解决方案 |基于背包移动平台应用激光雷达技术进行树木胸径量测

一、概述

胸径是表达树木生长状况的重要的因子之一。传统方式以胸径尺、轮尺等接触式测量为主,外业工作量较大;使用地基激光雷达采集林业数据,须进行布设标靶、架站、扫描、移站等操作,完成整体数据采集需要花费一定的人力及时间,采集完的数据也需要进行多站拼接后才能输出最终的采集结果。

本文介绍采用基于移动平台应用激光雷达技术,采取自下而上的扫描方式,获取树干/枝叶详细的结构信息,并对使用激光雷达数据软件进行单木进行识别,获取树木位置、株数、树高、胸径和枝下高等信息。

二、设备选用

地面移动激光雷达扫描系统--LiBackpack背包激光雷达扫描系统

LiBackpack背包式室内外一体化激光雷达扫描系统,结合激光雷达和同步定位与地图构建(SLAM)技术,无需GPS即可实时获取周围环境的高精度三维点云数据。

LiBackpack(Velodyne VLP-16/HDL 32E)

尺寸(mm) 896 X 302 X 120 功率 76W / 60W
LiDAR 传感器 HDL32E / VLP16 电压 19V
重量 6.0kg/5.5kg 电流 2.3A
LiDAR精度 ±2cm/±3cm 电池 2600mAh
点云格式 Las,ply,bag 端口 HDMI,USB
存储 512G SSD 控制及显示 网络控制和显示

(手机,平板电脑)

  • 易操作

自动化程度高,开机即用

  • 低成本

无需GPS,成本大幅度降低

  • 高精度

结合激光雷达和SLAM算法实现室内外一体化测量,无需GNSS信号即可实现厘米级数据精度

  • 查看简洁方便

支持手机、平板等移动端实时显示和控制,操作便捷,无需繁冗的连接线

  • 高效率

实时显示高精度点云数据,支持在线闭环检测以及闭环优化,扫描完成即可导出采集点云数据

  • 多平台

设计轻巧便捷,可搭载不同的移动平台,无论是手持、步行、骑行、车载都可以轻松采集数据

数据处理软件——LiDAR360点云数据处理分析软件

LiDAR360在通用平台上扩展了基林业模块,用于地基或者背包激光雷达点云数据处理分析。主要功能包括:地面点分类、批量胸径提取、单木分割、单木参数提取。

三、作业流程

数据采集流程如下:

以30m*30m 林业树木样方为例:

1、对采集样区进行路径规划,路线规划目的是可以采集到树木的所有信息,同时减少数据冗余,针对30m*30m的样区,如果树木比较密集,采用下图左所示的路径规划,若树木比较稀疏,则可采用下图右所示的路径规划:

图1 路径规划(树木密集:左 树木稀疏:右)

(注意:本案例中的路径规划只是参考,由于实际作业环境不同,可以做适当修改,但路径整体规划还是最好保持一致。)

2、路径规划完成后,背负LiBackpack进行数据采集:

  • 移动端设备连接LiBackpack电脑热点;
  • 在设备上点击start按钮开始数据采集,按照设定的路径规划进行数据采集作业;
  • 行至终点后,点击stop按钮结束采集,插上U盘,点击copy按钮,将采集结果导出。

采集数据在手机端实时显示

  • 将点云数据导入LiDAR360软件;

扫描样区最终结果示意

行走轨迹与点云叠加效果

数据处理流程如下:

  • 去除空中噪点,提高数据质量;

  • 从点云数据中分离地面点;

  • 基于地面点生成DEM;

  • 利用DEM对点云进行归一化,去除地形影响;

  • 选择胸径处(默认:2-1.4m)的点云数据,采用拟合圆的方式批量提取DBH,获取树木ID、胸径和株数。除了拟合圆的方式,软件还提供拟合圆柱拟合椭圆的方式:如果树木倾斜生长,可选择拟合圆柱的方法;如果树干表现为椭圆,则可使用点云数据的平面坐标利用最小二乘拟合二维椭圆。

自动提取DBH时软件会对聚类出的树干进行置信度判断,根据不同置信度等级以不同的颜色显示,如下图,黄色、紫色和红色分别表示高、中和低置信度。

  • 通过单木筛选工具对拟合结果进行检查与编辑,根据筛选范围可对DBH拟合结果进行显示、隐藏、删除与提取操作。筛选操作包括:按置信度筛选、按树ID筛选、按DBH筛选以及按树高筛选。

  • DBH拟合结果可以保存为csv文件,其中包含树ID、树的位置和DBH。

四、效率/精度验证

   选取某林区进行进行测试,评估LiBackpack的效率及精度。

1、试验区:

北京植物园针叶林样地,选取长宽分别为40米和20米的样地作为研究区。

2、目标数据:

研究区内15棵树的胸径值。

3、采集手段:

  • 人工测量:使用皮尺在地上3m处测量并记录树木胸径。
  • 地基激光雷达设备: FARO FOCUS3D 120相位式激光雷达,为了完整获取树木的胸径点云,架设8个站点。
  • 便携式移动激光雷达系统:LiBackpack背包激光雷达对,测区进行移动扫描。

样地

人工实测树木胸径

FARO扫描

LiBackpack扫描

实验区示意图

4、数据处理

LiBackpack可输出LAS或PLY格式的点云,倒入LiDAR360软件进行显示和处理;

LiBackpack采集的点云数据

LiDAR360进行胸径拟合,测出数值

FARO采集的原始数据为厂商自定义的工程文件格式FLS,通过扫描仪配套软件处理后导出为TXT格式,包含点云坐标和颜色信息。

FARO点云数据

效率对比

对比分析:

人工测量方式耗时15分钟;

FARO架站扫描每站扫描时间为6分钟左右(同步获取点云和影像,可导出真彩色点云),共架设8个站,此外加上布设标靶球、搬站、拼接等,数据获取及处理总时间大约为2小时;

LiBackpack支持实时获取和解算点云,整个样地数据获取时间大约为127秒。

精度对比

对比人工量测、LiBackpack、FARO获取的15棵树的实测胸径值,单位为cm。

对比分析:

LiBackpack与实测值相比,平均误差为1.757cm,标准差为1.161cm;FARO与实测值相比,平均值为-0.605cm,标准差为0.849cm;

LiBackpack与FARO相比,平均值为2.543,标准差为1.004cm。

总结:LiBackpack在精度可达到厘米级测量精度,能够满足林下结构数据的采集和提取;LiBackpack在效率上能以更好的性价比满足作业。