張維勇，黃 鶴，翁福洲，白少博，曹江雄，石 磊

(1.梵凈山自然保護(hù)區(qū)，貴州 銅仁 554400; 2.北京建筑大學(xué)，北京 102616; 3.中圖地理信息有限公司，北京 100054)

目前，隨著我國對(duì)林業(yè)的重視以及測(cè)繪新技術(shù)的不斷發(fā)展,很多高校和研究院所正在研究精準(zhǔn)林業(yè)。由于我國在林業(yè)測(cè)繪以及多源數(shù)據(jù)處理技術(shù)相對(duì)滯后,導(dǎo)致了林業(yè)測(cè)繪從儀器設(shè)備、數(shù)據(jù)處理到技術(shù)理論一般要滯后于其他測(cè)繪行業(yè)5～10 a,特別是林地樣木監(jiān)測(cè)和后期信息維護(hù)差距較大，所以說我國在林業(yè)測(cè)繪上還談不上精準(zhǔn)[1]。在數(shù)據(jù)采集方面仍多沿用傳統(tǒng)的靜態(tài)測(cè)量手段,用皮尺等測(cè)量樹干胸徑,在樹很高時(shí)還需要攀爬或是將樹伐倒才能進(jìn)行測(cè)量,測(cè)量冠長(zhǎng)、冠幅等樣木參數(shù)也很困難。傳統(tǒng)的測(cè)量方法破壞性較大,費(fèi)時(shí)費(fèi)力。同時(shí)針對(duì)多源樣木信息的數(shù)字化管理也并沒有一套完善的技術(shù)體系，存在樣木信息丟失、后期入庫數(shù)據(jù)冗余、三維可視化效果單一、無法全方位對(duì)樣木信息進(jìn)行疊加分析等問題。隨著測(cè)繪科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)近測(cè)繪技術(shù)逐漸應(yīng)用于林地測(cè)繪相關(guān)工作，如傾斜攝影測(cè)量技術(shù)可以為林地樣木長(zhǎng)勢(shì)、健康狀況分析提供依據(jù)；激光點(diǎn)云可以用來擬合樣木的胸徑，方便后期針對(duì)性管理樣木等，這些都是其他技術(shù)手段無法替代的。與此同時(shí)，如何管理維護(hù)大量結(jié)構(gòu)復(fù)雜、多源異構(gòu)的樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)，提高它們的可視化效果也是一個(gè)亟待解決的問題，而多源樣木數(shù)據(jù)的展示維護(hù)過程復(fù)雜，僅僅依靠人工管理難以在短時(shí)間內(nèi)完成并保證正確性。因此搭建樣地樣木數(shù)據(jù)管控平臺(tái)對(duì)樣木數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一入庫管理，以期實(shí)現(xiàn)更好的人機(jī)交互效果勢(shì)在必行。

1 梵凈山保護(hù)區(qū)樣地管理現(xiàn)狀

本研究選擇梵凈山保護(hù)區(qū)林地樣木作為觀測(cè)對(duì)象。該保護(hù)區(qū)位于貴州省東北部銅仁市的江口、印江、松桃三縣交界處(地理坐標(biāo)為東經(jīng)108°45′55″～108°48′30″，北緯27°49′50″～28°1′30″)，位于我國云貴高原向湘西丘陵的過渡帶，是武陵山脈的主峰，保護(hù)區(qū)總面積43 411 hm2，處于我國亞熱帶中心，具有我國典型中亞熱帶季風(fēng)山地濕潤氣候特征。特殊的地理位置和優(yōu)越的水熱條件，形成山區(qū)溫暖濕潤的環(huán)境，加之山體古老，地質(zhì)史上少受冰川影響，這里成了古老動(dòng)植物的棲息地。據(jù)統(tǒng)計(jì)，保護(hù)區(qū)內(nèi)有原始森林2萬公頃得到有效保護(hù)，已查明區(qū)內(nèi)生物種類6 000多種，并分布有大量的珍稀瀕危野生動(dòng)植物，其中以珙桐為代表的國家一級(jí)保護(hù)植物6種，以黔金絲猴為代表的國家一級(jí)保護(hù)動(dòng)物有9種。另外，國家二級(jí)保護(hù)動(dòng)植物物種共計(jì)52種。梵凈山豐富的物種資源為生物物種多樣性研究和保護(hù)提供了絕佳場(chǎng)所。本文利用無人機(jī)、三維激光掃描、360°全景技術(shù)采集樣地樣木數(shù)據(jù)，并以此為基礎(chǔ)建立信息化數(shù)據(jù)庫，通過DEM胸徑樹高提取、圖屬關(guān)聯(lián)、多維度索引等三維GIS技術(shù)實(shí)現(xiàn)梵凈山多源樣地樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的研發(fā)，為樣木數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管控、三維瀏覽提供技術(shù)保障。

2 測(cè)繪新技術(shù)及數(shù)據(jù)采集處理

2.1 無人機(jī)

傾斜攝影測(cè)量是一項(xiàng)新型航測(cè)技術(shù)，一般采用無人機(jī)搭載傾斜相機(jī)同時(shí)從一個(gè)垂直、四個(gè)傾斜等五個(gè)不同角度進(jìn)行影像采集。不但能夠獲取建筑物的頂部信息，還可以同時(shí)獲取建筑物的側(cè)面信息，從而更全面的反映目標(biāo)物體的真實(shí)情況。作為近些年測(cè)繪領(lǐng)域新興的數(shù)據(jù)采集平臺(tái)，無人機(jī)已經(jīng)開始逐漸取締傳統(tǒng)的測(cè)繪手段。在航空測(cè)量中，無人機(jī)依據(jù)其機(jī)動(dòng)靈活的作業(yè)優(yōu)勢(shì)，能夠?qū)崿F(xiàn)內(nèi)外業(yè)有效結(jié)合，優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，有效提高外業(yè)測(cè)繪的工作效率，滿足人們對(duì)三維信息的需求[2]。

為了更直觀體現(xiàn)梵凈山樣地的整體性，本研究采用小型無人機(jī)以傾斜攝影的方式采集樣地影像數(shù)據(jù)，并利用相關(guān)建模軟件建立樣地三維模型。機(jī)型是配置有自發(fā)研制的5鏡頭的大疆精靈4無人機(jī)，能夠同時(shí)從五個(gè)不同方位采集影像以模擬傾斜攝影過程。所用設(shè)備如圖1所示。

圖1 五鏡頭消費(fèi)級(jí)無人機(jī)

本次拍攝的梵凈山實(shí)驗(yàn)樣地大約為30 m×30 m范圍，最大高差約為10 m。在飛行任務(wù)前，進(jìn)行航線規(guī)劃。為了達(dá)到較好的建模效果，設(shè)置航高為50 m，航向重疊度為90%，旁向重疊度為80%，且將飛行區(qū)域外擴(kuò)一航帶(圖2)。完成航線設(shè)計(jì)后即執(zhí)行飛行任務(wù)。在任務(wù)執(zhí)行過程中通過軟件系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控?zé)o人機(jī)的飛行位置、飛行速度、飛行高度，以及相機(jī)傳感器的拍攝畫面。樣地高空影像數(shù)據(jù)采集共耗時(shí)1 h左右，影像數(shù)量為612張，大小為2.3 GB。完成飛行任務(wù)后，檢查是否有航攝漏洞，如果出現(xiàn)要及時(shí)補(bǔ)拍。最后采用Context Capture軟件對(duì)獲取的影像進(jìn)行處理。經(jīng)過添加照片、空三處理、模型重建、生成產(chǎn)品等相關(guān)步驟得到樣地的三維模型。

圖2 航線規(guī)劃示意圖

2.2 全景

全景技術(shù)是近年來涌現(xiàn)的新型虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，該技術(shù)采用基于圖像的渲染方式，利用全景圖像以立方體、柱面或球面投影的方式實(shí)現(xiàn)了一種偽3D效果，具備成本低、實(shí)現(xiàn)方便、展示效果逼真等優(yōu)點(diǎn)[3]。相比于單一圖像視角的缺陷，全景圖像包含了360°環(huán)視視角內(nèi)容，給管理者帶來全方位的視覺體驗(yàn)?；谏鲜鰞?yōu)勢(shì)，全景技術(shù)很適合大型工程項(xiàng)目的展示，已在旅游景點(diǎn)、房產(chǎn)推介等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本試驗(yàn)樣地位于梵凈山視野開闊的山腰，樣木空間分布規(guī)律不明顯，因此，相比于采集車等大型設(shè)備，一個(gè)簡(jiǎn)易的便攜全景相機(jī)適用性更強(qiáng)。本文所用的全景相機(jī)由6個(gè)GoPro運(yùn)動(dòng)相機(jī)自行組裝而成，可同時(shí)拍攝同一站點(diǎn)不同朝向的6張魚眼影像。利用PTGui軟件通過手動(dòng)添加控制點(diǎn)的方式將拍攝的原始影像進(jìn)行投影拼接，形成等距圓柱投影，最后使用Krpano全景制作插件對(duì)生成的全景圖進(jìn)行分割、加工，制作出全景漫游即可在本地分享瀏覽，也能上傳到服務(wù)器發(fā)布成網(wǎng)頁，利用前端語言HTML5在漫游中根據(jù)需要加入一定的屬性信息，主要包括：(1)無縫過渡場(chǎng)景；(2)樣木的動(dòng)態(tài)地標(biāo)并始終顯示文字；(3)完善樣木屬性信息，并將其顯示在漫游系統(tǒng)中；(4)添加自定義鷹眼圖。全景相機(jī)和樣地整體漫游界面如圖3、4所示。

圖3 全景相機(jī)

圖4 樣地整體漫游

2.3 三維激光掃描

新興的三維激光掃描技術(shù)能夠通過記錄物體表面大量點(diǎn)的三維信息、顏色信息以及反射率信息進(jìn)行三維模型重建，并將完整的模型儲(chǔ)存到電腦中，后期應(yīng)用于不同領(lǐng)域。傳統(tǒng)的獲取樹木直徑數(shù)據(jù)是通過軟尺測(cè)量樹木周長(zhǎng)，再通過計(jì)算而得，這種方法比較繁瑣，而且受測(cè)量手段的局限誤差大，只能保存單一的數(shù)據(jù)，既費(fèi)時(shí)，又費(fèi)力。本項(xiàng)目基于梵凈山樣地保護(hù)的三維激光點(diǎn)云對(duì)相關(guān)樣木的直徑進(jìn)行了提取并在后期系統(tǒng)中展示保護(hù)區(qū)樣地中樹木三維激光點(diǎn)云模型。本次外業(yè)數(shù)據(jù)采集利用Riegl公司vz-2000三維激光掃描儀對(duì)樣地掃描，在掃描前踏勘樣地，大致確定需掃描的界限、路線以及架站和標(biāo)靶的位置。布設(shè)標(biāo)靶的現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境如圖5所示。

圖5 測(cè)量現(xiàn)場(chǎng)控制標(biāo)靶示意圖

從采集數(shù)據(jù)到得到樹木點(diǎn)云模型和胸徑、樹高等信息，大致可分三個(gè)步驟。

2.3.1 掃描 在現(xiàn)場(chǎng)直接對(duì)樣地樹林掃描，掃描前均勻分散放置標(biāo)靶。掃描過程中使用掃描儀自帶的尼康照相機(jī)拍照，為建立內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)模型獲取更多的顏色數(shù)據(jù)。

2.3.2 數(shù)據(jù)處理 內(nèi)業(yè)使用掃描儀自帶的數(shù)據(jù)處理軟件RISCAN對(duì)采集的點(diǎn)云進(jìn)行處理。處理的步驟為：①手動(dòng)初步拼接和軟件精密拼接，粗拼精度不超過2 cm，后期精密拼接精度控制在2～4 mm之間；②導(dǎo)出pts格式點(diǎn)云數(shù)數(shù)據(jù)；③通過CloudCompare點(diǎn)云處理軟件對(duì)最終數(shù)據(jù)進(jìn)行切割去噪。

2.3.3 點(diǎn)云數(shù)據(jù)及樣木參數(shù) 樣木點(diǎn)云參數(shù)提取的前提是確定單株樣木的位置，本文利用Hough變換算法識(shí)別單木，進(jìn)一步提取樣地點(diǎn)云數(shù)據(jù)中樣木的胸徑，并通過分層計(jì)算單株樣木不同切片的點(diǎn)云個(gè)數(shù)，擬合樹高，并將最終的擬合結(jié)果應(yīng)用于后期平臺(tái)展示。具體算法與流程如圖6。

圖6 Hough變換算法流

(1)點(diǎn)云高度歸一化

樣木位置與胸徑的提取需對(duì)同一高度的樣木點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行切片處理。

在此將不同高度的樣木進(jìn)行歸一化處理。首先，將樣地點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成0.1 m×0.1 m的DEM網(wǎng)格，統(tǒng)計(jì)出每個(gè)網(wǎng)格的高度值Zi；然后將所有點(diǎn)云的高度減去相對(duì)應(yīng)DEM網(wǎng)格高度，即可將樣地內(nèi)不同高程的樣木數(shù)據(jù)歸算到高程為“0”的平面上。

(2)分層?xùn)鸥窕?/p>

由于保護(hù)區(qū)內(nèi)灌木較多，在原始數(shù)據(jù)采集時(shí)對(duì)樣木有一定的遮擋，不利于后期胸徑的擬合，所以，此處以擬合的DEM平面為基準(zhǔn)，在IDL中從1.5 m處往上對(duì)樹干點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分層，層間距0.3 m，單層厚度10 cm，共分11層。并將分層后的數(shù)據(jù)以0.05 m×0.05 m的分辨率進(jìn)行柵格化，最后根據(jù)每個(gè)體元內(nèi)的回波點(diǎn)個(gè)數(shù)確定像素灰度值。

(3)Hough變換算法進(jìn)行圓擬合

由于本次掃描單株樣木胸徑在5～50 cm范圍內(nèi)，所以檢測(cè)半徑從2 cm開始，直到25 cm結(jié)束，步長(zhǎng)為1 cm。根據(jù)樣地內(nèi)樣木分布的實(shí)際情況，把樣木胸徑處實(shí)際距離小于50 cm的認(rèn)為是同一株單木[4]。識(shí)別出單木后，根據(jù)每一層點(diǎn)云數(shù)據(jù)中存在的多個(gè)圓心與半徑擬合出胸徑，做法如下：計(jì)算單株樣木不同高度處切片對(duì)應(yīng)的所有圓心坐標(biāo)的離散程度，刪除閾值小于5 cm的圓心坐標(biāo)距離對(duì)應(yīng)的圓心及其半徑，在剩余圓心及半徑中取距離各自圓心大概0.96～1.04倍半徑范圍內(nèi)的點(diǎn)云參與圓心O(x，y)平均值的計(jì)算，并將所有范圍內(nèi)點(diǎn)云到圓心距離的平均值設(shè)為這層圓的半徑。獲取每層的圓心及其對(duì)應(yīng)的半徑后，可取1.4～1.5 m處計(jì)算的圓直徑為胸徑。Hough變換算法擬合前后的胸徑點(diǎn)云如圖7、8所示。

Hough變換算法計(jì)算得到多層樹干處的圓心可以擬合出一條直線，以距離直線一定范圍內(nèi)的點(diǎn)云為基礎(chǔ)進(jìn)行樹高提取，即：以0.1 m厚度對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行垂直方向上的分層，自下而上遍歷每層點(diǎn)云數(shù)量并進(jìn)行計(jì)算，若第n層開始，連續(xù)5層的點(diǎn)云數(shù)量均小于10，則樹高H=0.1 n,樹高如圖9。

3 系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

3.1 系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)

作為一個(gè)以多源樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)，本系統(tǒng)采用多層次C/S開發(fā)模式，邏輯上可分為用戶層、應(yīng)用層、數(shù)據(jù)引擎層、基礎(chǔ)數(shù)據(jù)層。系統(tǒng)的設(shè)計(jì)在功能上滿足以下需求：支持多源樣木數(shù)據(jù)的統(tǒng)一入庫并依據(jù)索引建立空間相對(duì)管理； 通過相應(yīng)的圖屬關(guān)聯(lián)對(duì)建庫數(shù)據(jù)進(jìn)行快

圖7 胸徑處原始點(diǎn)云

圖8 Hough變換后胸徑處點(diǎn)云

圖9 樹高提取示意

速的檢索定位服務(wù)；支持多源樣木數(shù)據(jù)的安全快速實(shí)時(shí)多用戶訪問與共享；從可視化角度看，系統(tǒng)支持瀏覽Url全景數(shù)據(jù)并關(guān)聯(lián)相對(duì)應(yīng)的樣木點(diǎn)云數(shù)據(jù)，可旋轉(zhuǎn)漫游，通過全景瀏覽樣地的點(diǎn)云數(shù)據(jù)。系統(tǒng)總體框架的層次化設(shè)計(jì)思想實(shí)現(xiàn)了不同層次的相互獨(dú)立性，保障了系統(tǒng)的高度穩(wěn)定性、實(shí)用性和擴(kuò)展性。整體框架結(jié)構(gòu)如圖10所示。

(1)用戶層:與系統(tǒng)連接的外部實(shí)體，為用戶提供相應(yīng)的交互界面，向應(yīng)用層提交操作指令，并將操作結(jié)果返回在客戶端顯示。

(2)應(yīng)用層:接受用戶層傳入的參數(shù)完成相應(yīng)的操作，同時(shí)向數(shù)據(jù)庫發(fā)出指令，接受數(shù)據(jù)引擎層反饋的結(jié)果。

(3)數(shù)據(jù)引擎層:主要包括可視化引擎、重構(gòu)建模引擎、空間數(shù)據(jù)引擎。數(shù)據(jù)引擎層為應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層提供數(shù)據(jù)引擎通道，向下向數(shù)據(jù)層傳遞應(yīng)用層發(fā)出的操作指令，向上反饋相應(yīng)的數(shù)據(jù)引擎結(jié)果，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的功能。

(4)數(shù)據(jù)層:該層是整個(gè)系統(tǒng)的核心，各類數(shù)據(jù)按照合理規(guī)范的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行統(tǒng)一入庫處理，組成基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)庫，并建立科學(xué)的數(shù)據(jù)庫管理機(jī)制。

3.2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

在該樣地樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中，系統(tǒng)分為三個(gè)模塊：數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)查詢模塊、三維瀏覽模塊。系統(tǒng)通過PostgreSQL開源數(shù)據(jù)庫提供API來實(shí)現(xiàn)與基礎(chǔ)底MaP3D_SDE及MaP3D_VE模塊的交互。樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)的瀏覽工具插件也通過數(shù)據(jù)庫提供的API函數(shù)來編寫，結(jié)合空間數(shù)據(jù)庫的存儲(chǔ)調(diào)度、三維交互可視化等核心功能，實(shí)現(xiàn)多源樣木數(shù)據(jù)的入庫、輸出、創(chuàng)建索引、實(shí)時(shí)在線展示等功能[5]。

用戶界面與數(shù)據(jù)庫的連接則通過開源的功能類和函數(shù)庫來實(shí)現(xiàn)，例如OGR、Proj4等，包括空間操作、數(shù)據(jù)庫存取和空間數(shù)據(jù)可視化等，邏輯上以工程的形式組織多源樣木數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的顯示、無縫漫游等可視化操作，以及屬性和距離測(cè)量等功能?？蛻舳嗽赩isual Studio2010提供的集成開發(fā)環(huán)境上利用C#語言和Developer Express v2010 vol2編寫而成，以充分體現(xiàn)面向?qū)ο蟮奶厣?，易于使用。系統(tǒng)功能如圖11所示。

圖10 系統(tǒng)架構(gòu)圖

圖11 系統(tǒng)功能圖

(1)數(shù)據(jù)管理模塊：是本系統(tǒng)中最基礎(chǔ)也是最重要的模塊，主要提供數(shù)據(jù)的預(yù)處理、入庫、高程提取、索引建立等功能；對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分割，并建立多維度索引機(jī)制，方便數(shù)據(jù)的管理，最終形成樣木的屬性信息數(shù)據(jù)庫。

(2)數(shù)據(jù)查詢模塊：主要通過關(guān)鍵字、圖形以及屬性之間建立的索引實(shí)現(xiàn)檢索定位服務(wù)，解決樣木信息管理混亂問題，在查看一棵樹對(duì)應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)的同時(shí)能夠查看樣地區(qū)域內(nèi)所有樣木某高度區(qū)間的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云數(shù)據(jù)與全景漫游之間的聯(lián)動(dòng)更加直觀方便的管理樣木信息。

(3)三維瀏覽模塊：主要通過系統(tǒng)中的點(diǎn)選、框選、刪除要素、坐標(biāo)網(wǎng)格等瀏覽工具對(duì)樣木數(shù)據(jù)進(jìn)行樣木點(diǎn)云全景展示，并以樣木長(zhǎng)勢(shì)提取日期為單位，建立時(shí)間軸，可以查詢?nèi)我獠杉瘯r(shí)間樣木的長(zhǎng)勢(shì)情況。

目前，系統(tǒng)經(jīng)測(cè)試已在梵凈山樣地樣木管理中試用，并在規(guī)范性、實(shí)用性、安全性等方面表現(xiàn)良好，圖12、13分別是系統(tǒng)的運(yùn)行界面，成功實(shí)現(xiàn)了樣木數(shù)據(jù)的安全管理和三維展示。

圖12 樣木點(diǎn)云全景聯(lián)動(dòng)示意圖

圖13 樣木長(zhǎng)勢(shì)分析圖

4 結(jié)論

本研究以現(xiàn)近測(cè)繪技術(shù)獲取梵凈山樣地多源樣木測(cè)繪數(shù)據(jù)并利用Hough變換算法成功對(duì)樣木參數(shù)進(jìn)行了提取，還開發(fā)了多源樣木數(shù)據(jù)管控系統(tǒng)，把保護(hù)區(qū)樣木數(shù)據(jù)通過三維可視化手段進(jìn)行管理，較好地解決了多源異構(gòu)測(cè)繪數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)及展示，在提高樣木數(shù)據(jù)利用率的同時(shí)，達(dá)到了更好的人機(jī)交互效果。