江蘇省產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院 丁軍軍

針對(duì)城市綠植養(yǎng)護(hù)數(shù)字化管理平臺(tái)中采用傳統(tǒng)手段對(duì)資源數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)效率低誤差大的問題，本文提出一種通過激光雷達(dá)和無人機(jī)攝影相結(jié)合的綠化資源統(tǒng)計(jì)方法，對(duì)城市綠化信息進(jìn)行自動(dòng)化獲取和智能化評(píng)估，輔助城市綠化日常養(yǎng)護(hù)工作以及城市規(guī)劃設(shè)計(jì)決策。通過多次實(shí)地測(cè)試對(duì)比，本文提出的快速資源統(tǒng)計(jì)方法在城市復(fù)雜環(huán)境中的林業(yè)信息獲取以及林業(yè)數(shù)據(jù)智能分析任務(wù)中表現(xiàn)出色。

園林綠化是城市組成中一個(gè)不可缺少的要素，“數(shù)字園林”也是“數(shù)字城市”的一個(gè)重要組成部分。2021年04月09日，住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部發(fā)布國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《園林綠化工程項(xiàng)目規(guī)范》，自2022年1月1日起實(shí)施，對(duì)項(xiàng)目和技術(shù)規(guī)范以及對(duì)應(yīng)的要素指標(biāo)規(guī)范實(shí)施做出了強(qiáng)制規(guī)定標(biāo)準(zhǔn)。2021年05月20日，蘇州市召開城市綠化工作推進(jìn)會(huì)，會(huì)中回顧“十三五”市城市綠化工作取得的成績(jī)的同時(shí)，明確了“十四五”的目標(biāo)任務(wù)：以服務(wù)人民為初心，加快城市綠化提檔升級(jí)；以提升質(zhì)量為中心，加快提升公園建設(shè)水平；以行業(yè)監(jiān)管為重心，加快轉(zhuǎn)變面上管理模式；以打造品牌為核心，加快提升城市形象品質(zhì)。2021年06月02日，國(guó)辦發(fā)布〔2021〕19號(hào)文件，指出要立足新發(fā)展階段、貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局。對(duì)地方政府提出要科學(xué)編制綠化相關(guān)規(guī)劃，加強(qiáng)對(duì)綠化相關(guān)規(guī)劃實(shí)施的檢查和督促落實(shí)。合理安排綠化用地科學(xué)劃定綠化用地，實(shí)行精準(zhǔn)化管理?？梢?，隨著城市建設(shè)步伐的加快，經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展和人民生活質(zhì)量的日益提高，城市化水平也逐漸提高，城市綠化管理成為一個(gè)城市市容、市貌的重要衡量標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)對(duì)風(fēng)景名勝區(qū)、古樹古木的管理水平的高要求、高標(biāo)準(zhǔn)也提上了日程。園林綠化的綜合管理正逐漸受到人們的重視。

1 存在的問題及解決思路

在城市綠化建設(shè)快速發(fā)展的同時(shí)，對(duì)日常維護(hù)管理工作也提出了更大的挑戰(zhàn)，目前我國(guó)園林綠化管護(hù)平臺(tái)建設(shè)中普遍存在的問題包括：(1)數(shù)據(jù)庫(kù)片面缺失，城市發(fā)展進(jìn)程較快，數(shù)據(jù)資料以紙質(zhì)資料為主且難以及時(shí)更新；(2)樹木清點(diǎn)手段粗放，傳統(tǒng)采集方式以人工清點(diǎn)為主，難以準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)綠化樹木信息且誤差較大；(3)養(yǎng)護(hù)處理依賴人員經(jīng)驗(yàn)，整體養(yǎng)護(hù)規(guī)劃性有待提升；(4)工單下發(fā)后監(jiān)管人員的巡查過程不可控，監(jiān)督管理有待深化；(5)信息反饋滯后，園林養(yǎng)護(hù)信息主要依靠巡檢人員口述記錄，工作環(huán)節(jié)增多時(shí)效率低下；(6)對(duì)于綠地系統(tǒng)的格局缺乏系統(tǒng)考慮，“建筑優(yōu)先，綠地填空”現(xiàn)象嚴(yán)重；(7)園林綠化規(guī)劃、建設(shè)、管理，各自為政，自成體系，缺乏全局性、系統(tǒng)性、規(guī)范性的管理體系；(8)城市園林綠化意識(shí)普遍不高，存在“政府熱，公民冷”的現(xiàn)象。

大數(shù)據(jù)、云計(jì)算興起，物聯(lián)網(wǎng)持續(xù)發(fā)力，區(qū)塊鏈備受推崇，人工智能的火熱登場(chǎng)，掀起新一輪技術(shù)革命熱潮，相對(duì)于傳統(tǒng)人工采集方式，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效率低下，激光雷達(dá)設(shè)備采集系統(tǒng)因其高效、便捷、精準(zhǔn)和實(shí)用被業(yè)內(nèi)所推崇，可以說，新技術(shù)的應(yīng)用是行業(yè)發(fā)展的必然趨勢(shì)。對(duì)比目前各個(gè)管理系統(tǒng)中采用的商用地圖，實(shí)景三維展示平臺(tái)因其建模精度高、紋理清晰，數(shù)據(jù)精準(zhǔn)能呈現(xiàn)真實(shí)比例的三維場(chǎng)景，成為了新寵。因此，可以說“數(shù)字孿生”是數(shù)字化浪潮的必然產(chǎn)物。因此，運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集手段、“互聯(lián)網(wǎng)+”思維和物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、信息智能終端等新一代信息技術(shù)，與現(xiàn)代生態(tài)園林相融合，建立智慧園林資源精準(zhǔn)數(shù)據(jù)庫(kù)是智慧園林綠化養(yǎng)護(hù)管理的基礎(chǔ)；統(tǒng)籌項(xiàng)目管養(yǎng)、有效實(shí)施管養(yǎng)計(jì)劃和提高城市園林綠化的管理水平，是提高日常工作效率和質(zhì)量，提升市政園林綜合監(jiān)管服務(wù)水平必要手段。

2 基于LiDAR的綠化資源統(tǒng)計(jì)方法

針對(duì)目前城市綠化智能管護(hù)平臺(tái)存在的問題，其中通過對(duì)綠化資源快速準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)建立精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)才是平臺(tái)建設(shè)的重中之重，也是平臺(tái)能夠高效運(yùn)行的基本保證。

2.1 資源統(tǒng)計(jì)現(xiàn)狀

樹木結(jié)構(gòu)參數(shù)的提取如群落三維結(jié)構(gòu)、層片結(jié)構(gòu)、樹高、胸徑、冠幅等，是定量化樹木生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、格局與功能的重要前提，在樹木碳源匯估算、樹木管理與經(jīng)營(yíng)、生物多樣性研究與保護(hù)等方面有著重要作用，是完成樹木資源調(diào)查任務(wù)的基礎(chǔ)工作。以胸徑、清點(diǎn)和樹冠普查為例：

胸徑是表達(dá)樹木生長(zhǎng)狀況的重要的因子之一。傳統(tǒng)方式以胸徑尺、輪尺等接觸式測(cè)量為主，外業(yè)工作量巨大。完成整體數(shù)據(jù)采集需要花費(fèi)大量的人力及時(shí)間。苗圃清點(diǎn)工作的現(xiàn)狀非常依賴于人工，需要對(duì)每顆樹木進(jìn)行標(biāo)記等工作，且苗圃種類繁雜，工作量大且工作方式單一，所以傳統(tǒng)的清點(diǎn)方式會(huì)耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間，而且人為主觀因素容易對(duì)結(jié)果造成影響，容易出現(xiàn)錯(cuò)測(cè)、漏測(cè)等問題。樹冠作為樹木完成光合作用，為樹木提供養(yǎng)分，對(duì)苗圃的調(diào)查結(jié)果有重要的意義。傳統(tǒng)的樹冠測(cè)量方式也是以人工為主，工作強(qiáng)度大、效率低、危險(xiǎn)性高，而且樹冠也較難分辨，所以樹冠的測(cè)量一直都難以解決。

2.2 信息采集設(shè)備

采集設(shè)備采用無人機(jī)載加背包式激光雷達(dá)。一方面，可以通過不同的遙感手段，對(duì)苗圃內(nèi)部的詳細(xì)信息進(jìn)行及時(shí)的掌握，全面、準(zhǔn)確、客觀的對(duì)苗圃的分布狀況進(jìn)行有效的掌握；另一方面，利用激光雷達(dá)技術(shù)獲取的高精度遙感數(shù)據(jù)，能夠進(jìn)一步分析處理得到林區(qū)的生物量、蓄積量、冠層高度、冠層覆蓋度、郁閉度/間隙率、林窗參數(shù)、樹密度、甚至林區(qū)單木的位置、高度，可以減少人工調(diào)查工作量，提高林業(yè)資源調(diào)查的效率和準(zhǔn)確度。特別是在人員難以到達(dá)的地區(qū)，可以大大提高調(diào)查效率。

無人機(jī)載+背負(fù)式移動(dòng)激光雷達(dá)技術(shù)主要技術(shù)優(yōu)勢(shì)在于：數(shù)據(jù)精度高，背負(fù)式移動(dòng)視覺可以達(dá)到8mm的精度，機(jī)載激光雷達(dá)可以達(dá)到0.3m左右的精度；主動(dòng)遙感，以主動(dòng)測(cè)量方式采用激光測(cè)距方法，不依賴自然光，其獲取數(shù)據(jù)的精度完全不受影響；植被穿透能力強(qiáng)，由于激光雷達(dá)具有多次回波特性，激光脈沖在穿越植被空隙時(shí)，可返回樹冠、樹枝、地面等多個(gè)高程數(shù)據(jù)，有效克服植被影響，更精確探測(cè)地面真實(shí)地形；數(shù)據(jù)獲取高效快速，通過無人機(jī)載+背包式的方式可以快速高效的獲取三維立體點(diǎn)云，該數(shù)據(jù)可用于森林資源調(diào)查，進(jìn)行單木分割，提取每棵樹的位置、樹高、胸徑、冠幅等信息；數(shù)據(jù)完整，由于林區(qū)樹木植被茂密，且地形地貌復(fù)雜，用一種設(shè)備很難獲取完整數(shù)據(jù)，頂部區(qū)域使用無人機(jī)載，地面使用背包式的方式即可解決數(shù)據(jù)完整性問題，兩者相互結(jié)合，即可獲取完整的空地一體化的高精度數(shù)據(jù)。

2.3 內(nèi)業(yè)處理

完成外業(yè)數(shù)據(jù)采集工作后，將生成的激光雷達(dá)點(diǎn)云數(shù)據(jù)導(dǎo)入計(jì)算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。使用專業(yè)點(diǎn)云數(shù)據(jù)處理軟件，按照數(shù)據(jù)處理流程依次操作，完成單木分割操作后，即可提取到每一株樹木的編號(hào)、坐標(biāo)、樹高、胸徑、冠徑等林業(yè)數(shù)據(jù)。

內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理的流程大致分為七個(gè)步驟：(1)去除空中噪點(diǎn)提高數(shù)據(jù)質(zhì)量；(2)從點(diǎn)云數(shù)據(jù)中分離地面點(diǎn)；(3)對(duì)地面點(diǎn)數(shù)據(jù)細(xì)分類，提高分類精度；(4)對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行歸一化，去除地形影響；(5)選擇離地面1.2m處（默認(rèn)：1.1-1.3m）的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，采用擬合圓的方式量提取樹木胸徑（DBH），獲取樹木ID、胸徑和株數(shù)。如果樹木事傾斜生長(zhǎng)，需采用擬合圓柱方法；如果樹干為橢圓，則使用點(diǎn)云數(shù)據(jù)的平面坐標(biāo)利用最小二乘擬合二維橢圓；(6)通過單木篩選工具對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行檢查與編輯，根據(jù)篩選范圍可對(duì)DBH擬合結(jié)果進(jìn)行顯示、隱藏、刪除與提取操作。篩選操作包括：按置信度篩選、按樹ID篩選、按DBH篩選以及按樹高篩選。(7)DBH擬合結(jié)果可以保存為CSV文件，其中包含樹ID、樹的位置和DBH。

2.4 單木分割

面對(duì)林地和綠植密集區(qū)域，單木分割技術(shù)的準(zhǔn)確性是內(nèi)業(yè)處理效率的關(guān)鍵。單木分割的主要思想是采用K均值聚類算法，依據(jù)激光雷達(dá)掃描的環(huán)境點(diǎn)云信息進(jìn)行單木分割，具體包括4個(gè)步驟：(1)結(jié)合地面高度信息對(duì)點(diǎn)云進(jìn)行同一高度分層處理，提取分層面中的點(diǎn)云局部最大值；(2)將提取的點(diǎn)云局部最大值進(jìn)行聚類算法處理，獲取聚類中心點(diǎn)，計(jì)算點(diǎn)云到聚類中心點(diǎn)的距離，根據(jù)所設(shè)定閾值結(jié)合點(diǎn)云距中心點(diǎn)的距離進(jìn)行分類，再次計(jì)算新生成類的中心點(diǎn)，如此循環(huán)迭代，最終中心點(diǎn)位置偏差小于設(shè)定閾值則結(jié)束聚類；(3)設(shè)定不同分層聚類中心點(diǎn)最小距離閾值，對(duì)多層點(diǎn)云聚類中心點(diǎn)進(jìn)行篩選，將符合閾值條件的中心點(diǎn)進(jìn)行融合，其聚類的點(diǎn)云即為單木分割數(shù)據(jù)；(4)依據(jù)分割后的單木點(diǎn)云信息，計(jì)算單木點(diǎn)云最大橫截面積，作為單木冠幅，將離地同等高度樹干點(diǎn)云中心作為單木位置坐標(biāo)，該類點(diǎn)云的最高點(diǎn)作為單木的樹高。如圖1所示，為常熟某地塊苗圃單木分割效果。與人工清點(diǎn)結(jié)果完全吻合。胸徑誤差均值為1.5cm。軟件中對(duì)苗木提取的結(jié)果以三維模型形式直觀顯示，每株苗木會(huì)用不同的顏色區(qū)分出來。利用模型可以快速定位到某一棵樹，并顯示出位置、樹高、胸徑等屬性信息。

圖1 單木分割效果圖Fig.1 Single wood segmentation effect diagram

3.2 昆山城市公園綠植數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證

昆山城市公園總面積約為135畝，即90000m。單人外業(yè)采集共計(jì)用時(shí)2.5小時(shí)，內(nèi)業(yè)數(shù)據(jù)處理用時(shí)5小時(shí)。本次采集的實(shí)物地物類型主要為植物要素，植物要素為喬木、灌木、竹林等。系統(tǒng)快速掃描城市綠化資產(chǎn)，可以實(shí)時(shí)快速查詢到每一株樹的位置信息和植株基本信息。激光點(diǎn)云采集效果如圖2所示。本次測(cè)試采集了昆山市城市公園內(nèi)全部綠植信息，喬木數(shù)量、灌木竹林面積準(zhǔn)確，喬木胸徑誤差均值為1.1cm。

圖2 城市公園部分樹木激光點(diǎn)云效果圖Fig.2 Laser point cloud effect diagram of some trees in a city park

3 資源統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證分析

3.1 常熟苗圃數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)驗(yàn)證

采用無人機(jī)載結(jié)合背包式設(shè)備針對(duì)常熟苗圃地塊進(jìn)行了資源統(tǒng)計(jì)。在實(shí)測(cè)過程中，總計(jì)面積約17畝的苗木信息，采集用時(shí)25分鐘，其中包括了苗木數(shù)量、位置、樹高、胸徑等信息。設(shè)備獲取的苗木高精度點(diǎn)云數(shù)據(jù)，在軟件中進(jìn)行準(zhǔn)確地提取。其中，一號(hào)地塊278株，樹高平均6.528m，最高9.762m、最矮3.045m；胸徑平均0.116m，最大0.244m、最小0.082m；冠徑平均4.451m，最大16.793m、最小0.756m。二號(hào)地塊567株，樹高平均8.643m，最高16.868m、最矮2.862m；胸徑平均0.17m，最大0.529m、最小0.06m；冠徑平均4.764m，最大20.317m、最小0.511m。從實(shí)測(cè)結(jié)果來看

為驗(yàn)證數(shù)據(jù)的精度，在城市公園采用現(xiàn)場(chǎng)實(shí)測(cè)針對(duì)設(shè)備測(cè)試生成的數(shù)據(jù)進(jìn)行了驗(yàn)證，隨機(jī)測(cè)量了10棵樹的胸徑，并與處理后的點(diǎn)云數(shù)據(jù)成果進(jìn)行比對(duì)，比對(duì)結(jié)果如表1所示：

表1 數(shù)據(jù)驗(yàn)證結(jié)果Tab.1 Data verification results

由以上多次實(shí)地測(cè)試可以看出，基于LiDAR的綠化資源統(tǒng)計(jì)方法能夠極大地減少綠化信息獲取工作量，提高數(shù)據(jù)精度。同時(shí)，系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)處理分析算法，為城市綠化管理工作提供林業(yè)資產(chǎn)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)管理方法，用高新技術(shù)手段輔助城市綠化規(guī)劃設(shè)計(jì)，解決林業(yè)信息化過程中產(chǎn)生的困難。

4 結(jié)語

當(dāng)下城市綠化建設(shè)過程中，傳統(tǒng)綠化管理方式向新技術(shù)手段的綠化信息化管理方式過渡，期間暴露出越來越多的問題亟待解決。因此本文提出一種城市綠化智能管護(hù)系統(tǒng)，通過激光雷達(dá)和無人機(jī)攝影等高新技術(shù)，對(duì)城市綠化信息進(jìn)行自動(dòng)化獲取和智能化評(píng)估，輔助城市綠化日常養(yǎng)護(hù)工作以及城市規(guī)劃設(shè)計(jì)決策。然后在常熟市和昆山市苗圃和城市綠地中展開了多次實(shí)地測(cè)試，測(cè)試結(jié)果表明，系統(tǒng)可以滿足城市綠化復(fù)雜環(huán)境下的高效率林業(yè)數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)精度高，數(shù)據(jù)智能分析結(jié)果具有很大的應(yīng)用價(jià)值。在未來的城市綠化建設(shè)中將發(fā)揮極大的作用。