CN103616014A - 测量和计算森林蓄积参数的方法 - Google Patents

Abstract

一种测量和计算森林蓄积参数的方法，属于用全景扫描的激光测距传感器对林地测量和计算森林蓄积参数的方法，按如下七个步骤进行：一是用激光测距传感器扫描林分，二是获取胸径，三是计算每公顷胸高断面积，四是计算平均胸径，五是树干密度，六是计算不同高度的植被覆盖率，七是求得林木分布空间的坐标格局；采用本非接触方式测量和计算森林蓄积参数，快捷、方便、准确、效率高、劳动强度低，同时能提供现有方法还不能提供的垂直方向不同高度的植被覆盖率，用于与航空遥感和航天遥感信息相结合估计森林蓄积和森林生物量等优点。

Description

测量和计算森林蓄积参数的方法

【技术领域】

本发明属于一种用全景扫描的激光测距传感器对林地测量和计算森林蓄积参数的方法。

【背景技术】

森林蓄积参数的测定，公知公用的角规测量方法虽然劳动强度大、效率不高，但角规原理仍然保持了它的技术优势。角规在过去半个多世纪经历了多次改进，但基本原理仍然未变。

对于区域森林蓄积量、生物量的估计，一般采用地面抽样或遥感结合地面抽样的方法进行。遥感方法也需要地面调查数据配合建模。地面调查方法主要有样地调查和角规调查两种。前者需要对每株树进行测量，工作量大、耗时长。后者用角规绕测，工作量大幅度减少，但得到的信息单一，只有单位面积胸高断面积。如何高效获取地面调查信息仍然是森林资源监测中亟待解决的问题。

为此，结合角规原理和新的自动化扫描仪，设计一种配套的测量和计算森林蓄积参数的方法，显得十分必要。所设计的方法力求操作简单、高效、劳动强度低，通过在选定地点自动环绕扫描获取林木的株数、平均胸径、胸高断面积、密度、空间坐标和不同高度的森林植被覆盖率等多种森林特征信息，极大地丰富了森林调查信息内容，大大缩短了信息获取时间；由于其能获得森林立木垂直面的扫描信息，用于配合航天、航空遥感信息进行生态环境与森林状况监测，无疑具有重大的现实意义。对此，经检索和市场调查，尚未发现有相关的资料报道和仪器面市。

【发明内容】

本发明需要解决的技术问题是针对森林资源监测应用需求，采用激光传感器和单片机相结合的技术，设计一套能对森林进行扫描并能输出森林密度、单位森林面积的林木胸高断面积、林分平均胸径等的测量和计算森林蓄积参数的方法。

解决上述技术问题采用如下技术方案：

本测量和计算森林蓄积参数的方法按如下步骤进行：

(1)用激光测距传感器扫描林分：在森林中，将全景扫描仪安装于三脚架上1.3米高位置，调整至水平后，开始360度环绕扫描，得到周围所有树木与扫描仪之间的距离(参见图4、图5)；

(2)获取胸径：逐一扫描每一株树，定O为扫描仪位点，C为树干中心点，扫描仪匀速步进，其相邻两个扫描点之间的夹角ω相等，即∠EOG＝∠GOC₂＝∠C₂OH＝∠HOF＝ω(参见图1)，ω由步进电机转速和激光扫描速率确定；

以OE和OF之间的平分线OC为斜边构成的直角三角形EOC和COF相等，有∠EOF＝α，∠EOC＝∠COF＝α/2，设R＝OC，R′＝OE＝OF，则树木胸径EC、FC，AC、BC相等，为

α＝kω，k为在此树干外表实际扫描点数；

对第i株树表面，从E点经G、C₂、H到F逐点扫描，其返回距离从OE、OG、OC₂到OH、OF，由大到小、再由小到大变化，当达到相等时表示对第i株树扫描结束；第i株树胸径d_i、扫描点O距树木中心点C的距离R_i以及扫描点O距树干上E点(或F点)的距离R′_i的关系是： ${R_i}^{\′}=\sqrt{{R_i}^2-{(D_i/2)}^2};$

(3)、计算每公顷胸高断面积：

根据角规原理(参见图2、图3)，用D_i和R_i′计算每公顷胸高断面积；

①计算判定标准：因行业内公用的角规杆长500mm，标准缺口宽10mm，即OC′＝500mm，A′B′＝10mm；根据相似三角形原理，

让视线从O点出发，通过缺口A′B′观察树干，能与缺口相切或相割的树干直径d应大于或等于一个标准直径d_标，有：

因 $\frac{A^{\′}{C}^{\′}}{{\mathrm{OC}}^{\′}}=1/50,$ 则有：

这里的d_标随距离OE变化；。

②角规计数：对于每一株被扫描样木，计算d_标值，并用之与被扫描样木的实际胸径d_i比较，当胸径d_i大于d_标时计1，当胸径d_i等于d_标时计0.5，否则计0，即：

角规计数汇总即为林分每公顷胸径断面积G：

$G=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i$

单位：m²/hm²：

(4)计算平均胸径：

在步骤(2)的基础上，求算所测范围内林木的平均胸径

$\stackrel{\‾}{d}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_i^2}$

(5)计算树干密度：

树干密度是林木胸高断面积与相应范围的土地面积之比；

根据步骤(3)测得的林分每公顷胸高断面积G，计算树干密度(以万分数表示)：

(6)计算植被覆盖率：

根据步骤(1)获得所有对象的距离，这些对象包括达到胸高位置的乔木、灌木植被，扫描返回植被数据的个数m_1.3与全部扫描数据个数n_1.3之比为胸高位置的植被覆盖率VC_1.3(以百分数表示)；

VC_1.3＝m_1.3/n_1.3*100％

其中，下标1.3表示扫描高度为1.3米，即可在不同高度扫描获得不同高度的植被覆盖率；

(7)求得林木分布空间坐标格局：

根据步骤(2)，在已有每株树木胸径和距扫描仪距离的基础上，按扫描仪的步进转速ω(步进电机每前进1步转动的角度)和激光传感器测量速率f，确定以扫描仪为圆心的每株树相对空间坐标(θ，R)；

其中，θ为树木中心点距扫描起始线的角度，R为树木中心点距扫描仪中心点的距离；

由于每次测量步进电机运行角度相等，为ω，如果扫描自开始到完成第i株树干上的最后一个点扫描，共接收n次扫描数据，则该树干表面最后一个扫描点相对于扫描起始点的角度为ω×n，该树干中心相对于起始点的角度为θ_i＝ω×n-α；

距离

第i株树的坐标为(θ_i，R_i)。

本发明的有益效果是：采用非接触方式测量并计算森林蓄积参数，具有信息内容多、获取便捷、精确、高效、劳动强度低、能同时提供传统森林调查不能提供的林分断面扫描信息和林木空间坐标信息等优点。

【附图说明】

图1为本发明的树干扫描识别示意图。

图2为本发明的角规结构示意图。

图3为本发明的角规测树原理示意图。

图4为测量森林蓄积参数激光全景扫描装置示意图。

图5为图4的电路与部分元件的连接框图。

【具体实施方式】

本发明下面结合实例并参照附图予以进一步详述：

本测量和计算森林蓄积参数的方法按如下步骤进行：

(1)用激光测距传感器扫描林分：在森林中，将全景扫描仪安装于三脚架上1.3米高位置，调整至水平后，开始360度环绕扫描，获得周围所有树木与扫描仪之间的距离，参见图4、图5；

(2)获取胸径：逐一扫描每一株树，参见图1；定O为扫描仪位点，C为树干中心点，扫描仪匀速步进，其相邻两个扫描点之间的夹角ω相等，即∠EOG＝∠GOC₂＝∠C₂OH＝∠HOF＝ω，ω由步进电机转速和激光扫描速率确定；

以OE和OF之间的平分线OC为斜边构成的直角三角形EOC和COF相等，有∠EOF＝α，

设R＝OC，R′＝OE＝OF，则树木胸径

EC、FC，AC、BC相等，为

α＝kω，k为在此树干外表实际扫描点数；

对第i株树表面，从E点经G、C₂、H到F逐点扫描，其返回距离从OE、OG、OC₂到OH、OF，由大到小、再由小到大变化，当达到相等时表示对第i株树扫描结束；第i株树胸径d_i、扫描点O距树木中心点C的距离R_i以及扫描点O距树干上E点(或F点)的距离R′_i的关系是： ${R_i}^{\′}=\sqrt{{R_i}^2-{(D_i/2)}^2};$

(3)、计算每公顷胸高断面积：

根据角规原理(参见图2、图3)，用D_i和R_i′计算每公顷胸高断面积；

①计算判定标准：因行业内公用的角规杆长500mm，标准缺口宽10mm(参见图2、图3)，即OC′＝500mm，A′B′＝10mm；根据相似三角形原理，

让视线从O点出发，通过缺口A′B′观察树干，能与缺口相切或相割的树干直径d应大于或等于一个标准直径d_标，有：

因 $\frac{A^{\′}{C}^{\′}}{{\mathrm{OC}}^{\′}}=1/50,$ 则有：

这里的d_标随距离OE变化。

②角规计数：对于每一株被扫描样木，计算d_标值，并用之与被扫描样木的实际胸径d_i比较，当胸径d_i大于d_标时计1，当胸径d_i等于d_标时计0.5，否则计0，即：

角规计数汇总即为林分每公顷胸径断面积G；

$G=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i$

单位：m³/hm²；

(4)计算平均胸径：

在步骤(2)的基础上，求算所测范围内林木的平均胸径

$\stackrel{\‾}{d}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_i^2}$

(5)计算树干密度：

树干密度是林木胸高断面积与相应范围的土地面积之比；

根据步骤(3)测得的林分每公顷胸高断面积G，计算树干密度(以万分数表示)：

(6)计算植被覆盖率：

根据步骤(1)获得所有对象的距离，这些对象包括达到胸高位置的乔木、灌木植被，扫描返回植被数据的个数m_1.3与全部扫描数据个数n_1.3之比为胸高位置的植被覆盖率VC_1.3(以百分数表示)；

VC_1.3＝m_1.3/n_1.3*100％

其中，下标1.3表示扫描高度为1.3米，即可在不同高度扫描获得不同高度的植被覆盖率；

(7)求得林木分布空间坐标格局：

根据步骤(2)，在已有每株树木胸径和距扫描仪距离的基础上，按扫描仪的步进转速ω(步进电机每前进一步在水平方向上所转动的角度)和测量速率f(步进电机前进1步激光传感器扫描1次)，确定以扫描仪为圆心的每株树相对空间坐标(θ，R)；

其中，θ为树木中心点距扫描起始线的角度，R为树木中心点距扫描仪中心点的距离；

由于每次测量步进电机运行角度相等，为ω，如果扫描自开始到完成第i株树干上的最后一个点扫描，共接收n次扫描数据，则该树干表面最后一个扫描点相对于扫描起始点的角度为ω×n，该树干中心相对于起始点的角度为θ_i＝ω×n-α；

距离

第i株树的坐标为(θ_i，R_i)。

工作时，先架好三脚架，在三脚架上顶端装上扫描仪器，离地面高度为1.3米，将仪器姿态调整到水平位置。然后选择扫描功能，打开扫描开关，激光镜头瞄准方向自动复位到起始位置，然后开始扫描，水平方向连续转动方位角达到360度时，自动停止，扫描结束。

提供信息参数：

平均胸径：按步骤(2)、(4)计算平均胸径；

胸高断面积：按步骤(3)计算胸高断面积；

树干密度：按步骤(5)计算树干密度；

不同高度的植被覆盖率：按步骤(6)计算植被覆盖率；

树木坐标：按步骤(7)计算坐标；

下面再将胸高断面积的测定与计算作具体介绍：

与本方法相结合，必须使用的是一种由申请人新设计的测量森林蓄积参数激光全景扫描装置(已于本申请同日另申请专利)。现将该新设计的装置结构大致介绍如下(参见图4、图5)：

该装置的名称是“测量森林蓄积参数激光全景扫描装置”，包括硬件与测树电路两大部分，硬件有激光全景扫描器的外壳5、外壳下方的支架1，外壳内部安装有电池供电组件12、带镜头6的激光测树传感器11、步进电机13和PCB集成电路板14，外壳顶部有功能选择按键9、信号指示灯7和开关8，外壳前端有镜头6、后端有显示屏10、外壳侧面有USB接口3和SD卡接口4，支架顶部有水平校准器2；测树电路部分包括单片机电路A、信号接收电路B、功能按键电路C、信号灯显示电路D、SD卡接口电路E、USB接口电路F和稳压电路G。

用角规测树时，视线从角规的一端通过500mm距离，经另一端10mm宽的缺口两侧到达目标(树干)的两侧，眼睛、缺口两侧、树的两侧，共5个点构成相似三角形。利用相似三角形原理可以计算出每公顷林木胸高断面积。测量时，视线从一端经过另一端缺口瞄准树干，树干在缺口中表现为与缺口两侧相割、相切和相离三种情况。当相割(树干占满了整个缺口)时记1株，当树干正好与缺口两边相切时记0.5株，树干与缺口两边相离(不能占满缺口)时记0株。测量者原地如此绕测一周，所记录株数即每公顷土地上林木胸高断面积(单位：m²)。

仪器直接提供每公顷林地上林分的胸高断面积。计算原理如下：

设林分中所有林木按其胸径大小可以划分为m个组，现任取其中的一组i，胸径均为d_i(i＝1，2，3...m)(参见图2、图3)；角规杆长为L，前端缺口内缘宽度为I，用角规观测该组林木的胸高部位时，临界树中心点C到角规点O的水平距离为R，绕测中形成以角规点O为圆心，以临界距离R_i为半径的假想样圆；观测时两条视线之间的夹角为α(如图1)。

由于树木C为临界树，所以视线OE与该树的胸高部位相切于点E，视线OF与该树的胸高部位相切于点F，即CE⊥OE，CF⊥OF，A′B′∥EF∥AB。

由图1可以得：

$\sin \frac{\mathrm{\α}}{2}=\frac{\mathrm{CE}}{\mathrm{OC}}=\frac{\frac{d_i}{2}}{R_i}\⇒R_i=\frac{d_i}{2\sin \frac{\mathrm{\α}}{2}}$

则样圆面积(S_i)：

$S_i=\mathrm{\π}{R}_i^2=\frac{\mathrm{\π}{d}_i^2}{4{\sin }^2\frac{\mathrm{\α}}{2}}$

若该组林木中落入样圆内的林木共有Z_i株(即该组的绕测计数之和，包括不足1株的部分)，则Z_i株林木的胸高断面积之和(G_i)为：

$G_i=\frac{\mathrm{\π}}{4}{d}_i^2{Z}_i$

当将该样圆的面积(S_i)换算为10000m²时，其内的该组林木胸高断面积之和(G_i)则转换为单位面积内的胸高断面积之和(G′_i)，即：

$\begin{array}{c}{S}_i:10000=G_i:G_i^{\′}\⇒G_i^{\′}-\frac{10000G_i}{S_i}=\frac{\frac{10000\mathrm{\π}}{4}{d}_i^2{Z}_i}{\frac{\mathrm{\π}{d}_i^2}{4{\sin }^2\frac{\mathrm{\α}}{2}}}\\ =10000{\sin }^2\frac{\mathrm{\α}}{2}{Z}_i=10000{\left(\frac{\frac{d_i}{2}}{R_i}\right)}^2{Z}_i=2500{\left(\frac{d_i}{R_i}\right)}^2{Z}_i\end{array}$

令

为角规断面积系数，则：G′_i＝FgZ_i

又因为林分中所有林木按其胸径大小划分为m个组，所以在单位面积内全部林木的胸高断面积之和(G)为：

$G=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{G}_i^{\′}=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{Z}_i=F_{g}Z$

因 $F_g=2500{\left(\frac{d_i}{R_i}\right)}^2,$ 当 $\frac{d_i}{R_i}=\frac{1}{50}$ 时，F_g＝1，则有：

G＝Z

即绕测得到的株数就是胸高断面积。

树干密度：

树干密度是林分胸高断面积与林分面积之比，以万分数表示。

平均胸径：

仪器提供样地内林木的平均胸径。其测量原理如下：

如图1，以C为中心的小圆为被扫描的树干，激光传感器以原点O为中心旋转扫描。

令R′＝OE＝OF，

R＝OC₂+C₂C，则有：

${\left(\mathrm{OE}\right)}^2+{\left(\frac{d}{2}\right)}^2={({\mathrm{OC}}_2+{\mathrm{CC}}_2)}^2$

即： $R^2-{\left(\frac{d}{2}\right)}^2={\left(R^{\′}\right)}^2$

上式中，α和R′已知，则有

$d=2\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)R^{\′}$

由此自动完成视野范围内全部样木胸径的测量和记录。将样地范围内全部树木的直径取几何平均值得到其平均胸径

$\stackrel{\‾}{d}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left(d_i\right)}^2}$

其中，n为株数。

Claims (1)

1.一种测量和计算森林蓄积参数的方法，其特征是按如下步骤进行：

(1)用激光测距传感器扫描林分：在森林中，将全景扫描仪安装于三脚架上1.3米高位置，调整至水平后，开始360度环绕扫描，得到周围所有树木与扫描仪之间的距离；

(2)获取胸径：逐一扫描每一株树，定O为扫描仪位点，C为树干中心点，扫描仪匀速步进，其相邻两个扫描点之间的夹角ω相等，即∠EOG＝∠GOC₂＝∠C₂OH＝∠HOF＝ω，ω由步进电机转速和激光传感器扫描速率确定；

以OE和OF之间的平分线OC为斜边构成的直角三角形EOC和COF相等，有∠EOF＝α，

设R＝OC，R′＝OE＝OF，则树木胸径EC、FC，AC、BC相等，为α＝kω，k为在此树干外表实际扫描点数；

对第i株树表面，从E点经G、C₂、H到F逐点扫描，其返回距离从OE、OG、OC₂到OH、OF，由大到小、再由小到大变化，当达到相等时表示对第i株树扫描结束；第i株树胸径d_i、扫描点O距树木中心点C的距离R_i以及扫描点O距树干上E点(或F点)的距离R′_i的关系是： ${R_i}^{\′}=\sqrt{{R_i}^2-{(D_i/2)}^2};$

(3)、计算每公顷胸高断面积：

根据角规原理，用D_i和R_i′计算每公顷胸高断面积；

①计算判定标准：因行业内公用的角规杆长500mm，标准缺口宽10mm，即OC′＝500mm，A′B′＝10mm；根据相似三角形原理，

让视线从O点出发，通过缺口A′B′观察树干，能与缺口相切或相割的树干直径d应大于或等于一个标准直径d_标，有：

因 $\frac{A^{\′}{C}^{\′}}{{\mathrm{OC}}^{\′}}=1/50,$ 则有：

这里的d_标随距离OE变化；

②角规计数：对于每一株被扫描样木，计算d_标值，并用之与被扫描样木的实际胸径d_i比较，当胸径d_i大于d_标时计1，当胸径d_i等于d_标时计0.5，否则计0，即：

角规计数汇总即为林分每公顷胸径断面积G；

$G=\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_i$

单位：m²/hm²；

(4)计算平均胸径：

在步骤(2)的基础上，求算所测范围内林木的平均胸径

$\stackrel{\‾}{d}=\sqrt{\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{d}_i^2}$

(5)计算树干密度：

树干密度是林木胸高断面积与相应范围的土地面积之比；

根据步骤(3)测得林分每公顷胸高断面积G，计算树干密度(以万分数表示)：

(6)计算植被覆盖率：

根据步骤(1)获得所有对象的距离，这些对象包括达到胸高位置的乔木、灌木植被，扫描返回植被数据的个数m_1.3与全部扫描数据个数n_1.3之比为胸高位置的植被覆盖率VC_1.3，并以百分数表示；

VC_1.3＝m_1.3/n_1.3*100％

其中，下标1.3表示扫描高度为1.3米，即可在不同高度扫描获得不同高度的植被覆盖率；

(7)求得林木分布空间坐标格局：

根据步骤(2)，在已有每株树木胸径和树木与扫描仪之间距离的基础上，按扫描仪的步进转速ω和激光传感器测量速率f，确定以扫描仪为圆心的每株树相对空间坐标(θ，R)；

其中，θ为树木中心点距扫描起始线的角度，R为树木中心点距扫描仪中心点的距离；

由于步进电机每前进1步激光传感器扫描1次，水平转动角度为ω，如果扫描仪自扫描开始到完成第i株树干上的最后一个点扫描，共接收n次扫描数据，即步进电机运行了n步，则该树干表面最后一个扫描点相对于扫描起始点的角度为ω×n，该树干中心相对于起始点的角度为θ_i＝ω×n-α；

距离

第i株树的坐标为(θ_i，R_i)。

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