CC BY
250
Лесоинженерное дело
ситет имени Г.Ф. Морозова», доктор технических наук, доцент, г. Воронеж, Российская Федерация; email: Star123@yandex.ru.
Батурин Кирилл Владимирович - аспирант кафедры автоматизация производственных процессов ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация; email: Dialog810@ya.ru.
Information about authors
Starikov Alexander Veniaminovich - head of Department of automation of production processes, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», DSc in Engineering, Associate Professor, Voronezh, Russian Federation; email: Star123@yandex.ru.
Baturin Kirill Vladimirovich - post-graduate student of the Department of automation of production processes Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», Voronezh, Russian Federation; email: Dialog810@ya.ru.
DOI: 10.12737/17409 УДК 629.78; 630.52: 587/588
ПРИМЕНЕНИЕ ЛАЗЕРНОГО СКАНИРОВАНИЯ В ТЕХНОЛОГИИ УЧЕТА ДРЕВЕСИНЫ
доктор технических наук, доцент А. В. Стариков1 К. В. Батурин1
1 - ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация
В настоящее время для решения задач мониторинга и оценки лесных насаждений использование методов и средств лазерного сканирования является одним из наиболее актуальных и приоритетных направлений. Лазерное сканирование может выполняться самостоятельно или в комплексе с цифровой воздушной и космической фото- и видеосъемкой, а также может осуществляться наземными исследованиями на пробных площадях. По ряду показателей лазерное сканирование превосходит другие, известные на сегодняшний день, дистанционные методы оценки качественных и количественных характеристик лесного фонда Лазерное сканирование лесного покрова основано на использовании современных технологий цифровой фотограмметрии и геоинформационных систем, а также методах цифровой обработки и моделирования многомерных отраженных сигналов. В статье приведен анализ современных методов и средств воздушного и наземного лазерного сканирования лесных насаждений. Использование воздушного лазерного сканирования позволят достигать высокой точности определения основных лесотаксационных параметров, сопоставимой с наземной таксацией. Основным достоинством лазерной локации от других методов мониторинга лесных насаждений является то, что лазерный луч способен проникать сквозь полог леса, тем са-
114 Лесотехнический журнал 4/2015
Лесоинженерное дело
мым сканируя все ярусы древостоя. Высокая плотность сканирования (5-10 точек на 1 м2) позволяет получать трехмерные изображения отдельных деревьев с высокой точностью. Полученная трехмерная модель не требует обработки, в отличие от аэрокосмических методов дистанционного зондирования Земли, которые связаны с длительной и трудоемкой расшифровкой полученных снимков. Наземное лазерное сканирование, по сути, аналогично традиционным фотограмметрическим методам, однако оно позволяет получать координаты с одной точки стояния с возможностью контроля измерений непосредственно в полевых условиях, при этом обеспечивая более высокую точность измерений по сравнению с фотограмметрическими методами.
Ключевые слова: мониторинг, оценка лесных насаждений, лесотаксационные показатели, воздушное лазерное сканирование, наземное лазерное сканирование.
THE USEOF LASER SCANNING TECHNOLOGY OF ACCOUNTING FOR WOOD
DSc in Engineering, Associate Professor A. V. Starikov1 K. V. Baturin1
1 - Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», Voronezh, Russian Federation
Abstract
Now for the decision of tasks of monitoring and evaluation of forest plantations the use of methods and means of laser scanning is one of the most act-sexual and priorities. Laser scanning can be performed independently, or in combination with digital aerial and space photos and video, and can also be carried out ground research on the sample areas. A number of indicators laser scanning is superior to other, currently known, remote evaluation methods qualitative and quantitative characteristics of the forest Fund Laser scanning of forest cover based on the use of modern technologies of digital photogrammetry and geoinformation systems, as well as methods of digital processing and multidimensional modeling of the reflected signals. The article provides analysis of modern methods and means of aerial and terrestrial laser scanning of forest stands. The use of airborne laser scanning will allow achieving high precision in the determination of basic inventory parameters that are comparable to land-based taxation. Main advantages of laser ranging to other methods of monitoring of forest plantations is that the laser beam is able to penetrate the forest canopy, thereby scanning all the tiers of the stand. High density scanning (5-10 points per 1 m2) allows obtaining three-dimensional images of individual trees with high accuracy. The obtained threedimensional model requires no processing, unlike aerospace methods of remote sensing that are associated with long and arduous races-encryption of the images. Terrestrial laser scanning, in fact, similar to traditional photogrammetric methods, but it allows you to get the coordinates from one point of standing with the possibility of control measurements directly in the field, while providing higher measurement accuracy, compared with photogrammetric methods.
Keywords: monitoring, assessment, forest plantations, forest taxation indices, airborne laser scanning, terrestrial laser scanning.
Лесотехнический журнал 4/2015
115
Лесоинженерное дело
Введение.
В настоящее время одной из наиболее приоритетных задач развития лесного хозяйства Российской Федерации является мониторинг и государственная инвентаризация лесного фонда страны. Задача мониторинга и оценки лесного покрова заключается в определении основных лесотаксационных показателей, определяющих качественные и количественные характеристики лесонасаждений. Одним из решений задач инвентаризации лесов является сканирование лесного фонда высокочастотными импульсными лазерами и цифровой аэрокосмической съемкой сверхвысокого разрешения.
В целях мониторинга и оценки лесных насаждений лазерное сканирование может выполняться как самостоятельно, так и в комплексе с цифровой воздушной и космической фото- и видеосъемкой. По многим показателям лазерное зондирование лесного фонда превосходит другие, известные на сегодняшний день, дистанционные методы изучения и определения лесотаксационных параметров лесного покрова [2].
Постановка задачи.
В целях повышения эффективности и точности определения лесотаксационных показателей при государственной инвентаризации лесного фонда Российской Федерации необходимо провести анализ используемых в настоящее время методов и средств воздушного и наземного лазерного сканирования лесных насаждений.
Основная часть.
Воздушное лазерное сканирование -это метод аэрофотосъемки, основанный на технологии получения и обработки информации об удалённых объектах с помощью
116
активных оптических систем, установленных на борту летательного аппарата, использующих явления отражения света и его рассеяния. Информация, получаемая лазерными сканерами, включает сведения о непроницаемых и частично проницаемых объектах. Лесной покров считается частично проницаемым объектом.
При проведении инвентаризации лесов данные воздушного лазерного сканирования объединяются с материалами аэрокосмической фотосъемки, а также при необходимости, с результатами полевых измерений пробной площади. На основании объединенных данных создается трехмерная модель, позволяющая определить таксационные характеристики древостоев (рис. 1) [6].
Рис. 1. Трехмерное отображение участка лесного фонда
Данные лазерной локации представляются в виде облака точек с геодезическими или географическими координатами, привязанными к местности. Такое облако обладает определенными характеристиками, которые могут настраиваться путем подбора параметров полета и выполнения съемки. Лазерный луч расширяется по мере распространения в
Лесотехнический журнал 4/2015
Лесоинженерное дело
воздушной среде, в связи с чем он отражается от непроницаемых преград не точечно, а в виде пятна. При наличии частично проницаемых препятствий лазерные данные могут содержать несколько точек отражения одного лазерного импульса [8].
Для решения задач мониторинга лесного фонда наиболее часто используется модель поверхности растительного покрова. Данные представлены в растровом формате в виде сети, в ней отдельная ячейка растра рассчитывается по средним значениям высоты близлежащих ячеек. Модель показывает высоту деревьев в лесонасаждении, а для расчетов используются лазерные точки с большей площади, чем размер пикселя. Модели поверхности растительности вместе с материалами аэрокосмической съемки используются для подготовки повыдельных карт.
Преимущество цифровой модели заключается в том, что на них отсутствуют тени от деревьев, которые есть на аэрокосмических фотоснимках. На цифровых моделях полога леса более четко прослеживается динамика высот древостоев, которая не заметна при других видах зондирования лесного покрова. Тем не менее, аэрокосмическая съемка необходима для идентификации лесообразующих пород деревьев и проведения границ между выделами [3].
Обработка цифровых аэрокосмических снимков высокого разрешения и модели поверхности растительного покрова методом сегментации позволяет в автоматическом режиме подготовить предварительные границы выделов (рис. 2).
Также результатом дешифрирования данных лазерного сканирования и цифровых аэрокосмических снимков высокого
Рис. 2. Пример карты границ выделов по данным лазерного сканирования и аэрокосмической съемки
разрешения является регулярная сетка, отражающая таксационные характеристики участков на квадратах одинаковой площади в виде растровой поверхности (рис. 3).
Рис. 3. Пример представления данных по регулярной сети
Еще один вид материалов, получаемых с помощью воздушного лазерного сканирования, это цифровая модель рельефа (ЦМР). Самый простой способ представления ЦМР -использование набора трехмерных лазерных точек. Для этого применяются алгоритмы, аналогичные моделированию на основе других примитивов. Для уточнения модели рельефа в дополнение к набору трехмерных точек могут загружаться структурные линии. Цифровая модель рельефа может быть представлена в виде регулярной и нерегулярной
117
Лесотехнический журнал 4/2015
Лесоинженерное дело
сеток [1].
В первом случае массивом исходных данных является матрица высот цифровое картографическое представление поверхности Земли в виде регулярной сетки значений высот. Высоты записываются в узлах матрицы, положение которых отсчитывается от некоторой начальной точки на местности через равные интервалы вдоль осей OX и OY.
Во втором случае (при использовании нерегулярной сетки) применяется триангуляционная нерегулярная сеть TIN (Triangulated IrregularNetwork). Высоты нерегулярной матрицы записываются в узлах, имеющих координаты (x, y), расстояние между которыми изменяется. Цифровая модель рельефа (рис.
4) может быть сгенерирована непосредственно из исходных данных, например, при использовании регулярной матрицы (квадратной сетки), регулярных треугольников, или через триангуляцию в случае беспорядочно расположенных данных [7].
Принципиально другой подход к государственной инвентаризации лесного фонда заключается в воздушном лазерном сканировании с высокой плотностью, дос-
Рис. 4. Синтезированные лазернолокационные изображения лесного покрова и рельефа местности
118
таточной для получения множества лазерных импульсов на дерево. Данный метод предназначен для определения таксационных характеристик отдельных деревьев, в связи с чем требуется плотность порядка 40 импульсов на ми более.
В настоящее время такие данные, в основном, получают при лазерном зондировании лесного покрова с вертолета или беспилотного летательного аппарата (рис. 5). Технические разработки, позволяющие получать данные лазерного датчика очень высокой плотности с воздушных судов с неподвижным крылом, представляют собой вполне перспективный вариант для последующих обследований лесных насаждений в промышленном масштабе [4].
Рис. 5. Пример использования беспилотного летательного аппарата для лазерного сканирования лесонасаждения
Результат воздушного лазерного сканирования с высокой плотностью представлен на рис. 6.
Рис. 6. Трехмерная модель лесного покрова, полученная при лазерном сканировании высокой плотности
Лесотехнический журнал 4/2015
Лесоинженерное дело
Решением повышения эффективности инвентаризации лесных насаждений является применение не только воздушных, но и наземных лазерных сканеров (НЛС).
Система наземного лазерного сканирования состоит из НЛС и ноутбука с установленным специализированным прикладным программным обеспечением (рис. 7). НЛС в свою очередь состоит из лазерного дальномера, предназначенного для работы с высокой частотой, и блока развертки лазерного луча [5].
Рис. 7. Система наземного лазерного сканирования
Наземное лазерное сканирование аналогично применяемым фотограмметрическим методам зондирования лесных насаждений, однако оно позволяет получать более высокую точность измерений основных лесотаксационных показателей. Полученные результаты сканирования доступны пользователю в режиме реального времени, для этого используется ноутбук, с установленным прикладным программным обеспечением.
Принцип работы НЛС заключается в получении трехмерных моделей исследуемого участка лесного фонда. В основе конст-
рукции НЛС лежит зеркало, перемещаемое лазерные лучи в вертикальном и горизонтальном положении. Лазерные импульсы отражаются от объекта и возвращаются в приемник излучения. На основании скорости распространения лазерного луча, а также времени, времени задержки импульса до момента его регистрации приемником излучения, определяется расстояние до исследуемого объекта.
Результатом работы НЛС является трехмерная модель участка лесонасаждения, которая описывается множеством точек, с пространственными координатами X, Y, Z
(рис. 8) [9].
Рис. 8. Трехмерная модель лесонасаждения, при использовании НЛС
С помощью наземных лазерных сканеров и цифровых фотограмметрических методов определяются основные лесотаксационные характеристики (рис. 9). Породный (видовой) состав лесного фонда, диаметры древесного ствола на любой высоте, высота деревьев, основные пороки древесины, площадь поперечного сечения, сортиментный общий и сортиментный запас древесины [10].
Наземные лазерные сканеры могут применяться при закладке пробных площадей, оценки качества рубок, определения объема заготовленной и растущей древесины, а также при проведении мероприятий по
119
Лесотехнический журнал 4/2015
Лесоинженерное дело
на высоте 1.3 метра; H - высота дерева. Заключение.
В результате проведенного анализа можно сделать вывод, что лесной фонд Российской Федерации является исключительно сложным объектом дешифрирования данных, полученных при использовании методов лазерного зондирования. Однако для решения задач лесоустройства, осуществления различного вида мониторинга, моделирования динамики древостоя, а также государственной инвентаризации лесов наиболее перспективным методом оценки лесных насаждений является лазерное сканирование в сочетании с цифровой аэрокосмической съемкой высокого и сверхвысокого разрешения, интегрированные в геоинформационные системы. Использование методов и средств воздушного и наземного лазерного сканирования лесного покрова позволят в значительной мере повысить эффективность и точность определения основных лесотаксационных показателей лесных насаждений при оценке качественных и количественных характеристик лесного фонда страны.
Библиографический список
1. Данилин, И.М. Трехмерное моделирование лесных ландшафтных сцен на основе данных дистанционного зондирования [Текст] / И.М. Данилин, М.Н. Фаворская // География и природные ресурсы. - 2013. - № 2. - С. 151-159.
2. Медведев, Е.М. Лазерная локация земли и леса [Текст] : учебное пособие / Е.М. Медведев, И.М. Данилин, Мельников С.Р. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Геолидар, Геоскосмос; Красноярск: Институт леса им. В.Н. Сукачева СО РАН, 2007. - 230 с.
3. Ferretti, F. Progettobosco: a data-driven decision support system for forest planning [Text] / F.Ferretti, C. Dibari, I. De Meo, P. Cantiani, M.Bianchi // Mathematical & Computational Forestry & Natural Resource Science. - 2011. - Vol. 3. - pp. 27-35.
4. Kattenborn, T. Automatic single palm tree detection in plantations using UAV-based photo-grammetric point clouds [Text] / T. Kattenborn, M. Sperlich, K. Bataua, B. Koch // The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Technical Commission
120 Лесотехнический журнал 4/2015
Рис. 9. Таксационные показатели, определяемые наземным лазерным сканером
мониторингу и оценке качественных и количественных характеристик лесного фонда.
На рис. 9 использованы следующие обозначения: R1-R5 - радиус древесного ствола соответствующий высоте L1-L5; D0 - комлевой диаметр ствола; D13 - диаметр ствола
Лесоинженерное дело
Ш Symposium, Zurich, Switzerland, September 2014. - Vol. 40-3. - pp. 139-144.
5. Kong, J. New hybrid algorithms for estimating tree stem diametersat breast height using a two dimensional terrestrial laser scanner [Text] / J.Kong, X. Ding, J. Liu, L. Yan, J. Wang // Sensors. - 2015. - Vol. 15. - pp. 15661-15683.
6. Martin, V.L. Automatedreconstruction of tree and canopy structure for modeling the internal canopy radiation regime [Text] / V.L. Martin, N.C. Coops, T. Hilker, M.A. Wulder, G.J. Newn-ham, D.S. Culvenor // Remote Sensing of Environment. - 2013. - Vol. 136. - pp. 286-300.
7. Mikita, T. Evaluation of airborne laser scanning data for tree parameters and terrain modelling in forest environment [Text] / T. Mikita, M. Klimanek, M. Cibulka // Acta Universitatis Agriculturaeet Silviculturae Mendelianae Brunensis. - 2013. - Vol. 5. - pp. 1339-1347.
8. Pirotti, F. Laser Scanner Applicationsin Forest and Environmental Sciences [Text] / F. Pi-rotti, S. Grigolato, E. Lingua, T. Sitzia, P. Tarolli // Italian Journal of Remote Sensing. - 2012. -Vol. 44. - pp. 109-123.
9. We, C. Using ground-based LiDARdata to measure standing trees in a red cypress plantation [Text] / C. We, C. Chen, J. Chen, S. Wu // Taiwan J For Sci. - 2014. - Vol. 29. - pp. 169-178.
10. Youquan, J. Calculation of live tree timber volume based on particle swarm optimization and support vector regression [Text] / J.Youquan, Z. Lixi, D. Ou, X. Weiheng, F. Zhongke // Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering. - 2013. - Vol. 29. - pp. 160-167.
References
1. Danilin I.M., Favorskaj M.N. Trekhmernoe modelirovanie lesnykh landshaftnykh seen na osnove dannykh distancionnogo zondirovaniaj [Three-dimensional modeling of forest landscape scenes, based on remote sensing data], 2013, no 2, pp. 151-159. (In Russian).
2. Medvedev E.M., Danilin I.M., Melnikov S.R. Lazernaj lokaciajzemli i lesa [Laser location of land and forests]. Moscow, 2007, 230 p. (InRussian).
3. FerrettiF., Dibari C., De MeoI., CantianiP., Bianchi M. Progettobosco: a data-driven decision support system for forest planning. Mathematical & Computational Forestry & Natural Resource Science, 2011,Vol. 3, pp. 27-35.
4. Kattenborn T., Sperlich M., Bataua K., Koch B. Automatic single palm tree detection in plantations using UAV-based photogrammetric point clouds. The International Archives of the Pho-togrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Technical Commission III Symposium, Zurich, Switzerland, September 2014, Vol. 40-3, pp. 139-144.
5. Kong J., Ding X., Liu J., Yan L., Wang J. New hybrid algorithms for estimating tree stem diametersat breast height using a two dimensional terrestrial laser scanner. Sensors, 2015, Vol. 15, pp. 15661-15683.
6. Martin V.L., Coops N.C., Hilker T., Wulder M.A. , Newnham G.J., Culvenor D.S. Automatedreconstruction of tree and canopy structure for modeling the internal canopy radiation regime. Remote Sensing of Environment, 2013, Vol. 136, pp. 286-300.
7. Mikita T., Klimanek M., Cibulka M. Evaluation of airborne laser scanning data for tree pa-
Лесотехнический журнал 4/2015 121
Лесоинженерное дело
rameters and terrain modelling in forest environment. Acta Universitatis Agriculturae et Silvicultu-rae Men delianae Brunensis, 2013, Vol. 5, pp. 1339-1347.
8. Pirotti F., Grigolato S., Lingua E., Sitzia T., Tarolli P. Laser Scanner Applicationsin Forest and Environmental Sciences. Italian Journal of Remote Sensing, 2012, Vol. 44, pp. 109-123.
9. We C., Chen C., Chen J., Wu S. Using ground-based LiDAR data to measure standing trees in a red cypress plantation.Taiwan J ForSci, 2014, Vol. 29, pp. 169-178.
10. Youquan J., Lixi Z., Ou D., Weiheng X., Zhongke F. Calculation of live tree timber volume based on particle swarm optimization and support vector regression. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, Vol. 29, pp. 160-167.
Сведения об авторах
Стариков Александр Вениаминович - заведующий кафедрой автоматизация производственных процессов ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», доктор технических наук, доцент, г. Воронеж, Российская Федерация; email: Star123@yandex.ru.
Батурин Кирилл Владимирович - аспирант кафедры автоматизация производственных процессов ФГБОУ ВО «Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова», г. Воронеж, Российская Федерация email: Dialog810@ya.ru.
Information about authors
Starikov Alexander Veniaminovich - head of Department of automation of production processes, Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», DSc in Engineering, Associate Professor, Voronezh, Russian Federation; email: Star123@yandex.ru.
Baturin Kirill Vladimirovich - post-graduate student of the Department of automation of production processes Federal State Budget Education Institution of Higher Education «Voronezh State University of Forestry and Technologies named after G.F. Morozov», Voronezh, Russian Federation; email: Dialog810@ya.ru.
122
Лесотехнический журнал 4/2015
