摘要:利用機載激光雷達森林點云數據進行真實森林場景的精細三維重建，為構建數字森林環境與林業資源管理應用提供參考。提出利用點云魔方軟件對森林點云數據進行處理，分離得到地面點云和植被點云;采用層堆疊分割方法對森林植被進行分割并提取每株樹木的平面位置、樹高、冠幅直徑及面積等參數;運用景觀設計軟件SketchUp和Lumion進行森林場景三維建模，模擬真實森林三維場景中的地形和植被效果。以某地區約4萬m2的森林場景機載激光雷達點云數據為實例進行森林場景三維重建，從激光雷達數據中分割出的773棵樹木點云，結合樹種分布、樹高及輪廓等信息構建了逼真的三維森林場景。試驗結果表明，根據森林點云數據的分割結果能快速高效地構建模擬現實樹木形態結構的真實感三維模型，克服傳統樹木建模精度低和可視化不高的缺點。

　　關鍵詞:機載激光雷達;單木分割;森林場景;三維重建

　　在過去幾十年內，森林資源的過度開墾和森林災害的頻繁發生破壞了森林原有的生態平衡，快速精確地獲取森林空間信息，并及時提供森林資源的動態變化已成為林業相關部門的首要任務。傳統的森林資源調查一般采用圍尺、測高儀等工具直接測量樹木的胸徑、樹高、冠幅等參數，需要攀爬樹木或者將立木伐倒測量相關特征參數[1]，無法滿足大面積森林資源精準調查的要求。

　　激光方向論文范例：激光直寫柔性電路的研究進展

　　遙感(RemoteSensing，RS)以其快速、范圍大、無接觸性等優勢為林業資源提供了新的技術手段。傳統的被動光學遙感多通過衛星傳感器獲取森林數據的二維水平空間影像，無法得到森林植被的三維結構信息[2]。激光雷達(LightDetectionandRanging，LiDAR)是近30年來快速發展起來的一種先進的主動式遙感技術，能快速、精確獲取森林植被空間三維坐標和林分信息等[3]。

　　激光雷達按照搭載平臺劃分可分為星載、機載(飛機、無人機)、地面(基站、車載、背包式)激光雷達等[4]。林業資源精細調查多采用地面激光雷達和機載激光雷達2類，機載激光雷達對森林的垂直結構具有很強的獲取能力，適用于大尺度的森林資源調查工作[5]。基于點云的林木三維仿真模型構建是森林可視化管理及應用的核心，根據建模原理的不同可分為基于生長規則結構建模、基于結構與功能建模和基于參數結構模型建模。

　　3種方法各有優劣:基于生長規則結構建模的方法比較注重植物生理的形態結構，建立模型效率較高且構建方式較為靈活，但是難以對形態結構特別復雜的植物進行三維建模[6-8];樹木在不同環境下(如光照、濕度、溫度以及種植密度)，生長機理模型、生物量及生長結構也有所不同，建立樹木結構-功能模型對實現樹木信息管理具有重要意義[9-10];基于參數結構模型建模的方法主要包括基于幾何結構法、基于二維圖像法以及基于三維數據點云法。根據數據處理方式和建模方法的不同，可分為手工或半自動化方法建模和直接利用點云數據進行建模2類[11]。

　　手工或半自動化方法建模的基本思路是從點云數據中提取樹木點云模型的特征參數，然后將這些參數輸入到現有的樹木建模軟件中完成三維幾何植物模型的構建[12];而直接利用點云數據進行建模，則是利用一些算法對植被點云數據進行處理，提取出能夠表征樹木幾何形態的特征信息，直接構建三維樹木模型[13-14]。針對傳統森林樹木建模空間精度低，可視化效果不佳的特點，本研究以某地區森林場景機載激光雷達點云數據為實例進行了森林場景三維重建。在提取地形數據的基礎上，對試驗區林木進行空間分割分類，依據不同種類樹木特點進行針對性建模，結合樹種的結構信息及分布進行森林場景三維重建。

　　1機載激光雷達點云三維重建方法

　　1.1試驗機載激光雷達數據

　　機載激光雷達系統獲取的原始數據主要包括激光點云、全波形文件和數字航宇影像。本文截取某林區機載激光雷達獲取的三維點云數據作為研究對象，區域大小約200m×200m，實際包含約773棵樹木，樹種以喬木為主。點云包含3625181個點，點云平均密度約為90點/m2。

　　1.2技術路線

　　首先對機載激光雷達點云數據進行去噪、濾波處理，將分離得到的地面點通過空間內插法生成地形模型，并導入SketchUp軟件中模擬三維地形。然后對植被點云進行單木分割并提取多個單木參數(平面位置、樹高、冠幅等)，利用SpeedTree軟件結合樹木的剖面輪廓和單木參數生成相應的單木模型，改變隨機因子調整樹木形態，批量生成優勢樹種類型的樹木。最后將地形模型和單木模型分層依次導入Lumion軟件，在地形模型上根據單木的空間坐標調整單木模型的位置，添加環境等特效對森林場景進行渲染，從而實現森林真實場景三維構建。

　　2三維點云數據處理

　　2.1點云預處理激光雷達獲取的原始點云數據有地面點、地物點(植被)、噪聲點。試驗數據的噪聲主要包括高位粗差和低位粗差。在點云魔方軟件中可以通過探測離群點去除此類噪聲。本文采用漸進加密三角網濾波算法提取森林點云數據中的地面點和植被點。漸進加密三角網濾波方法結合了形態學濾波算法，能夠較好地保留地形特征信息[15]。

　　3森林場景三維建模

　　3.1地形三維建模本文利用地面點云數據處理后生成的等高線進行地形建模。以5.0m等高距進行剖切，提取等高線，隨后用SketchUp軟件的FredoToposhaper插件生成地形模型，軟件可自動進行斷線連接和等高線的平滑操作。

　　4結論

　　本文研究利用機載激光雷達精細建模方法，通過點云噪聲濾除、地形特征點提取獲取林區真實地形數據;采用層堆疊種子點分割方法提取林木的平面位置、樹高、冠幅特征等參數，結合三維景觀設計軟件SketchUp和Lumion，實現了試驗區森林場景高精度三維重建。試驗結果表明，以機載激光雷達點云為基礎進行森林場景重建，能夠在保留三維模型地形精度及主要樹種的位置、高度、冠幅等信息基礎上，再現森林真實三維場景，對森林資源的評估、管理有重要參考價值。

　　本文試驗過程中也存在如下問題:1)數據方面，由于機載激光雷達數據缺乏樹冠下層結構信息，無法提供林木在水平方向的相關信息，可考慮結合移動實景掃描技術，提升數據完整性，為建立更精細真實的森林模型奠定基礎。2)在點云數據單木分割方面，目前利用現有軟件算法無法實現主要樹種的精確自動分割，需要大量人工調整。后期仍需要針對不同樹種機載點云空間分布及反射率等信息進行研究，提升單木分割精度與自動化程度。

　　參考文獻:

　　[1]李增元，劉清旺，龐勇.激光雷達森林參數反演研究進展[J].遙感學報，2016，20(5):1138-1150.LIZY，LIUQW，PANGY.ReviewonforestparametersinversionusingLiDAR[J].JournalofRemoteSensing，2016，20(5):1138-1150.(inChinese)

　　[2]夏明鵬，官鳳英，范少輝，等.TLS技術在森林資源調查中的應用現狀與展望[J].西北林學院學報，2018，33(3):238-244.

　　作者：王國利1，3，李群1，楊學博2，王成2