【中國儀表網 儀表下游】近日，空天信息研究院遙感科學國家重點實驗室碳循環遙感研究室倪文儉研究員帶領團隊，在利用無人機航空立體影像進行森林結構參數調查研究方面取得重要進展。研究團隊以機載激光雷達數據為參考，系統分析了影像獲取的航向重疊度和空間分辨率對森林空間結構提取的影響，發現兩者之間存在明顯的耦合效應，揭示了無人機航空立體影像關鍵獲取參數對森林空間結構探測的影響規律，為利用無人機航空立體影像進行森林空間結構探測提供了新的認識。
 

 

　　不同影像空間分辨率與航向重疊組合探測的點云的水平分布 (ultra=8.6 cm,High=17.2 cm)。對比(a)、(b)、(d)可以看出，對于給定的空間分辨率，降低航向重疊度會造成大量空白區域無法探測；對比(c)、(d)可以看出，分辨率越高并不一定會有越好的結果，對于60%的航向重疊度,低分辨率影像得到的點云的水平分布更好一些。
 

　　利用航空立體影像進行森林空間結構探測是實現自動化高精度林業調查的重要手段之一，其有據可查的歷史可以追溯到上個世紀初。但由于早期航空立體影像處理的專業化程度較高，自動化程度較低，加之影像獲取成本較高，限制了其在測繪之外的領域進行推廣應用。更重要的是大多數相關研究所使用的航空立體影像主要是為地形測繪服務的(按照我國目前航攝及成圖標準，航向重疊度設計一般僅為60%～65%;旁向重疊度設計一般僅為30%～35%)，以森林空間結構測量為主要目標的影像獲取較少。
 

　　近年來，無人機平臺的快速發展和航空立體影像自動化處理程度的顯著提高，大大降低了航空立體影像的獲取成本和處理的技術門檻。因此，在森林遙感領域越來越多的研究人員開始關注如何利用無人機航空立體影像對森林空間結構進行探測。無人機航空立體影像與有人機立體航空影像的重要區別之一在于空間分辨率，前者通常在厘米級，而后者通常在分米級。目前對利用無人機航空立體影像進行森林空間結構的研究剛剛起步，主要是利用對有人機立體影像的認知進行無人立體機立體影像的分析。
 

　　利用無人機航空立體影像進行森林空間結構探測的結果取決于通過影像自動化匹配得到的點云的質量，而影像自動化匹配依賴于圖像紋理。對于給定的森林場景，影像空間分辨率和航向重疊度是決定圖像紋理的關鍵參數，但針對森林空間結構探測應該如何對這兩個參數進行優化，尚未有明確的認識。為此，森林遙感研究團隊自2014年起開始進行無人機立體影像獲取平臺搭建與數據處理算法研發，依托所研發的“森飛三號”無人機平臺，進行了無人機航空立體影像的獲取。團隊利用所獲取的數據對由5種影像分辨率(8.6 cm、17.2 cm、34.4 cm、68.8 cm、137.6 cm)和4種航向重疊度(90%、80%、70%、60%)任意組合構成的20種情況，從數據處理計算量、點云密度、樣地尺度高度指數和點云垂直分布四個角度進行了系統分析。
 

　　研究結果發現，對森林空間結構探測而言，影像空間分辨率與航向重疊度存在耦合效應，即高空間分辨率影像需要高航向重疊度的配合，同時得到兩個推論：(1)對于給定的空間分辨率，過低的航向重疊度會產生大量無法探測區域，且會降低對森林冠層頂點和稀疏森林中單木的探測精度；而過高的航向重疊度只會大大增加計算量，但對森林空間結構探測精度無益；(2) 對于給定的航向重疊度，過高的圖像分辨率既增加了數據處理的計算量，又增加點云匹配的難度；而過低的圖像分辨率，則降低了森林空間結構探測精度，無法發揮航向重疊度的優勢。對于單木尺度的森林空間結構探測而言，17.2 cm-34.4 cm的空間分辨率配以80%-90%的航向重疊度是最優的。對于大多數無人機航空立體影像而言，在數據處理過程中需要注意降低圖像分辨率，或提高航向重疊度。
 

　　相關研究成果《Mapping Three-Dimensional Structures of Forest Canopy Using UAV Stereo Imagery: Evaluating Impacts of Forward Overlaps and Image Resolutions with LiDAR Data as Reference(致力于利用無人機立體影像的森林三維結構探測：以激光雷達數據為參考分析航向重疊度與影像分辨率的影響規律)》已在線刊登在遙感領域國際核心期刊IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing。相關研究工作得到了國家重點研發計劃，國家自然科學基金委項目、973計劃項目“復雜地表遙感信息動態分析與建模”等的支持。