利用无人机遥感数据采集与处理进行森林恢复监测
2025年10月24日
远程驾驶航空器系统（RPAS）的最新进展可实现亚米级分辨率，非常适合森林恢复监测。结合人工智能（AI）技术，能够从大规模遥感数据集中获得更深入的洞察。本方案通过支持更高效地评估和管理受干扰后正在恢复的林地，提升了监测能力。
我们的研究旨在通过开发一种用户友好的协议，促进基于无人机的激光雷达（LiDAR）在森林恢复评估中的应用。近年来，激光雷达传感器技术的进步以及与深度学习模型的结合，为本研究的开展提供了可能。首先，检查RPAS设备，并在必要时更新固件。
在远离障碍物和树线的开阔区域架设 RTK 基准站。在启动无人机飞行前，需等待基准站完全启动并完成初始化。为每次任务创建飞行文件，并将其上传至遥控器。
现在，执行飞行任务，对目标区域进行激光雷达（LiDAR）和多光谱数据采集。在无人机系统（RPAS）的基站位置架设全球导航卫星系统（GNSS）基准站，并运行该基准站，以获取精确坐标，用于精密单点定位校正。使用读卡器将传感器采集的激光雷达和多光谱数据传输至工作站。
使用摄影测量软件对多光谱数据进行预处理，并执行几何校正和辐射校正。生成多光谱正射镶嵌影像。使用适当的软件将原始激光雷达数据重建为点云文件。
使用地理空间工具将激光雷达点云与多光谱正射影像进行配准。运行 Python 脚本，将配准后的激光雷达点云与多光谱正射影像合并，生成多光谱点云。下载三维点云处理软件 CloudCompare 并安装。
然后，从 GitHub 下载 TreeAIBox 插件安装程序版本 1，运行安装程序，并按照屏幕提示操作。通过桌面图标打开 CloudCompare，或依次选择“开始”、“所有程序”和 CloudCompare。使用“打开一个或多个文件”加载点云文件，然后点击“应用”。
如果点坐标值较大，接受提示以应用全局平移或缩放。选择“Input”，从文件中读取元数据，然后单击“Yes”，使点云显示在画布中。打开 Python 插件工具栏。
展开“脚本注册表”下拉菜单，然后单击 TreeAIBox 以打开插件图形用户界面。如果计算机配备支持统一计算设备架构（CUDA）的图形处理器，请确保选中“使用 GPU”复选框。在顶部面板中选择 TreeFiltering，并在 RPAS 数据中无法看到树干时选择 ALS。
现在，取消勾选瓦片大小复选框。从预定义模型下拉菜单中选择 treefiltering_als_esegformer。如果首次使用此模型，请点击下载并确认显示本地路径的弹出窗口。
在画布中选择点云，使其以包围框高亮显示。在 TreeFilter 面板中，点击 Apply。继续操作前，请确认已创建一个名为 TreeFilter 的新尺度或字段，其中树木点的值为 2（显示为红色），其他点的值为 1（显示为蓝色）。
在 TreeAIBox 顶部面板中，选择 TreeisoNet。启用回收（Reclamation）、ALS 茎干隐式（ALS stem implicit）和 Treeloc 功能。从下拉菜单中选择所需的预训练模型。
确保画布中的点云已选中，然后点击应用。处理完成后，在数据库树状窗口中确认原始点云下方出现了一个名为Treetops的新项目。选中该项目，并增大点的尺寸（例如设为16），以提高可见性，然后验证树冠位置是否在画布中显示为白色点。
为分割树冠，需重新选择树木点云项目。在 TreeAIBox 顶部面板中，选择 TreeisoNet 并启用 TreeOff。下载所需的预训练模型，然后点击应用以运行模型。
接下来，确认已创建一个名为 TreeOff 的新量表或字段。验证每棵树都被分配了一个唯一的标识符，并且同一棵树的点具有相同的标识符。可选地，将树顶点的大小重置为默认值，以减少视觉杂乱。
为了增强视觉对比度并根据标识符为树木点云随机分配颜色，请先选择“Edit”（编辑）和“Clone”（克隆）以复制原始点云，从而保留原始数据。接着，依次进入“Edit”（编辑）、“Scalar Fields”（标量场），然后选择“Convert to random RGB”（转换为随机RGB颜色）。输入一个较大的数值以确保生成离散的颜色，点击“OK”（确定）。此时可查看以随机颜色显示的树木点云。
最后，从 TreeAIBox 顶部面板中选择 TreeisoNet，然后点击“导出统计”以导出分割结果。接着，点击“打开输出路径”，在“结果”文件夹中查看导出的文件。确认输出文件为逗号分隔值文件，其中包含树木标识符、坐标、树高和树冠面积。
TreeAIBox 插件成功过滤了三个样地的树木点并勾勒出单株树木，共检测到 2,755 株独立树木。该模型在样地 1 识别出 1,706 株树木，在样地 2 识别出 882 株树木，在样地 3 识别出 167 株树木。参考树木的检出率在不同样地间存在差异，样地 2 为 100%，样地 1 为 95%，样地 3 为 21%。
该模型对所有高于一米的参考树木实现了100%的检出率。对于较矮的树木，检测性能有所下降，其中0.5至1米高的树木仅检出45%，而低于0.5米的树木均未被识别。本方案旨在解决复杂森林环境中幼树个体检测与分割的研究空白。
本方案提供了一种实用、高效、易于操作且用途广泛的从激光雷达（LiDAR）数据中提取单株树木参数的方法。该方案将推动森林恢复与监测工作，尤其适用于评估再植林地的树木生长状况，可显著减少样地调查所需的时间与成本。
概述
本研究提出了一种利用无人机搭载的激光雷达（LiDAR）技术进行森林恢复评估的用户友好型方案。通过整合先进的传感器技术与深度学习模型，该方案显著提高了对干扰后森林恢复过程监测的效率。
关键研究组成部分
科学领域
- 遥感
- 森林生态学
- 人工智能
背景
- 远程驾驶航空器系统（RPAS）的最新进展实现了高分辨率监测。
- 人工智能的集成可从大型数据集中提供更深入的洞察。
- 对恢复中的森林土地进行有效评估与管理至关重要。
- 现有方法通常缺乏效率和用户友好性。
研究目的
- 制定基于无人机的激光雷达技术在森林恢复评估中的实用操作规程。
- 解决单木检测与分割方面的研究空白。
- 降低传统样地调查所需的时间与成本。
使用的方法
- 设置 RPAS 和 RTK 基站以实现精确的数据采集。
- 对指定区域进行激光雷达（LiDAR）和多光谱数据采集。
- 使用摄影测量软件进行数据预处理与校正。
- 应用 TreeAIBox 插件进行树木检测与分割。
主要结果
- 在三个样地中共检测到 2,755 棵独立树木。
- 检测率存在差异，其中样地 2 的检测率为 100%，样地 3 为 21%。
- 该方案能够以高精度成功识别高度超过一米的树木。
- 该方法为从激光雷达（LiDAR）数据中提取单株树木参数提供了一种灵活有效的手段。
结论
- 本方案可增强森林恢复的监测与评估。
- 该方法适用于复杂森林环境中的幼树。
- 该方法操作简便，减少了对大规模野外调查的需求。
常见问题
行业重要性概述
基于无人机的自动化激光雷达（LiDAR）与多光谱数据融合，结合深度学习分割技术，可实现对复垦区域森林恢复状况的大规模、高分辨率监测。本方案旨在满足对植被结构进行高效、可重复且定量评估的需求，支持生态修复与土地管理中的数据驱动决策。该方法降低了人工调查的工作量，并提高了与环境项目组合相关生态系统恢复指标的预测可信度。
生物制药研发中的战略应用
早期发现与靶点验证
- 利用空间显式的树木指标，实现对植被恢复动态的定量假设检验。
- 通过阐明场地处理措施与生态结果之间的关系，支持基于机制的风险降低。
- 通过客观、高通量的数据采集，促进对恢复目标的功能验证。
筛选与检测方法开发
- 为下游生态建模和比较分析准备经过验证的地理空间数据集。
- 标准化数据采集和处理工作流程，提高不同地点和时间点之间的可重复性。
- 生成定量输出结果（树高、树冠面积、坐标），适用于大规模筛选生态恢复干预措施。
转化与临床前研究
- 将遥感输出结果与基于野外的生态指标对齐，支持在生态修复监测中实现可转化的连续性评估。
- 基于可靠且针对特定地点的恢复度量指标，推动风险可控的复垦策略进展。
- 利用客观且具有空间分辨率的数据，对生态系统恢复轨迹提供预测性风险降低分析。
流程与工作流整合
本方案可融入生态监测的连续过程，从早期的场地评估，到长期的恢复跟踪，再到干预效果评价。
- 发现生物学：利用高分辨率、多模态数据支持对植被结构和恢复模式的假设驱动分析。
- 筛选：提供可重复的定量树木指标，用于评估不同生态修复方法的比较研究。
- 分析：输出包含树木标识符、坐标、高度和树冠面积的 CSV 文件，用于统计分析和跨站点基准比较。
- 转化研究：连接遥感数据与野外验证，实现对多样化景观的一致性监测。
- 企业级复用：建立可扩展、可适应的流程，用于持续开展生态监测与修复效果评估。
运营与企业影响
- 科学价值：提高生态系统恢复的预测可信度，降低恢复结果的不确定性。
- 操作价值：简化大规模、多地点监测中的数据采集、处理与分析流程。
- 战略价值：为复垦投资的决策提供依据，支持资源的高效配置。
- 组合影响：基于定量恢复指标，实现对恢复项目的基于风险的优先级排序。
实施注意事项
- 需要具备遥感、地理空间分析和深度学习模型操作方面的专业知识。
- 需要能够使用RPAS平台、LiDAR和多光谱传感器，以及兼容的数据处理软件。
- 要求在不同团队之间建立标准化的工作流程，以实现数据对齐、融合和分割。
- 针对不同森林类型、传感器配置或现场条件，可能需要进行方法调整。
- 对于高度低于1米的树木，检测灵敏度有限，影响对早期恢复阶段的监测。
