	30.9	20.95	57.67
2	42.4	20.08	155.22
3	25.5	14.45	45.78
4	45.8	23.02	173.46
5	51.2	21.36	256.85
6	21.6	13.30	30.24
7	42.8	21.11	153.05
8	51.8	22.14	258.44
9	48.0	23.82	193.58
10	25.8	17.24	40.62
11	58.6	23.35	355.85
12	29.5	16.51	62.83

样木编号	冠层体积/m³	实测碳储量/kg	模型预测碳储量/kg	模型预测误差/kg
1	13.84	57.67	62.40	-4.73
2	28.41	155.22	130.63	24.59
3	10.98	45.78	49.19	-3.41
4	27.48	173.46	126.24	47.22
5	70.08	256.85	330.27	-73.42
6	7.17	30.24	31.75	-1.51
7	23.83	153.05	109.05	44.00
8	43.56	258.44	202.64	55.80
9	50.08	193.58	233.86	-40.28
10	8.60	40.62	38.27	2.35
11	65.24	355.85	306.86	48.99
12	26.01	62.83	119.31	-56.48

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[1]	陈周娟, 程光, 卜元坤, 黄维, 陈佳卉, 李卫忠. 基于无人机倾斜影像的阔叶林单木参数提取[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 132-141.
[2]	王娟, 陈永富, 陈巧, 李华玉, 张超. 基于无人机遥感的森林参数信息提取研究进展[J]. 林业资源管理, 2020, 0(5): 144-151.
[3]	金忠明, 曹姗姗, 王蕾, 孙伟. 天山云杉林无人机可见光影像树冠信息提取方法研究[J]. 林业资源管理, 2020, 0(1): 125-135.
[4]	武红敢, 牟晓伟, 杨清钰, 王成波. 无人机遥感技术在重庆市沙坪坝区松材线虫病监测中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 109-115.
[5]	刘乾飞, 龙晓敏, 邓忠坚, 叶江霞. 无人机遥感技术在国家森林公园可视化场景快速构建中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 116-122.
[6]	朱雅丽, 张绘芳, 张景路, 地力夏提·包尔汉. 基于无人机遥感的胡杨地上生物量估测模型构建[J]. 林业资源管理, 2019, 0(2): 80-87.
[7]	乔正年, 马骏, 徐雁南. 无人机遥感在林木冠幅提取中的应用[J]. 林业资源管理, 2019, 0(1): 78-84.
[8]	杨帆. 无人机倾斜摄影在森林景区实景三维模型构建及分析[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 120-124.
[9]	王枚梅, 林家元, 林沂, 李翊. 基于无人机可见光影像的亚高山针叶林树冠参数信息自动提取[J]. 林业资源管理, 2017, 0(4): 82-88.
[10]	张煜星, 王雪军, 刘明博. 基于无人机遥感影像的DSM及遥感数据林分平均高提取[J]. 林业资源管理, 2017, 0(2): 23-27.