بدلاً من العمليات الخطرة ، يجعل LiDAR عمليات مسح موارد الغابات أكثر أمانًا وفعالية

خلفية التطبيق

يعتبر مسح الموارد الحرجية ، باعتباره الوسيلة الرئيسية للسيطرة على الوضع المستمر وتنمية موارد الغابات ، ذا أهمية كبيرة لإدارة وحماية الموارد الحرجية المستدامة.

تعد تقنية مسح الغابات التقليدية متخلفة نسبيًا وواسعة النطاق.يحتاج المحققون إلى التعمق في المناطق النائية من الغابة ، مع كثافة عمالية عالية ومخاطر غير متوقعة.يعتمد الحصول على معلمات الغابات على أخذ العينات الميدانية والقياس الميداني من قبل العاملين الميدانيين.تقتصر الوسائل المستخدمة فقط على أدوات القياس الأصلية نسبيًا مثل مقياس الارتفاع اليدوي ومسطرة DBH وشريط القياس.إنها ليست مضيعة للوقت وشاقة فحسب ، بل يمكنها أيضًا الحصول على معلومات عن مساحة الغابات الصغيرة ، ونطاق التحقيق ليس شاملاً.

إن التطور السريع لتكنولوجيا الاستشعار عن بعد يجلب الأمل في إجراء مسح فعال وكبير لموارد الغابات.ومع ذلك ، نظرًا لحقيقة أن صور الاستشعار البصري عن بعد لا يمكنها "اختراق" مظلة الغابة والحصول على معلومات الهيكل الرأسي للغابة ، فإن معلمات الحامل الفعالة المتاحة محدودة.

اتجاه التطبيق

تختلف تقنية LiDAR عن الاستشعار البصري عن بعد التقليدي ، والذي يعتمد بشكل كبير على مصادر الضوء الخارجية مثل الشمس.لديه القدرة على العمل في جميع الأحوال الجوية عن طريق إصدار أشعة الليزر بشكل فعال لاكتشاف الأهداف.بدعم من تقنية multiecho ، يمكن لشعاع الليزر النبضي المنبعث من lidar الوصول إلى جذع الشجرة وحتى الأرض من خلال فجوة الغابة للحصول على بيانات سحابة نقطية ثلاثية الأبعاد ، وذلك للحصول على معلومات الهيكل الرأسي للغابة بالكامل ، وأخيرًا استخراج معلومات معلمة الغابة مثل ارتفاع الشجرة و DBH والحجم.

في الوقت الحالي ، يتم التحقيق في موارد الغابات الكبيرة ومراقبتها بشكل أساسي في شكل LiDAR المحمول جواً ، مع استكماله بأجهزة المسح بالليزر الأرضية و SLAM 3D.يتم تطبيق تقنية LiDAR بشكل أساسي لاستخراج معلمات الحامل الأساسية مثل رقم النبات وارتفاع الشجرة و DBH وكثافة المظلة ، فضلاً عن تقدير حجم الحامل.

01 عدد الأجنحة

عدد الأشجار هو معلومات كمية الأشجار في منطقة معينة ، وهو مؤشر مهم لوصف كثافة الحامل.تعتمد خوارزمية استخراج رقم الشجرة على نموذج ارتفاع المظلة (CHM) الذي تنتجه بيانات سحابة النقطة لاكتشاف الحد الأقصى المحلي.بعد اجتياز CHM للحصول على أقصى قيمة في النافذة ، يمكن الحصول على رأس التاج ، وذلك للحصول على معلومات رقم المصنع.

02 ارتفاع شجرة الوقوف

ارتفاع الحامل ليس فقط انعكاسًا لنمو الأشجار ، ولكنه أيضًا عامل مهم لتقدير حجم الغابة.يمكن لتقنية LiDAR الحصول ليس فقط على سحابة نقطة مظلة الغابة ، ولكن أيضًا على سحابة نقطة التضاريس تحت مظلة الغابة.استنادًا إلى آلية تبادل المعلومات التي تم الحصول عليها من خلال العمليتين ، يمكن استخراج معلمات ارتفاع الشجرة المفردة باستخدام رؤوس التاج.

03 ديسبل من الأشجار

DBH هي واحدة من المعلمات الهامة لتقييم حالة نمو الأشجار.

طريقة القياس اليدوي هي استخدام مسطرة DBH لقياس قطر الشجرة على بعد 1.3 متر من جذر الشجرة كمعامل DBH.طريقة استخراج معلومات DBH للشجرة بناءً على بيانات سحابة نقطة أرضية أو SLAM LiDAR هي طريقة دائرة مناسبة Hough fitting.تستخدم هذه الطريقة لتقسيم سحابة نقطة شجرة مفردة.على هذا الأساس ، يتم اعتراض بيانات سحابة النقطة على ارتفاع 1.3 متر DBH لتوليد صورة الشبكة ثنائية الأبعاد المقابلة.بعد ذلك ، يتم استخدام خوارزمية دائرة تركيب تحويل Hough للتركيب الدائري ، ويمكن اعتبار القطر الدائري الذي تم الحصول عليه بمثابة شجرة DBH.

04كثافة مظلة الحامل

كثافة المظلة هي الانعكاس الكلي لنمو الغابات والعامل الرئيسي لتحديد كثافة القطع.كثافة المظلة هي النسبة المئوية لإسقاط المظلة ومساحة أراضي الغابات.

تحتاج طرق الاستشعار عن بعد التقليدية إلى استخدام خوارزميات معالجة الصور المعقدة لتقسيم مظلة الغابة من صورة Orthophoto (DOM) ، ثم حساب كثافة المظلة عن طريق حساب نسبة المظلة إلى مساحة الغابة.يكتسب LiDAR المستند إلى تقنية الصدى المتعدد كثافة المظلة عن طريق حساب نسبة نقاط الغطاء النباتي للصدى الأول إلى إجمالي نقاط الصدى الأول ، وهو أمر بسيط وفعال.

مزايا الليدار

يتمتع LiDAR بمزايا واضحة في التحقيق في موارد الغابات ورصدها:

1. كفاءة تشغيلية عالية لتلبية احتياجات التحقيق في موارد الغابات على نطاق واسع

إذا أخذنا Hi-Cloud المحمولة جوا LiDAR PM-1500 كمثال ، فإنه يحتوي على أربعة أصداء وسرعة مسح تصل إلى 2 مليون نقطة / ثانية ، والتي يمكن أن تحصل بشكل فعال على معلومات ثلاثية الأبعاد شاملة مثل الفروع والجذع والسطح ، وذلك استخراج معلمات الحامل بدقة.بالإضافة إلى ذلك ، بفضل المدى الطويل الذي يبلغ 1500 متر ، فهو ليس فقط خائفًا من التضاريس الجبلية ذات الهبوط العالي ، ولكن أيضًا لديه مساحة تغطية كبيرة لعملية واحدة ، وقد تم تحسين كفاءة عملية التحقيق بشكل كبير.

2.تدخل يدوي أقل ، سلامة الأفراد

يمكن أن يصل نصف قطر تشغيل PM-1500 المحمول جوا LiDAR إلى 30 كم ، ويمكن تنفيذ المهمة تلقائيًا دون تدخل يدوي بعد تخطيط المسار.لا يحتاج المشغلون إلى التعمق في منطقة الغابات ، وذلك لضمان سلامة تحقيقات الأفراد وتجنب الحوادث.

3.نتائج ثرية لمسح موارد الغابات

بالإضافة إلى المعلمات التقليدية مثل رقم الحامل وعرض التاج وكثافة المظلة التي يمكن الحصول عليها بوسائل الاستشعار عن بعد التقليدية ، يمكن لتقنية LiDAR أيضًا الحصول مباشرة على معلمات ارتفاع الشجرة و DBH وتقدير حجم الحامل بدقة ، وذلك لتوفير معلومات بارامترات أكثر دقة وشمولية للتحقيق في موارد الغابات.

4.البيانات موضوعية ودقيقة ويمكن تتبعها

بالاعتماد على مسح العينات الميدانية يدويًا ، غالبًا ما يكون اختيار نطاق المسح والأشياء عشوائيًا وذاتيًا ، ولا يمكن تنفيذ نشاط المسح إلا مرة واحدة دون إمكانية التتبع ، مما قد يؤدي إلى صعوبة ضمان موضوعية ودقة نتائج المسح.

استنادًا إلى تقنية LiDAR ، من ناحية ، يمكن الحصول على بيانات سحابة نقطة الغابة التي تغطي النطاق بالكامل ، ومن ناحية أخرى ، يمكن تحقيق الاستخراج التلقائي لمعلمات الحامل الإجمالية داخل النطاق استنادًا إلى خوارزمية معالجة البيانات السحابية النقطية .

بالإضافة إلى ذلك ، من خلال معالجة الاندماج لبيانات LiDAR المحمولة جواً والأرضية و SLAM وغيرها من بيانات LiDAR متعددة المصادر ، يمكن أن تلبي متطلبات استخراج معلمة شجرة مفردة أكثر تفصيلاً.تتمتع تقنية LiDAR بموضوعية وفعالية لا تضاهى في استخراج معلمات الحامل.