三维绿量测算方法研究

李江 张继兰

(西南林业大学，云南 昆明 650224)

引言

随着全球环境问题的日益突出，人们认识到加强绿地生态建设、改善城市生态环境质量的重要性。城市绿地作为城市生态系统的重要组成部分，对改善城市生态效益和环境质量方面具有重要作用，其可以维护碳氧平衡、调节城市小气候、净化城市空气、涵养水源、保护生物多样性等，使城市和自然达到和谐统一[1]。传统的平面二维绿化指标在宏观上反映出一个区域植被的基本状况，如绿地率、绿化覆盖率、人均公园用地面积等，但不能全面准确反映植被绿化结构的功能和水平，因此引入三维绿量来评估城市生态环境质量[2]。20世纪80年代周坚华在研究上海植被时提出三维绿量，指植物在生长过程中茎、叶所占的空间体积，单位一般用立方米表示[3]。三维绿量指标在反映城市绿地空间构成以及植被生态效益水平是准确的，有利于研究城市绿地与环境之间的关系[3]。

目前三维绿量的测算方法种类多样，主要有平面量模拟立体量法、立体量推算立体量法、立体摄影测量法、绿量快速估测法等，这些方法主要通过航空遥感影像测量，并未研究其它测量手段。在数据获取、研究尺度、精度等方面存在差异。本次研究基于知网系统内关于三维绿量测算方法进行总结归类，在知网检索框内输入“三维绿量”关键词进行检索，总共检索到60篇，集中在通过遥感手段进行测量，筛选近12a与三维绿量测算方法进行综述，按照三维绿量获取数据方式、尺度进行归类，分为4类：实地调查测算法，遥感影像测算法，无人机测算法，三维激光雷达测算法。

1 三维绿量测算方法

1.1 实地调查测算法

实地调查获取数据的过程，通过测高仪、胸径仪以及皮卷尺等工具，测量树高、胸径、冠径、枝下高等形态因子以及鉴定植物种类，通过构建“冠径-冠高”方程，根据树冠类型计算对应树种三维绿量。杨阳等[4]通过野外调查获取单株树木冠高、冠幅、胸径等形态特征，根据冠径-冠高方程计算城镇陡坡及人工立面单株树种三维绿量，对比了不同树种三维绿量值大小，建立回归模型，分析相关因子对绿量的影响，并且计算相关树种生态效益，得到人工绿化应该以常绿与落叶相结合，乔灌草相结合的种植模式。董艳杰等[5]利用实地调查的方法将上海浦江郊野公园内5种典型林分内的植物作为数据来源计算三维绿量值，通过绿量值换算林分植被的生态效益，估算生态效益价值，提高对公园绿地的管理、经营水平。陈翠玉等[6]通过实地调查法将柳州市主城区柳江河岸植物群落和单株树木作为研究对象，分析二者之间冠层消光度与绿量的关系，发现两者相关性达到显著水平，说明冠层消光度对三维绿量之间有很大影响。冠层消光度是由叶面积指数和消光系数组成且可以反映群落结构、生长等情况，结果表明，冠层消光度可以用来表示三维绿量指标因子，建立数据库，测算三维绿量和生态效益分析。

1.2 遥感影像测算法

遥感技术是目前研究大尺度植被分类信息的主流手段。通过电磁波对地球表面物质间的作用，对较远距离的物体和大环境进行分析，记录和分析目标对象所产生的电磁波谱，生成初始图像，继而做出识别和判断的一种技术。利用遥感卫星影像技术对城市植被结构类型、空间分布动态和生态价值进行快速评估。谷金英、冯仲科[7]通过卫星获取了北京市2013年TM遥感影像作为数据来源，结合地面实地调查，对北京地区森林植被展开研究。采用多元回归估计的方法，建立三维绿量与遥感灰度值、GIS信息之间的估测模型并进行反演，对北京市大尺度的森林区域三维绿量变化进行监测，为北京绿化工作提供准确、高效的绿量变化信息。谢丽琼等[8]以北京市八达岭林场TM影像为数据源，结合实地调查数据，建立基于TM影像的三维绿量测算模型，对八达岭混交林、阔叶林、针叶林等森林进行三维绿量估算，利用多元线性回归分析法分混交林、阔叶林、针叶林的绿量精度，结果表明，基于TM遥感光谱信息的三维绿量模式可以使用，且分不同树种建立相应模型可以提高测算精度和测算速度。基于遥感光谱因子反演城市森林植被三维绿量方法的可行性。刘常富等[9]利用QuickBird卫星影像和实地调查的方法对沈阳市4种功能的城市森林展开研究，分别就郁闭度、胸高断面积、冠幅及胸径对三维绿量的影响进行分析，结果表明，4种不同功能的各类单位面积三维绿量影响因子呈现增大趋势，平均增幅大于46.06%，最大增幅267.02%，最小增幅46.06%，在相同因子等级下三维绿量总体表现为风景游憩林>生态公益林>附属林>道路林。影响城市植被三维绿量的关键因子呈现阶段性特征，郁闭度等级占主要因素，三维绿量影响因子差异带来的生态效益和社会效益各有不同。Feng-xia Li等[10]利用航空遥感和高精度三维激光扫描点云据，采用微分法建立了估算模型，结果表明，该模型精度较高，可以作为三维绿量体积估测的逆向模型，此方法数据处理自动化、测量效率高、使用情况较广，提高了单株树木三维绿化量化的测量精度。研究西安市城市森林的三维绿量，且绿地总量最大的区域依次为风景名胜区、文教区、交通要道、居住区、工业区，该方法可用于改善城市设计、政策制定和健康的城市森林。

1.3 无人机测算法

无人机技术是目前使用频率、精度较高的一种高科技产品。根据无线机器设备和自动驾驶情况运作的技术，可以迅速地获取信息，通过多光谱成像、红外线扫描等技术设备，可以更快、更自动化地获得信息内容。陈荻等[11]通过小型固定翼无人机遥感系统拍摄南京林业大学校园绿地高分辨率影像为数据源，结合实地调查方法，构建三维绿量计算模型。将校园内乔、灌木作为研究对象，通过图像分割提取植物冠径、冠高、树高等形态因子，进行树冠形状划分并计算对应冠形的三维绿量计算公式，实现校园范围内绿量的定量分析。同时对校园不同功能区域的三维绿量分布特征做对比分析，实现了对校园主要绿化树种的定量分析，并评估其配置的合理性和可调性，为校园绿地绿化结构调整和校园绿地规划提供参考依据。周小成等[12]通过大疆“御”四旋翼无人机获取福州大学旗山校区可见光波段无人机影像数据，结合树高-冠高方程，对校园内不同树种的树冠形状进行分类，根据树冠对应绿量公式计算单株树木三维绿量，计算不同功能区三维绿量总量，为校园经营管理和生态效益评估提供指导。Huilin Lianga等[13]利用无人驾驶飞行器拍摄的遥感图像与“冠径-冠高”方程相结合的方法，利用ArcGIS对无人机正射影像图进行分析，对上海泡台湾湿地公园内百余种植物作为研究对象，得到了树木的冠径-冠高方程以及树木的冠高，并对植物进行三维绿量测算，衡量公园环境和气候效益使用无人机评估城市绿地，帮助规划者和政策制定者改善城市绿地的环境和气候效益。

1.4 三维激光雷达测算法

三维激光雷达是目前精度最高，机身样式最多的一种新型科技产品。在采集对象形态数据和材质信息过程中具备无接触、全方位等优势。目前包括三维激光扫描仪、背包式激光雷达测量系统、车载测量系统以及机载激光扫描系统等设备。宁亮亮等[14]利用三维激光扫描仪采集鹫峰国家森林公园样地单木点云数据，对样地内5种植物进行胸径模拟、树冠体积模拟，相较传统绿量估测法精度更高，误差更小。通过点云数据构建三维模型及利用模型进行三维绿量估算，使用此方法选取最少的站点，获取最全面的三维点云数据，在一定程度上三维激光扫描技术将被推广到生态、林业等领域，为城市绿地绿量测算开拓了新思路。李肖肖等[15]利用背包式激光雷达测量系统获取福州大学国家科技园三维点云数据，采用滤波算法、聚类算法、竞争算法以及凸包法等流程计算单木冠层绿量，累加得到区域三维绿量。同时与传统方法、台积法进行对比得出三维激光凸包法精度较高，验证方法更科学等特点，成为探索绿地系统中单位附属绿地三维绿量快速、精确测算新方法。Cheng He等[16]利用地面激光扫描仪获取树木点云数据与遥感SPOT5影像数据相结合，以北京城市森林为研究对象，通过SPSS(统计产品和服务解决方案)、GIS(地理信息系统)等工具将采集到的单个材积与SPOT5中的遥感图像进行关联，从而获得三维绿色生物量。结果表明，使用此方法与比典型采样方法精度更高，不仅为北京城市绿地指数的评价提供了依据，而且为其他城市绿地生物量的三维评价提供了一种新的方法三维绿色生物量进行了估算。

2 结果与分析

通过综述三维绿量测算方法相关文献，在三维绿量测算过程中，上述方法基本流程为数据获取、处理、分类、信息提取、三维绿量计算等，区别在于研究区域、数据精度以及处理过程不同。研究表明，使用遥感影像测算法的最多，无人机测算法和三维激光雷达测算法次之，使用实地调查测算法最少，且每种方法都有优缺点以及适用的范围，见表1。

表1 4类方法对比

3 结论

三维绿量测算方法种类多样化，可以适用于更多复杂的植被条件，可以更准确反映城市绿化在空间结构方面的差异。通过近20a的发展，三维绿量测算精度不断提高，测算方法不断提升，测算过程不断优化，越来越多的学者、研究者对三维绿量测算方法的使用，从最初林学学科推广到今天生态学、风景园林、景观生态学等学科。是对绿化、环境、生态效益的高度认识。未来，三维绿量将成为弥补二维绿量的一个重要指标，成为创建宜居城市、生态城市、美丽城市、园林城市的重要参考。目前存在不足如下。

目前三维绿量的测算技术不断成熟，但仍然需要与人工实地调查相互结合，遥感、无人机、三维激光雷达无法独立鉴别植物种类，树冠类型，无法达到真正全自动化。

在三维绿量测算过程中，往往忽略植物内部情况，笼统的将其看作某一形状，通过冠径-冠高方程计算三维绿量，结果存在误差。

三维绿量的测算大多是针对单株树木或者是林分结构简单的植被类型，对于复杂植被群落三维绿量测算，上述方法存在较大误差，仍需要探索一种新的适合复杂条件的方法。

三维绿量测算过程中，只涉及冠部上半部分的三维绿量，而不考虑冠部以下、灌木和草本的绿量，导致评估城市生态效益不准确。