DB42∕T 2073-2023 机载激光雷达森林蓄积量建模技术规程(湖北省).pdf
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1、 ICS 65.020 CCS B 07 DB42 湖北省地方标准 DB42/T 20732023 机载激光雷达森林蓄积量建模技术规程 Code of practice for modeling forest growing stock volume based on airborne lidar 2023-07-27 发布 2023-09-27 实施 湖北省市场监督管理局 发 布 DB42/T 20732023 I 目次 前言.III 引言.V 1 范围.1 2 规范性引用文件.1 3 术语和定义.1 4 总体技术要求.2 点云数据要求.2 点云密度要求.2 采集时间要求.2 工作流程图.3
2、 5 准备工作.4 资料收集.4 仪器设备.4 6 样地数据获取.4 样地布设与定位.4 6.1.1 样地预选原则.4 6.1.2 样地预选方法.4 6.1.3 样地定位.4 样地设置.5 6.2.1 样地大小与形状.5 6.2.2 样地数量.5 样地调查.5 7 数据处理.5 样地数据处理.5 点云数据预处理.5 8 森林蓄积量建模.6 点云特征提取.6 点云特征筛选.6 最优模型与超参数确定.6 9 模型精度评价.6 模型评价方法.6 9.1.1 决定系数 R2.6 9.1.2 平均绝对误差 MAE.6 9.1.3 均方根误差 RMSE.7 9.1.4 相对均方根误差 rRMSE.7 精度
3、要求.7 DB42/T 20732023 II 10 森林蓄积量空间分布统计.7 点云特征格网化.7 森林蓄积量计算.7 森林蓄积量空间分布统计.7 森林蓄积量空间分布图.8 11 成果资料.8 附录 A(资料性)树高及郁闭度等级划分标准.9 附录 B(资料性)预设样地属性结构表.10 附录 C(资料性)树种组分类表.11 附录 D(资料性)常用的 LiDAR 点云数据特征变量.12 附录 E(资料性)特征筛选方法.14 E.1 特征变异度量法.14 E.2 相关系数法.14 E.3 相关系数法.14 E.4 随机森林特征筛选.14 附录 F(资料性)模型精度评价指标等级.15 附录 G(资料
4、性)森林蓄积量建模技术报告模板.16 参考文献.17 DB42/T 20732023 III 前言 本文件按照GB/T 1.12020标准化工作导则 第1部分:标准化文件的结构和起草规则的规定起草。请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别专利的责任。本文件由华中农业大学提出。本文件由湖北省林业标准化技术委员会归口。本文件起草单位:华中农业大学、湖北省林业调查规划院、湖北省林业科学研究院、湖北省林业勘察设计院。本文件主要起草人:佃袁勇、周靖靖、林成军、黄光体、谈宜院、胡文杰、陈礼波、陈强、文红波、路宽、王怡、沈毓芬、周志翔、王鹏程、彭寿连、贾秀红。本文件为首次发布。本文件实
5、施应用中的疑问,可咨询湖北省林业标准化技术委员会,联系电话:027-86952116,邮箱:;对本文件的有关修改意见,请反馈至华中农业大学,电话:027-87282010,邮箱:。DB42/T 20732023 V 引言 森林蓄积量是当前森林监测的主要任务,但对地形复杂、难到达区域地面调查方法存在一定的局限性。随着激光雷达技术的发展,机载激光雷达可以方便获取森林区域激光雷达点云,为大范围森林蓄积量监测提供了技术支撑。为规范机载激光雷达技术在森林蓄积量监测中的应用,在广泛征求相关行业及林业主管和业务部门意见基础上,结合湖北森林资源分布特点,依据机载激光雷达技术水平,编制了本文件。DB42/T 2
6、0732023 1 机载激光雷达森林蓄积量建模技术规程 1 范围 本文件规定了湖北省开展机载激光雷达森林蓄积量建模的基本要求、准备工作、样地数据获取、数据处理、森林蓄积量建模、模型精度评价、森林蓄积量空间分布统计和成果提交等内容。本文件适用于湖北省域范围内应用机载激光雷达技术开展森林蓄积量模型构建、模型精度验证和森林蓄积量空间分布统计等工作,星载激光雷达及无人机激光雷达数据用于森林蓄积量建模可参照执行。2 规范性引用文件 下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中,注日期的引用文件,仅该日期对应的版本适用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用
7、于本文件。GB/T 26424 国家森林资源规划设计调查技术规程 GB/T 36100-2018 机载激光雷达点云数据质量评价指标及计算方法 GB/T 38590 森林资源连续清查技术规程 CH/T 3023 机载激光雷达数据获取成果质量检验技术规程 CH/T 8023 机载激光雷达数据处理技术规范 CH/T 8024-2011 机载激光雷达数据获取技术规范 LY/T 1821 林业地图图式 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件。激光雷达 lidar 发射激光束并接收回波获取目标三维信息的系统。来源:CH/T 8024-2011,定义3.1 机载激光雷达 airborne lidar 在
8、航空平台上,集成激光雷达、定位定姿系统(POS)、数码相机和控制系统所构成的综合系统。来源:CH/T 8024-2011,定义3.4 点云 point cloud 以离散、不规则方式分布在三维空间中的点的集合。来源:CH/T 8024-2011,定义3.5 DB42/T 20732023 2 点云密度 point cloud density 以高程方向为法方向,单位面积上点云中激光点的平均数量。来源:GB/T 36100-2018,定义3.4 树干材积 volume 根径以上树干的体积,以立方米(m)为单位。森林蓄积量 forest growing stock volume 森林中所有活立木树
9、干材积的总和,以立方米为单位。特征提取 feature extraction 对激光雷达点云中某一模式的一组测量值进行变换,以突出该模式具有代表性特征的一种方法。特征筛选 feature selection 从原始激光雷达点云中,经过特征提取后,筛选确定对森林蓄积量估算更有效的特征变量的工作。超参数 hyperparameters 在机器学习模型中,不是通过训练获得而是通过初始设定的且与模型调优训练有关的参数称为超参数。网格搜索法 grid search 网格搜索法是一种超参数确定方法。在指定超参数范围及超参数变动步长的基础上,按照步长从超参数最小值依次调整到最大值,通过遍历超参数组合来寻找模
10、型最优的超参数组合的方法。4 总体技术要求 点云数据要求 机载激光雷达点云数据获取、处理技术及精度评价与要求应符合GB/T 36100、CH/T 3023、CH/T 8023、CH/T 8024的规定。点云密度要求 根据地貌形态及森林群落分布,点云密度应符合表1中要求。表1 不同地貌形态下点云密度要求 地貌形态 划分标准 最低点云密度/(pts/m2)平地 地表开阔,且相对高差小于50 m 4 丘陵 海拔小于500 m,相对高差不大于100 m 8 山地 海拔低于2000 m,起伏度大于150 m 16 高山地 海拔大于2000 m 25 采集时间要求 DB42/T 20732023 3 样地
11、调查、卫星影像获取与机载激光雷达采集时间上应保持同步,最长时间间隔不超过180天。工作流程图 机载激光雷达森林蓄积量建模技术工作流程见图1。图1 工作流程图 DB42/T 20732023 4 5 准备工作 资料收集 调查区域内需要收集的资料如下:a)机载激光雷达点云数据,格式为 LAS 标准格式,点云密度符合 4.2 中点云密度要求;b)机载激光雷达飞行相关数据及报告;c)坐标转换参数或坐标转换控制点资料;d)高分辨率卫星影像图;e)最新森林资源连续清查数据集或森林资源规划设计调查数据集;f)近期森林资源清查或林草湿监测固定样地数据;g)其它相关资料。仪器设备 准备样地调查及实地验证等工作所
12、需仪器、工具等。6 样地数据获取 样地布设与定位 6.1.1 样地预选原则 样地预选应遵循以下原则。a)代表性原则:每个优势树种或优势树种组的样地,应在单位面积森林蓄积量等方面能全面代表调查区域的情况。b)典型性原则:每个优势树种或优势树种组中不同树高等级和郁闭度等级的样地数量尽可能均匀。树高及郁闭度等级划分标准可参考附录 A。c)合理性原则:样地在调查总体内尽可能均匀分布,以使样地包含不同的地貌类型、立地质量和经营类型;样地在局部上相对集中,以减少样地调查往返路程,提高调查效率。6.1.2 样地预选方法 按以下步骤进行样地预选工作:a)根据历史蓄积量分布数据或遥感影像数据对目标区域内森林进行
13、分层,确定不同分层的样地类型和数量;b)根据最近一期森林资源小班图层,按优势树种或树种组分布状况,结合合理性原则,按照高于样地数量 1.2 倍确定初始的样地点位,形成初始样点点群集合;c)根据小班图层中单位面积蓄积量、平均高、郁闭度、立地类型等分布情况,在初始样点所在区域,依据典型性、代表性和合理性原则,将初始样地点群落实到小班。每个点群内,每个优势树种或树种组布设 3 个5 个样地,得到预设样地分布图。样地最小间距大于 500m,样地离小班边界不小于 20 m;d)输出预设样地分布点数据,可采用 shapefile 或 KML 文件格式,其属性表可参考附录 B。6.1.3 样地定位 DB42
14、/T 20732023 5 根据预设样地中心坐标,导航至样地中心。观察周围林分情况,若该中心半径20 m范围内林分均属同一类型,则该中心即为样地中心,否则,移动该中心至合适的位置。若无论如何移动,样地都无法只包含一个林分类型,则选择的样地可包含两个及以上类型,但不能包含无立木林地。样地设置 6.2.1 样地大小与形状 样地可设置正方形或圆形样地。方形样地边长为30 m,圆形样地半径为15 m。一个调查区域尽量采用相同形状样地。6.2.2 样地数量 将调查区域内的森林及疏林地,根据乔木林优势树种或树种组进行划分,划分标准可参考附录C。a)针叶树种组:冷杉类、松类、杉木类、柏木类;其中松类可进一步
15、分为马尾松、落叶松类和其他松类。b)阔叶树种组:硬阔类、软阔类、杨树类;c)混交树种组:针叶混、阔叶混、针阔混;d)乔木经济树种组:果树类、食用原料树种类、工业原料树种类、药用树种类、其他经济树种类。样地数量根据调查区域总面积和蓄积量情况,按公式(1)计算。=()2 1.2 (1)式中:样地数量;可靠性指标,在95%的可靠性水平下,t一般取1.96;调查区域前期统计的区域蓄积量变异系数;期望取得的森林蓄积量相对误差,一般不高于15%。样地调查 样地调查工作参考GB/T 26424、GB/T 38590及相关地方标准,由专业技术人员完成。为保证后续样地与激光雷达点云在空间上精确配准,需采用联合差
16、分定位技术对样地中心、角点和样木进行精确定位,并记录坐标。调查内容包括胸径、树高、枝下高、冠幅、郁闭度、起源、树种组成、林分年龄和林分密度等信息。按照GB/T 26424、GB/T 38590要求填写样地调查记录表和每木检尺记录表等。7 数据处理 样地数据处理 将每个样地定位位置及测量数据进行整理及数字化归档,分析得出样地的林分特征,生成样地位置矢量图。按照GB/T 26424内规定和要求使用当地或国家材积表计算树干材积、样地单位面积蓄积量。点云数据预处理 点云数据的预处理按以下步骤进行:a)对调查区域内的机载激光雷达点数据进行噪声去除;b)对激光点云分类,将激光点分为地面点、非地面点,可使用
17、改进的渐进加密三角网滤波、渐进形态滤波和布料模拟滤波等算法;DB42/T 20732023 6 c)对激光点云中的地面点可采用反距离加权、克里金或不规则三角网等插值法生成数字高程模型;d)利用数字高程模型对点云进行高程归一化处理。8 森林蓄积量建模 点云特征提取 使用高程归一化后的点云数据,基于样地大小划分格网单元,提取点云特征变量,包括点云高度特征变量、点云密度特征变量和点云结构特征变量,常见点云特征变量及计算方法参考附录D。点云特征筛选 采用特征筛选算法选出对森林蓄积量敏感的点云特征变量,特征变量筛选算法可参考附录E。最优模型与超参数确定 最优模型及超参数的确定过程按如下步骤进行:a)将地
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