樹(shù)木的精細(xì)枝干結(jié)構(gòu)在調(diào)節(jié)光能截獲、資源輸導(dǎo)以及維持結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用，其精細(xì)化建模是理解樹(shù)木生理生態(tài)功能并支撐森林精細(xì)化管理的重要基礎(chǔ)。

近年來(lái)，地基激光雷達(dá)（Terrestrial Laser Scanning，TLS）技術(shù)的發(fā)展，為樹(shù)木精細(xì)三維結(jié)構(gòu)信息的高精度、無(wú)損獲取提供了新的技術(shù)途徑。枝葉分離，即從TLS數(shù)據(jù)中準(zhǔn)確區(qū)分枝干與葉片點(diǎn)云，是樹(shù)木三維建模及精細(xì)結(jié)構(gòu)提取的關(guān)鍵前置環(huán)節(jié)，現(xiàn)有研究面臨分離精度不足、枝干點(diǎn)云破碎等問(wèn)題，難以有效支撐樹(shù)木精細(xì)枝干結(jié)構(gòu)的高精度建模及其相關(guān)理論與應(yīng)用研究。

本CWLS算法的枝葉分離效果與精度示意圖

針對(duì)上述問(wèn)題，國(guó)家植物園（南園）蘇艷軍研究團(tuán)隊(duì)提出一種融合幾何特征與連通性分析的枝葉分離算法——CWLS（Connectivity-based Wood–Leaf Separation）。該算法綜合多視角幾何特征、局部連通性分析與全局路徑優(yōu)化策略，能夠?qū)崿F(xiàn)枝干點(diǎn)云的高精度識(shí)別與結(jié)構(gòu)連通性恢復(fù)，從而完整提取樹(shù)木枝干點(diǎn)云。研究團(tuán)隊(duì)依托神農(nóng)架站、北京森林站等野外臺(tái)站，采集了我國(guó)6個(gè)典型森林樣地共55棵樹(shù)木的地基激光雷達(dá)數(shù)據(jù)，用于算法驗(yàn)證。

結(jié)果表明，CWLS算法提取的枝干點(diǎn)云在準(zhǔn)確性和完整性方面均表現(xiàn)優(yōu)異，即使在不同等級(jí)枝條上仍能保持94%以上的總體精度。與3種主流枝葉分離算法（LeWoS、TLSeparation、GBS）相比，CWLS在精度與完整性之間實(shí)現(xiàn)了更優(yōu)的平衡，尤其在高等級(jí)枝條識(shí)別中，F(xiàn)1得分提升了20%—40%。CWLS生成的枝干點(diǎn)云結(jié)構(gòu)完整、連通性強(qiáng)、噪聲低，能夠更好地支撐樹(shù)木精細(xì)三維建模，并為探究枝干結(jié)構(gòu)的生理生態(tài)功能提供了有前景的技術(shù)途徑。

研究成果于近日在線(xiàn)發(fā)表于國(guó)際學(xué)術(shù)期刊Methods in Ecology and Evolution。國(guó)家植物園（南園）碩士研究生閆佳博為論文第一作者，蘇艷軍研究員為通訊作者。國(guó)家植物園（南園）劉玲莉研究員、芬蘭赫爾辛基大學(xué)Eduardo Eiji Maeda教授等參與了研究工作。該研究得到國(guó)家自然科學(xué)基金和國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（青年科學(xué)家）等項(xiàng)目的資助。                    

數(shù)字生態(tài)系統(tǒng)研究組

組長(zhǎng)：蘇艷軍研究員

郵箱：ysu@ibcas.ac.cn

主要研究方向：

以激光雷達(dá)為主的跨平臺(tái)、多源遙感技術(shù)為主要手段，通過(guò)結(jié)合生態(tài)學(xué)、計(jì)算機(jī)圖形學(xué)、攝影測(cè)量與遙感、深度學(xué)習(xí)等理論方法，重點(diǎn)開(kāi)展：1）多尺度植被結(jié)構(gòu)參數(shù)的定量反演；2）植被結(jié)構(gòu)空間分布格局及其對(duì)人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化響應(yīng)機(jī)制的研究。

編輯 | 韓藝

審核 | 梁鵬鴻