ICS65.020.01

B65

CSF

團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/CSF014-2021

機(jī)載激光雷達(dá)人工林蓄積量估算

技術(shù)規(guī)范

Technicalspecificationforestimatingvolumeofplantationbasedon

airborneLiDAR

2021-10-13發(fā)布2021-10-13實(shí)施

中國(guó)林學(xué)會(huì)發(fā)布

T/CSF014—2021

機(jī)載激光雷達(dá)人工林蓄積量估算技術(shù)規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了應(yīng)用激光雷達(dá)技術(shù)進(jìn)行單木和林分尺度人工林蓄積量估算的具體作業(yè)流程、技術(shù)規(guī)范。

本文件主要針對(duì)有人機(jī)載激光雷達(dá)遙感數(shù)據(jù)，規(guī)范人工林蓄積量產(chǎn)品處理的技術(shù)要求和作業(yè)規(guī)范，

適用于利用機(jī)載激光雷達(dá)遙感技術(shù)對(duì)人工林蓄積量進(jìn)行調(diào)查與監(jiān)測(cè)。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對(duì)應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T26424-2010森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查技術(shù)規(guī)范

GB/T14950-2009攝影測(cè)量與遙感術(shù)語

GB/T26423-2010森林資源術(shù)語

GB/T30363-2013森林植被狀況監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范

GB/T13989-2012國(guó)家基本比例尺地形圖分幅和編號(hào)

GB/T18316-2001數(shù)字測(cè)繪產(chǎn)品檢查驗(yàn)收規(guī)定和質(zhì)量評(píng)定

CH/T8024-2011機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取技術(shù)規(guī)范

CH/T8023-2011機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)處理技術(shù)規(guī)范

CH/T9015-2012三維地理信息模型數(shù)據(jù)產(chǎn)品規(guī)范

LY/T1662-9-2008數(shù)字林業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范

LY/T2184-2013森林資源數(shù)據(jù)庫分類和命名規(guī)范

LY/T2186-2013森林資源數(shù)據(jù)編碼類技術(shù)規(guī)范

LY/T2188-2013森林資源數(shù)據(jù)采集技術(shù)規(guī)范

LY/T2189-2013森林資源數(shù)據(jù)處理導(dǎo)則

3術(shù)語和定義

下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

人工林forestplantation

由人工直播（條播或穴播）、植苗、分殖或扦插造林形成的森林。

[來源：GB/T26423-2010，6.18]

1

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3.2

激光雷達(dá)lightdetectionandranging

集激光掃描系統(tǒng)、全球定位系統(tǒng)、慣性測(cè)量單元以及監(jiān)視控制系統(tǒng)于一身，發(fā)射激光束并接收回波

獲取目標(biāo)三維信息的系統(tǒng)。

3.3

數(shù)字高程模型digitalelevationmodel

以絕對(duì)高程值或海拔模擬地面起伏的數(shù)據(jù)集。

3.4

數(shù)字表面模型digitalsurfacemodel

以數(shù)字形式表示的物體表面（包括樹冠、屋頂?shù)龋┢鸱螒B(tài)的數(shù)據(jù)集。

3.5

冠層高度模型canopyheightmodel

以數(shù)字形式表示的植被冠層高度的數(shù)據(jù)集，由數(shù)字表面模型與數(shù)字高程模型差值運(yùn)算生成。

3.6

幾何配準(zhǔn)geometricregistration

將不同時(shí)間、不同傳感器系統(tǒng)所獲得的同一地區(qū)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)，經(jīng)空間幾何變換使同名物點(diǎn)在三維位

置和方位上完全疊合的操作。

3.7

特征提取featureextraction

對(duì)激光雷達(dá)點(diǎn)云中某一模式的一組測(cè)量值進(jìn)行變換，以突出該模式具有代表性特征的一種方法?；?/p>

通過三維分析和變換，以提取所需特征的方法。

3.8

特征選擇featureselection

從原始激光雷達(dá)點(diǎn)云中，經(jīng)過變換或重新組合，選擇確定對(duì)人工林蓄積量估算更有效的特征參數(shù)的

工作。

3.9

樣地sampleplot

以隨機(jī)或系統(tǒng)抽樣方法抽取的用以推算森林資源的數(shù)量和質(zhì)量而限定的地塊單元。按保存時(shí)間分為

固定樣地和臨時(shí)樣地，按照形狀分為方形樣地和圓形樣地。

3.10

胸徑diameteratbreastheight

林木位于距地面1.3m處的樹干直徑。

3.11

2

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材積volume

木材的體積。

3.12

林分蓄積量standvolume

32

林分中全部林木的材積，簡(jiǎn)稱蓄積，常用單位面積材積（m/hm）表示。

4總體技術(shù)流程

機(jī)載激光雷達(dá)人工林蓄積量估算的總體流程包括激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、地面調(diào)查數(shù)據(jù)獲

取、單木分割與立木材積估算、林分冠層結(jié)構(gòu)特征提取、林分蓄積量估算、精度驗(yàn)證和結(jié)果輸出，具體

流程如圖1所示。

圖1總體技術(shù)流程圖

5激光雷達(dá)數(shù)據(jù)要求

5.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)格式

激光雷達(dá)數(shù)據(jù)主要采用點(diǎn)云數(shù)據(jù)格式，包含每個(gè)點(diǎn)的空間坐標(biāo)、強(qiáng)度、回波編號(hào)、回波數(shù)目、掃描

角和顏色等信息，選擇LAS數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)格式進(jìn)行存儲(chǔ)。

5.2點(diǎn)密度

為滿足林分尺度人工林蓄積量估算的需求，機(jī)載激光雷達(dá)獲取的點(diǎn)云數(shù)據(jù)密度需≥1點(diǎn)/m2；滿足單

3

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2

木尺度人工林立木材積估算的需求，點(diǎn)云密度需≥5點(diǎn)/m。

5.3掃描角

機(jī)載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)獲取時(shí)的掃描角需滿足≤±30°。

5.4回波數(shù)

機(jī)載激光雷達(dá)每個(gè)脈沖的可記錄回波數(shù)≥2。

5.5檢校場(chǎng)數(shù)據(jù)

由機(jī)載激光雷達(dá)系統(tǒng)通過2條不同飛行高度的交叉航線獲得，檢校場(chǎng)數(shù)據(jù)需包含平坦裸露地形和明

顯凸出地物點(diǎn)信息。

6地面調(diào)查數(shù)據(jù)獲取

6.1樣地形狀與大小

樣地可以是固定邊長(zhǎng)的正方形或固定半徑的圓形。樣地的大小需要充分考慮邊界效應(yīng)、GPS定位誤

差、數(shù)據(jù)采集的效率及成本、激光雷達(dá)特征量提取精度等。

方形樣地邊長(zhǎng)為20m-30m（即面積為400m2-900m2）；圓形樣地半徑為10m-15m（即方形樣地

的內(nèi)切圓）。

6.2樣地位置與代表性

樣地的位置需較為均勻地分布在研究區(qū)，要綜合考慮立地條件、樹種組成和林齡等因素。樣地需盡

量遠(yuǎn)離易受人為干擾的區(qū)域（如林區(qū)內(nèi)的居民區(qū)和道路等），建議直線距離在60m以上。

樣地要具有林分代表性，建議根據(jù)已有的地面調(diào)查小班信息，涵蓋不同的地形、森林類型、生長(zhǎng)階

段等多種林分特征，分層選取典型樣地。

6.3森林參數(shù)測(cè)定

測(cè)量時(shí)，根據(jù)樣地編號(hào)順序進(jìn)行，同時(shí)記錄單木編號(hào)、樹種、胸徑等，以免漏測(cè)或重測(cè)。在坡地測(cè)

量時(shí)，應(yīng)沿平行于等高線方向進(jìn)行，在平地沿S形方向進(jìn)行。測(cè)定正好處于樣地境界上的樹木時(shí)的原則：

北要南不要，取東舍西。

實(shí)測(cè)森林參數(shù)包括：?jiǎn)文竞蜆拥匚恢谩涓?、枝下高、胸徑等（胸?gt;5cm的單木）。樹高和枝下

高可采用超聲波或激光測(cè)高器，胸徑測(cè)量使用圍尺。

單木蓄積量（也稱為立木材積）通過地面實(shí)測(cè)的單木胸徑和樹高，并借助當(dāng)?shù)囟姆e模型計(jì)算。

平均胸徑、平均樹高和林分單位面積（hm2）蓄積量通過相應(yīng)的單木參數(shù)在樣地尺度匯總統(tǒng)計(jì)得到。

樣地中心（圓形樣地）和角點(diǎn)（方形樣地）位置坐標(biāo)，通過差分GPS設(shè)備量測(cè)，精度應(yīng)為厘米級(jí)。

對(duì)于胸徑>5cm的單木，通過全站儀（或超聲波單木定位儀，或羅盤儀結(jié)合皮尺）對(duì)樣地內(nèi)的單木進(jìn)行

定位。

6.4其他考慮

4

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地面調(diào)查時(shí)應(yīng)兼顧調(diào)查成本、效率和精度，綜合考慮樣地尺寸、樣地?cái)?shù)量、樣地空間分布和調(diào)查因

子等。

7激光雷達(dá)數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

7.1數(shù)據(jù)要求

包括：點(diǎn)云數(shù)據(jù)；航跡文件[GPS時(shí)間、位置信息（X,Y,Z）與姿態(tài)信息（翻滾角、俯仰角、偏航

角）相對(duì)應(yīng)的列表文件等參考文件]；地面檢查點(diǎn)，即用于精度檢測(cè)的野外實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)；成果坐標(biāo)系統(tǒng)與

點(diǎn)云坐標(biāo)系統(tǒng)之間的轉(zhuǎn)換參數(shù)；其他有關(guān)數(shù)據(jù)，如與數(shù)據(jù)處理、成果檢驗(yàn)相關(guān)的數(shù)據(jù)。高程精度要求如

附錄A中表A.1所示。

7.2數(shù)據(jù)預(yù)處理方法

7.2.1坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換和分塊

利用坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換參數(shù)，將點(diǎn)云數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換至成果坐標(biāo)系統(tǒng)。根據(jù)實(shí)際需要對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行分塊。每

一個(gè)數(shù)據(jù)塊一般按矩形切塊，也可以按照條帶分塊。數(shù)據(jù)塊的大小根據(jù)數(shù)據(jù)處理的軟、硬件性能綜合考

慮。

7.2.2去噪和點(diǎn)云濾波

將明顯低于地面的點(diǎn)和明顯高于地表目標(biāo)的點(diǎn)，以及移動(dòng)地物點(diǎn)定義為噪聲點(diǎn)并進(jìn)行去除。利用基

于回波次數(shù)、反射強(qiáng)度、地物形狀等的算法或算法組合，對(duì)點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行自動(dòng)濾波。植被覆蓋區(qū)域可能

對(duì)應(yīng)多次回波，正常的地面點(diǎn)是最后一次回波對(duì)應(yīng)的反射點(diǎn)。如有需要，可采用人工編輯的方式對(duì)錯(cuò)誤

的點(diǎn)重新進(jìn)行濾波。

7.2.3數(shù)字高程模型生成和檢查

通過地面點(diǎn)結(jié)合內(nèi)插算法進(jìn)行數(shù)字高程模型構(gòu)建。通過三維透視及暈渲，檢查數(shù)字高程模型的可靠

性。使用實(shí)地量測(cè)的地面檢查點(diǎn)，計(jì)算并統(tǒng)計(jì)檢查點(diǎn)與內(nèi)插點(diǎn)間的高程誤差。

8人工林激光雷達(dá)單木分割及立木材積估算

通過固定窗口對(duì)CHM進(jìn)行均值和中值濾波，并采用標(biāo)記控制分水嶺分割法進(jìn)行單木分割?；诜指?/p>

獲得的樹冠和樹頂信息提取樹高和樹冠邊界，并借助當(dāng)?shù)貥涓?胸徑曲線模型估算胸徑。借助當(dāng)?shù)氐亩?/p>

元材積模型計(jì)算立木材積。單木樹高、冠幅和立木材積以標(biāo)準(zhǔn)的表格文件格式輸出。其中當(dāng)樣地坡度大

于30°時(shí)，建議基于非地形歸一化原始點(diǎn)云進(jìn)行單木分割，以避免樹頂檢測(cè)錯(cuò)位。

9人工林激光雷達(dá)林分蓄積量估算

9.1LiDAR點(diǎn)云垂直分布特性的冠層特征量計(jì)算

計(jì)算基于冠層中LiDAR點(diǎn)云高度分布的特征變量（h25,h50,h75,h95,hmean,hcv,hskewness,hkurtosis）

和基于冠層各高度層覆蓋度的特征變量（d1,d3,d5,d7,d9,CC2m）（詳細(xì)描述見附錄C中表C.1）。

9.2林分尺度人工林蓄積量估算

5

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將提取的全部LiDAR特征量與實(shí)測(cè)林分蓄積量進(jìn)行Pearson’s相關(guān)性分析，剔除相關(guān)性低的特征

變量（Pearson’s<0.6）。將地面實(shí)測(cè)匯總的各樣地尺度林分蓄積量作為因變量，篩選后的LiDAR

特征量作為自變量，建立多元逐步回歸模型。

在多元回歸模型建立之前，所有因變量和自變量都使用自然對(duì)數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，并使用偏差校正因子

（BCF,BiasCorrectionFactor）對(duì)偏差進(jìn)行校正。建模公式詳見附錄B中公式B.1。通過赤池信息

量準(zhǔn)則(AIC,Akaikeinformationcriterion)選擇最優(yōu)模型。

將覆蓋整個(gè)研究區(qū)的歸一化激光點(diǎn)云數(shù)據(jù)重采樣為柵格數(shù)據(jù)格式（柵格尺寸與樣地大小一致：正方

形樣地為樣地邊長(zhǎng)、圓形樣地為樣地直徑），借助所構(gòu)建的模型并通過柵格運(yùn)算得到蓄積量的空間分布

圖。

10人工林蓄積量估算精度驗(yàn)證

10.1單木分割及立木材積估算驗(yàn)證

當(dāng)?shù)孛鎸?shí)測(cè)樹冠中心點(diǎn)在分割的樹冠邊界之內(nèi)時(shí)，認(rèn)為分割單木探測(cè)正確。如多棵單木都在分割樹

冠邊界內(nèi)，則需進(jìn)一步比較實(shí)測(cè)單木位置與提取單木位置的距離以及實(shí)測(cè)樹高與提取樹高的差異。單木

分割的精度采用F1-score作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，其計(jì)算公式詳見附錄B中公式B.2。采用地面實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)結(jié)合決定

系數(shù)（R2）、均方根誤差（RMSE）和相對(duì)均方根誤差（rRMSE）評(píng)價(jià)立木材積估算的精度，公式詳見附

錄B中公式B.3。rRMSE應(yīng)小于20%。

10.2林分尺度蓄積量估算精度驗(yàn)證

采用留一交叉驗(yàn)證法結(jié)合附錄B中公式B.3評(píng)價(jià)森林蓄積量估算模型的精度，rRMSE應(yīng)小于20%。

11人工林蓄積量統(tǒng)計(jì)輸出

以表格形式輸出提取的單木位置、胸徑、樹高、樹冠和立木材積信息，表格格式見附錄D中表D.1

和表D.2。Lon代表經(jīng)度，Lat代表緯度，表中各列有效數(shù)字規(guī)定為小數(shù)點(diǎn)后6位。

12輸出圖件

12.1圖紙幅面

依實(shí)際情況選擇如下規(guī)格：A0（84.1cm×118.9cm）、A1（59.4cm×84.1cm）、A2（42.0cm×59.4

cm）、A3（29.7cm×42.0cm）、A4（21.0cm×29.7cm）。

12.2制圖要素

a）字體：漢字使用宋體，阿拉伯?dāng)?shù)字使用新羅馬字體；

b）圖名：該地圖的名稱，應(yīng)概括地圖的主要內(nèi)容；

c）圖例：簡(jiǎn)明扼要，重點(diǎn)突出，表達(dá)清晰，指代明確；

d）比例尺：應(yīng)與地圖的單位保持一致，大小以制圖范圍確定。大范圍高度信息反演制圖常用比例

尺有：1:500、1:2000、1:5000、1:10000等，樣地尺度的單木分割結(jié)果圖比例尺在1:100-1:400之間；

6

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e）公里網(wǎng)：根據(jù)比例尺確定公里網(wǎng)間隔，數(shù)字標(biāo)注為整數(shù)，單位為米（m）；

f）指北針：在地圖上應(yīng)畫出指北針，所指方向應(yīng)與實(shí)際正北方向保持一致；

g）坐標(biāo)系：CGCS2000；

h）制圖時(shí)間：位于圖幅右下方，標(biāo)明實(shí)際成圖時(shí)間，格式為yyyy-mm-dd；

i）制圖單位：位于圖幅左下方，格式為xxxx制。

12.3圖面配置要求

a）圖形應(yīng)分布于圖幅中央；

b）圖廓上應(yīng)標(biāo)注公里網(wǎng)；

c）圖幅內(nèi)應(yīng)標(biāo)注比例尺、圖例、指北針等信息；

d）比例尺宜位于圖幅的右下角；

e）指北針宜位于圖幅的左上角；。

f）制圖時(shí)間位于圖幅右下方；

g）制圖單位位于圖幅左下方；

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附錄A

（資料性）

表A.1LiDAR點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程精度要求

地形類別比例尺點(diǎn)云數(shù)據(jù)高程誤差

1:5000.15

1:10000.15

平地1:20000.25

1:50000.35

1:100000.35

1:5000.25

1:10000.35

丘陵地1:20000.35

1:50000.85

1:100000.85

1:5000.35

1:10000.50

山地1:20000.85

1:50001.75

1:100001.75

1:5000.50

1:10001.00

高山地1:20001.00

1:50002.80

1:100003.50

表A.2常用算法說明

適用對(duì)象算法名稱原理參考文獻(xiàn)

以樹頂點(diǎn)作為標(biāo)記的局部最小值點(diǎn)，在高程低處構(gòu)

單木分割標(biāo)記控制分水嶺Huangetal,2018

建分割線，形成區(qū)分樹冠的分水嶺從而分割樹冠。

建立在信息熵的概念基礎(chǔ)上，假設(shè)模型的誤差服從

模型優(yōu)選赤池信息量準(zhǔn)則獨(dú)立正態(tài)分布，尋找可以最好地解釋數(shù)據(jù)但包含最A(yù)kaike,1974

少自由參數(shù)的模型。

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附錄B

（資料性）

B.1建模計(jì)算公式

y=…(1)

?1?2?3??

ln=ln+ln?0?+1?2ln?3+??ln…ln+ln(2)

0BCF1=e122(3)3??

??????2???????(3)

∑?ln???ln?????2??4

式中：y為林分蓄積量；x1、x2、x3…xi分別為篩選的激光雷達(dá)特征量；、、、…分別

為模型自變量的系數(shù)；ln為經(jīng)ln轉(zhuǎn)換的某林分蓄積量實(shí)測(cè)值；ln為經(jīng)ln轉(zhuǎn)換的某林分蓄積量估算值；?0?1?2?3??

N為樣地?cái)?shù)。?????

B.2單木分割精度驗(yàn)證計(jì)算公式

=(4)

??

?=??+??(5)

??

(?×)?

1?=?+?(6)

2??

式中：代表單木探測(cè)率；代表探測(cè)出的單木的精度；??+?1代表總體精度。是通過算法分割出且

與地面實(shí)測(cè)相對(duì)應(yīng)的冠幅數(shù)量（正確分割）；??是算法未能分割得到但地面實(shí)測(cè)存在的冠幅數(shù)量（漏???

分）；是通過算法分割得到但地面實(shí)測(cè)不存在的冠幅數(shù)量（過度分割）。??

?

B.3蓄積量提取精度驗(yàn)證計(jì)算公式?

()

=1

?()2(7)

∑?=1??????

2?2

∑?=1??????

??()

=?2(8)

∑?=1??????

????=?×?100%(9)

????

式中：為某單木（或林分）蓄積量實(shí)測(cè)值；?????為單木（或林分）蓄積量實(shí)測(cè)平均值；??為某單木

（或林分）蓄積量估算值；??n為單木（或樣地）數(shù)。?????

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附錄C

（資料性）

表C.1LiDAR點(diǎn)云垂直分布特性的冠層特征量

特征量類型特征量名稱計(jì)算方法

高度百分位數(shù)第一次回波點(diǎn)的冠層高度分布的高度百分位數(shù)

（h25,h50,h75,h95）（25th,50th,75th,95th）

平均高

地面以上第一回波點(diǎn)的平均高度值

基于冠層中點(diǎn)云的高度分布（hmean）

高度變異系數(shù)

第一回波點(diǎn)的高度變異系數(shù)

（hcv）

偏度和峰度

第一回波點(diǎn)的高度的偏度和峰度

（hskewness,hkurtosis）

冠層各層覆蓋度百分位以上回波點(diǎn)占所有點(diǎn)的比例（10th,30th,

（d1,d3,d5,d7andd9）50th,70thand90th）

基于冠層各高度層的覆蓋度

覆蓋度（>2m）

2m以上回波點(diǎn)占總回波點(diǎn)比例

（CC2m）

10

T/CSF014—2021

附錄D

（規(guī)范性）

表D.1單木信息統(tǒng)計(jì)表

樹木編號(hào)經(jīng)度/°緯度/°胸徑/cm樹高/m冠幅/m立木材積/m3

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

……

表D.2林分信息統(tǒng)計(jì)表

樣地編號(hào)經(jīng)度/°緯度/°平均胸徑/cm平均樹高/m平均冠幅/m蓄積量