Mozliwosci zastosowania naziemnegoskaningu laserowego w lesnictwie

Agata Wencel1, Piotr Wezyk2, Michal Zasada3

1 Katedra Urzadzania Lasu, Wydzial Lesny, Uniwersytct Przyrodniczy, Wqjska Polskiego 28,60-637 Poznari

3 Katedra Ekologii Lasu, Wydzial Lesny, Uniwersytet Rolniczy, Al. 29 Listopada 46,31-425 Krakow

! Samodzielny Zaklad Dendrometrii i Nauki o Produkcyjnosci Lasu, Wydzial Lesny SGGW,Nowoursynowska 159, 02-776 Warszawa

Wst?P

Prowadzenie zrownowazonej gospodarki lesnej wymaga korzystania z pelneji wszechstronnej informacji o lesie. Dlatego tez wspolczesne urzadzanie lasumusi w wiekszym niz dotychczas stopniu polegac na dokladnych metodachpomiaru lasu. Z jednej strony wymaga to doskonalenia statystycznych podstawmetod pomiaru, z drugiej zas - stosowania nowych, dokladniejszych i wydaj-niejszych technik pomiarow drzew drzewostanow.

Od kilku lat pojawia si§ w lesnej literaturze naukowej coraz wi^cej prac do-tycz^cych zastosowania skaningu laserowego (LIDAR - Light Detection AndRanging) do wspomagania metod pomiaru lasu. Dotyczy to zarowno skaningulotniczego (ang. airborne scanning), jak i naziemnego (ang. terrestrial scan-ning). Wiekszosc opublikowanych prac zwiazanych z technologia skanerow^w lesnictwie dotyczy zastosowaii skaningu lotniczego. Zwiazane jest to przedewszystkim ze spodziewanymi korzysciami wynikaj^cymi z zastosowania tejtechniki. Szczegolnie obiecujace s^ wyniki integracji danych zebranych z wyko-rzystaniem LIDARA z informacjami pochodzacymi z zastosowania innych tech-nik teledetekcyjnych. Skaning lotniczy pozwala na uzyskanie dose dokladnychinformacji dotyczacych obiektow lesnych na duzych obszarach. Sprawia to, zejeden z czynnikow ograniczajacych zastosowanie tej nowoczesnej technologii-jej cena- przestaje odgrywac kluczow^ role.

W ostatnich latach technologia trqjwymiarowego skaningu laserowego zna-czaco rozwija sie i kolejne badania dowodza przydatnosci tego typu rejestracjidanych w lesnictwie (np. Frohlich i Mettenleiter 2004). Wydaje sie jednak, zeaktualny koszt skanowania naziemnego ogranicza na razie jego zastosowa-nie wylacznie do celow badawczych. Z tego powodu liczba prac dotyczqcych

7o Agata Wencel, Piotr Wezyk, Michal Zasada

,,terrestrial laser scanning" (TLS) jest w przypadku lesnictwa wielokrotnie rnniej-sza niz w przypadku ,,airborne laser scanning" (ALS).

Naziemny skaning laserowy moze znalezc zastosowanie przede wszystkimprzy okreslaniu cech pojedynczych drzew na powierzchniach probnych. Do-tyczy to przede wszystkim polozenia drzewa w drzewostanie, grubosci drzewana roznych wysokosciach (w tym piersnicy), wysokosci, wysokosci osadzeniakorony, liczby galezi i ich grubosci, uszkodzeii pnia itd. Skaning naziemny po-zwala rowniez na okreslanie cech dotyczacych drzewostanu, przede wszystkimzageszczenia drzew oraz cech zwiazanych z aparatem asymilacyjnyrn (np. LAI).Dane pochodzace z zastosowania lidara naziemnego shizyc moga rowniez dookreslania cech pochodnych (np. piersnicowego pola przekroju czy miazszoscidrzew i drzewostanow) oraz do budowy modeli pozwalajacych na uzyskanie pel-niejszej informacji o lesie (np. modeli ksztaltu podhiznego). Potencjalny zestawdanych mozliwych do pozyskania na powierzchni probnej za pomoca skaneralaserowego daje znacznie wieksze mozliwosci okreslania cech drzew i analizystruktury drzewostanu niz tradycyjne pomiary naziemne. Analizy wymaga jed-nak nie tylko dokladnosc uzyskiwanych wynikow, ale przede wszystkim kosztwykonania tych pomiarow.

Technologia skanmgu laserowego (LIDAR)

Skaning laserowy nalezy do grupy aktywnych systemow teledetekcyjnych, wy-korzystujacych do obrazowania promieniowanie, najczesciej z zakresu bliskiejpodczerwieni - tzw. NIR (ang. Near InfraRecfy. Dzieki temu LIDAR jest niezaleznyod warunkow oswietleniowych, co oznacza, ze obrazowania skanerem LIDARmozna dokonywac nawet w nocy przy braku swiatla slonecznego, gdyz urzadze-nie zasilane jest niezaleznym zrodlem energii.

W ogromnym uproszczeniu, LIDAR sklada sie z modulu generujacego swia-tlo lasera (nadajnika; diody), systemu wirujacych luster (ktorych zadaniemjest rownomierne wodchylenie" wiazki i tym samym rozrzucenie jej po obiekciebadan), teleskopu skupiajacego promieniowanie powracajace (odbite) oraz re-jestrujacego go detektora (rys. 1). Nadajnik i detektor podlegaja jednostce kon-trolujacej, sterowanej kornputerem (Wezyk 2006). Oprogramowanie do obshigiskanera umozliwia dobor parametrow skanowania, tj. czestotliwosci generowa-nia impulsu lasera oraz ka_ta uchylenia wiazki lasera. Odleglosc obiektow odskanera decyduje takze o rzeczywistej wielkosci plamki (ang. footprint).

Poza rejestracja. odbitego sygnalu (echa), tzw. pierwszego (FE - ang. firstecho) lub ostatniego (LE - ang. last echo), nowoczesne skanery rejestruja takzewartosc intensywnosci (ang. intensity) odbitego sygnaiu. Parametr ten staje siecoraz czesciej obiektem zainteresowania ze strony uzytkownikow, choc do tejpory nie byl konkretnie wykorzystywany poza wizualizacja chmury punktow(tzw. obrazy intensywnosci w skali szarosci).

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 79

generator impulsowskaner opto-rnechaniczny

\k 1. Schemat dzialama skanera laserowego LIDAR

Wiekszosc skanerow naziemnych ma obecnie zintegrowana. kamere cyfrowa,dostarczajaca. otarazow wysokiej rozdzielczosci. Zabarwienie chmury punktowLIDAR dokonywane jest na podstawie synchronizacji z obrazami z kamery cyfro-wej (z obiektywami szerokoka_tnymi), przez co obraz LIDAR staje sie bardziej ,,re-alny". Jednoczesnie mozna dokonac udrapowania (ang. draping) obrazu z kame-ry na model 3D obiektu wygenerowany z chmury punktow (Haala i in. 2004).

Stosowane obecnie systemy LIDAR w zakresie skaningu naziemnego moznapodzielic wg kryterium generowania \via_zki promieniowania, jej modulowaniai interpretacji, tj. na (Sternberg, Kersten 2007):

• systemy generuja.ce ,,impulsy" promieniowania (ang. pulse ranging),okreslajace odleglosc do obiektu na zasadzie pomiaru czasu (ang. time offlight), jaki uplywa od wysiania impulsu do jego powrotu,

• systemy tzw. fali cia_glej, bazuj^ce na przesunieciu i modulowaniu wysyla-nej energii (ang. phase difference badz phase shift).

Systemy ,,pulsacyjne" (Pulse ranging)

Generalnie, dzialanie skanera laserowego polega na pomiarze odleglosci urza_-dzenia od badanych obiektow (np. pnia drzewa, konaru w koronie). W wiek-szosci przypadkow realizowane to jest przez pomiar czasu, jaki uprywa od mo-mentu wysiania swiatla lasera do jego powrotu do detektora, po uprzednimodbiciu od powierzchni celu. Znana wartosc predkosci rozchodzenia sie falielektromagnetycznej (w prozni wynosi 299 792 458 m/s) oraz zarejestrowanegoczasu pozwalaj^ na obliczenie odleglosci obiektu od skanera. Urzadzenie, pozaczasem, rejestruje takze ka_t, pod jakim wysylana jest wiazka lasera. Powyzszeparametry czasu i ka_ta odchylania wi^zki jednoznacznie pozwalaj^ na wyzna-czenie wspolrzednych pomierzonych punktow w przestrzeni trojwymiarowejXYZ. Znaja_c wspolrzedne skanera, b^dz tez dowolnych pomierzonych punk-tow (z tzw. chmury punktow; ang. point cloud), cary pomiar mozna wpasowacnp. w Panstwowy Uklad Wspolrzednych Geodezyjnych 1992 (PUWG 1992) lubsystem odniesienia WGS84.

80 Agata Wencel, Piotr W?zyk, Michal Zasada

Konwencjonalne rozwiazania polegaja. na uzyciu lasera generujacego bardzosilne impulsy swiatla, glownie zakresu bliskiej podczerwieni (NIR), w niezmierniekrotkim czasie. Przykladowo urzadzenie Leica ScanStation generuje do 4000,a TRIMBLE GS101 do 5000 impulsow na sekunde (Mechelke i in. 2007).

Dhigosc generowanego przez nadajnik impulsu Tp (rys. 2) determinuje roz-dzielczosc i dokladnosc pomiaru odleglosci R (Thiel i Wehr 2004). Rozdziel-czosc w przypadku systemow ,,pulsacyjnych" nalezy rozumiec jako rozroznianiepierwszego i ostatniego odbicia (echa) od obiektu, tzn. minimalnej odlegloscipomiedzy pierwszym i ostatnim celem (np. pomiedzy ulistniona. galezia. przesla-niajaca. pieri drzewa).

R

Nadajnik

Detektor

czaspodrozy

Rysunek 2. Schemat ideowy dzialania skanera LIDAR generujacego impulsy lasera(za Thiel, Wehr 2004)

Systemy fall ci^ej (lasera falowego)- contmous wave ranging (CW)

W systemach typu ,,fali ciqglej" intensywnosc lasera jest modulowana odpo-wiedniq funkcja, np. sinusoidaln^ b^dz wykladnicz^. Modulacja obejmuje czas(T ). Laser emituje swiatlo w sposob ciagly, modulujac sredni poziom sygnalu.Czas wedrowki (TJ okreslany jest przez pomiar roznic w fazie pornied2y wysyla-nym a rejestrowanyrn na detektorze sygnalem (rys. 3).

Ze wzgledu na stosunkowo nisk^ moc sygnalu skanery typu CW maj^ ogra-niczony zasieg operacyjny do okolo kilkudziesieciu metrow (przykladowo kon-strukcja FARO LS880 operuje do okolo 78 metrow). W bardzo krotkim czasieskanery typu CW 54 w stanie pozyskac kilkadziesiat milionow punktow po-miarowych. Urz^dzenie IMAGER 5006 firmy Zoller & Frohlich jest w stanie

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 81

TransmitSignal

ReceiveSignal

Rysunek 3. Schemat modulowanej fall ciqglej i przesuni^cia fazowego(zaThiel,Wehr2004)

pozyskiwac do 500 000 punktow na sekunde, a FARO LS880 do 120 000 w tymsamym czasie (Sternberg i Kersten 2007). Nie sa^ one jednak w stanie rozdzielicsygnahi pochodzacego z odbicia od wielu obiektow (poszczegolnych ech sygna-lu) z powodu interpretacji przesuniecia fazowego na sygnale wspolnym.

Stosowane obecnie urzadzenia do skaningu naziemnego moga^ bye klasyfiko-wane wg roznych kryteriow, w tym m.in.:

• metody pomiaru odleglosci - wiekszosc z producentow sprzetu stosujetechnologic skanerow pulsacyjnych (synonim ang. time-of flight), ktorychdokladnosc okreslania odleglosci jest ograniczona do okolo 5-10 mm.Niektore urzadzenia wykorzystuj^ modulowanie fall osiagajac dokladno-sci rzedu 1-3 mm. Wad^ tego typu urzadzeri jest jednak niewielki zasiegi dwuznacznosc interpretacji odbitego promieniowania,

• pola obserwacji - znaczna czesc producentow oferuje panoramiczne (ang.panoramic view scanners) obrazowanie 360° horyzontalnie oraz z ka-tem pionowej obserwacji 80° (np. Riegl Z420i) do 135° (a nawet 320°,np. FARO). Nielicznie oferowane s^ rnodele rejestrujace wiazke lasera we-wnatrz zdefiniowanego kadru (np. 60 x 60°), linia po linii (tzw. camera-likeview scanners), jak w przypadku skanera ILRIS-3D (Optech),

• metody odchylania wiazki lasera - LIDAR obrazuje powierzchnie obiektowsekwencyjnie, rozrzucajac systematycznie wiazke za pomoc^ zwierciadelgalwanicznych, rotujacych eliptycznych luster, obrotu samego instrumen-tu czy kombinacji wyzej wymienionych,

• maksymalnego zasiegu - od okolo 20 metrow (skanery typu CW), do po-nad 1300 metrow (skanery wpulsacyjne", np. Riegl Z4201),

• czestotliwosci pracy lasera - liczby impulsow promieniowania wysylanychprzez urz^dzenie (od 2000 do 625 000 na sekunde),

• rozdzielczosci przestrzennej - tj. liczby punktow porniarowych uzyskanychw skanowanym polu operacyjnym,

82 Agata Wencel, Piotr W^zyk, Michat Zasada

• integracji z kamerq cyfrowa^ - wiele urzadzen ma na stale wbudowa-ne kamery (np. ILRIS 3D) lub tez istnieje mozliwosc ich zamontowania(np. RieglZ420i),

• sposobu przechowywania danych - zwykle dane sa transferowane doprzenosnych komputerow (np. Riegl) badz tez zapisywane na zintegrowa-nym z urzadzeniem dysku twardym (FARO SL) lub przenosnym nosnikupamieci (ILRIS-3D),

• zakresu swiatla lasera - wiekszosc producentow wykorzystuje promie-niowanie z zakresu bliskiej podczerwieni (NIR 785 nm), np. Faro SL czyRiegl Z420i, ale zdarzaja si? tez rozwiazania ze swiatlem zielonym 565 nm(np. Trimble® GX™ 3D czy Leica HDS 3000).

W przeciwienstwie do innych urzadzen geodezyjnych (takich jak TotalSta-tion czy GPS), skanery laserowe nie doczekaly si? jeszcze konkretnych testowporownawczych wykonywanych przez niezalezne instytuty w celu potwierdze-nia parametrow oferowanych przez producentow. Dodatkowo rozne rozwiazaniatechniczne wprost uniemozliwiaja dokonywania takich porownah. Nie ma poprostu uniwersalnych skanerow spelniajacych wymagania konkretnych aplika-cji> w tym stosowanych lub wprowadzanych wlasnie w lesnictwie (Wezyk 2006).

Dostepne na rynku skanery naziemne rnaja^ rozne, czesto odmienne spe-cyfikacje i charakterystyki. Bienert i in. (2006a) podaja,, ze skaner laserowyodpowiedni do zastosowania w naziemnym pomiarze lasu powinien charakte-ryzowac sie nastepuj^cymi cechami:

• mozliwosc panoramicznej rejestracji obrazu (360°),• zasieg maksymalny 20-100 rnetrow,• rejestracja co najmniej 10 000 punktow na sekund? (czestotliwosc pracy

min. 10 kHz),• dokladnosc pomiaru nie mniejsza niz 10 mm.

Metody skaningu

Bienert i in. (2006b) wymieniaj^ dwie metody pozyskiwania danych lidarowychdla celow lesnych;

• pojedynczy skan (single scan.),• wielokrotny skan (multiple scan).W przypadku skanu pojedynczego skaner zbiera dane z jednej tylko pozycji,

bedacej srodkiem powierzchni probnej. W drugim przypadku mamy do czy-nienia z kilkoma pozycjami skanera (najczesciej trzema), znajdujacymi sie naobrzezach lub wokol powierzchni probnej.

Zarowno Bienert i in. (2006b), jak i Thies i Spiecker (2004) podkreslaja,ze o ile pojedynczy skan pozwala na szybka. i latwq rejestracje drzew, o ryleniemozliwe jest w takim przypadku unikniecie efektu cienia (calkowitego lub

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie oJ

czesciowego zaslaniania drzew dalszych przez te znajdujace sie blizej). Jakoskanery najlepiej nadaja.ce sie do takiego zastosowania wyrnieniaja, skaneiy ska-nujace pelna_ sfere (np. LS 880). Z kolei skanowanie z kilku pozycji zajmuje coprawda duzo wiecej czasu, ale zapewnia znacza.co wieksza, dokladnosc danych,wynikajaca. z nakladania si? kilku chmur punktow oraz informacji o drzewachz wiecej niz jednego kierunku.

Rowniez Henning i Radke (2003) opisali technik? naziemnego skaningulaserowego oraz wskazali podstawowe problemy obrobki zebranych danych:zaslanianie obiektow dalszych przez blizsze oraz roznice we wspotrzednychuzyskanych dla roznych obrazow. Jako rozwiqzanie tych problemow wskazu-ja. oni wykonanie zobrazowari z wiecej niz jednego punktu oraz zastosowanieodpowiednich algorytmow znajdowania srodka pnia drzewa, synchronizacjiposzczegolnych obrazow oraz pomiaru grubosci, wykonywanych na podstawienalozonych na siebie fragmentow drzew z roznych obrazow.

Opracowame danych

Opracowanie danych zebranych za pomoca. naziemnego skanera laserowegomoze odbywac sie automatycznie lub przy udziale czlowieka. Najwieksze szan-se na praktyczne zastosowanie maja, metody pozwalaj^ce na automatycznaidentyfikacje drzew oraz na automatyczne lub polautomatyczne wykonywaniepomiarow i analiz.

W wyniku zastosowania naziemnego skanera laserowego uzyskuje sie daneo roznym charakterze (Aschoff i in. 2004). Sa. to:

• obraz intensywnosci,• obraz odleglosci,• trqjwymiarowy obraz powierzchni probnej.Dane te - zanim stana. sie podstawa. do okreslania poszczegolnych cech

drzew i drzewostanow - podlegaja. wstepnemu opracowaniu, maj^cemu na celuodfiltrowanie ewidentnych bledow, a wykorzystuja_cemu np. funkcje sa_siedztwaw celu usuniecia odizolowanych grup punktow (Gorte i Pfeifer 2004). Kolejnekroki opracowania danych obejmuja.:

• utworzenie NMT (numerycznego modelu terenu),• automatyczne zidentyfikowanie poszczegolnych drzew i ustalenie ich po-

lozenia,• pomiary wysokosci i grubosci.Bienert i in. (2006b) proponuj^ generowanie NMT na podstawie rozmiesz-

czenia i gestosci punktow wzdluz osi Z. Technika ta pozwala na eliminacj?punktow ponizej poziomu gruntu, powstajqcych w wyniku zaburzeh techno-logii pomiarow fazowych (ang. ghost points). Na podstawie tych danych moznautworzyc model terenu oraz znalezc najnizszy punkt drzewa (istotny z punktuwidzenia pomiarow piersnicy).

84 Agata Wencel, Piotr Wezyk, Michat Zasada

Identyfikacja drzew i okreslenie ich polozema

Podstawowa_ sprawa^ w przypadku automatyzacji procesu analizy danych lida-rowych jest identyfikacja poszczegolnych drzew. Automatyczny proces iden-tyfikacji drzew oparty jest zwykle na analizie poziomych wycinkow danychpochodzacych ze skanera. W analizie danych stosuje sie transformacje punk-tow (np. dwuwymiarowa transformacje Hougha) oraz wpasowaiiie hikow lubokregow w grupy punktow (Aschoff i in. 2004). Grupe punktow przyjmuje siejako reprezentujaea. drzewo, jezeli promien luku lub wpisanego okregu jestwiekszy niz minimalna wartosc graniczna oraz gdy odchylenie standardowea odleglosci punktow od luku lub okregu jest mniejsze niz ustalona maksy-malna wartosc om . Srodek okregu definiuje wspolrzedne zidentyfikowanegodrzewa. Opisany powyzej sposob moze bye zastosowany zarowno w przypad-ku skaningu przeprowadzonego z kilku punktow (kiedy dysponujemy danymidefiniujacymi pelen okra_g), jak i do wynikow pojedynczego skanu, dostarcza-ja_cego okolo 160° przekroju poprzecznego drzewa (Simonse i in. 2003, Hop-kinson i in. 2004, Bienert i in. 2006). Z kolei Pfeifer i Winterhalder (2004) orazPfeifer i in. (2004) opisali metode automatycznego wyodrebniania drzew z trqj-wymiarowej chmury punktow za pomoca^ dopasowywania kolejnych walcowdo pnia. Dopasowanie oparte bylo na estyrnacji wykonanej nieliniowa. metoda.najmniejszych kwadratow.

Automatyczna identyfikacja drzew na podstawie skanow laserowych pozwa-la rniedzy innynii na okreslenie zageszczenia drzew w drzewostanie (Hopkinsoni in. 2004), a zatem stanowic moze zrodlo informacji umozliwiaja_ce stosowaniemodeli wzrostu jako narzedzi wspomagaja_cych pomiar lasu.

W literaturze raportowane sa_ bardzo rozne wyniki identyfikacji drzew napowierzchniach probnych oraz okreslania ich lokalizacji. Bienert i in. (2006)podaja, ze wszystkie drzewa na powierzchniach probnych zalozonych w lesiemieszanym na terenie Saksonii zostaly poprawnie zidentyfikowane na podsta-wie skaningu wykonanego z dwoch pozycji. Hopkinson i in. (2004) uzyskalidokladnosc identyfikacji drzew na poziomie 95-97% oraz srednio 2-metroweprzesuniecie lokalizacji drzew. Z kolei Thies i Spiecker (2004) raportuja_ sto-sunkowo niewielki procent drzew zidentyfikowanych na podstawie skaningulaserowego: dla pojedynczych skanow wyniosl on 22%, a dla wielokrotnego ska-ningu 52%, a jednoczesnie wskazuj^ na bardzo dokladne okreslenie wspotrzed-nych poszczegolnych drzew. Wyniki te uzyskane jednak zostaly na powierzchniprobnej zalozonej w drzewostanie mieszanym o zlozonej strukturze pionowej,polozonym na stromym stoku. Autorzy twierdz^, ze w przypadku zastosowaniaskaningu laserowego w drzewostanach o prostszej strukturze wyniki powinnybye znacznie lepsze.

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 85

Parametry drzew mozhwe do okreslemaza pomoca^ skaningu naziemnego

Wysokosc drzewa

Przyjmuje sie, ze wysokosc drzewa na podstawie danych ze skaningu laserowe-go okreslona jest jako roznica miedzy polozeniem najwyzszego punktu naleza.-cego do chmury punktow definiuj^cych drzewo a modelem terenu. Akceptujesie przy tym fakt, ze wysokosc ta rnoze bye okreslona z bledem wynikaja.cymz co najmniej dwoch faktow:

• najwyzszy punkt nie zawsze reprezentuje wierzcholek drzewa,• teren otaczajacy drzewo rnoze bye lepiej zdefmiowany, zwlaszcza w przy-

padku terenu mocno pofalowanego.W gestych drzewostanach wysokosc jest elementem trudnym do bezposred-

niego zmierzenia za pomoca. skanera. W takiej sytuacji czesto okresla sie wyso-kosc drzew posrednio, wykorzystuja.c modele zbiezystosci dopasowane do seriipomiarow grubosci drzewa na roznych wysokosciach oraz metody numerycznepozwalaja_ce na znalezienie wysokosci w sytuacji, gdy poszukiwana wysokoscjest jednoczesnie informacj^ wejsciowa_ dla modelu zbiezystosci (Thies i Spiec-ker 2004, Aschoff i in. 2004).

W badaniach Bienerta i in. (2006) roznice w pomiarach wysokosci dwochdrzew wyniosly 0,22 m i 1,47 m, a sredni bla_d (RMSE) dla czterech drzew wy-niosl 80 cm. Autorzy wyrazaja. jednak wa^tpliwosci zwiazane z doktadnoscia,danych referencyjnych, sta_d na podstawie przytoczonych wynikow nie moz-na wyci^gn^c zadnych wnioskow. Thies i Spiecker (2004) okreslali wysokoscidrzew za pomoca, dopasowania modeli zbiezystosci. Srednio wysokosc drzewbyla wieksza o 7% od wysokosci mierzonej wysokosciomierzem. Jednak od-chylenie standardowe okreslania wysokosci rowne 5,6 metra oraz poszczegolnewysokosci wahaja_ce si? od 54,6 do 190,7% wartosci rzeczywistej autorzy uznaliza zbyt duze, by pomiary te zastosowac w praktycznej inwentaryzacji lasu. Hop-kinson i in. (2004) uzyskali wysokosci drzew okreslone na podstawie danychze skanera laserowego zanizone srednio o 1,5 m, tj. okolo 7% sredniej wyso-kosci. Autorzy tlumacza, ten bl^d niska. gestoscia. probkowania w gornej czesciwarstwy drzew spowodowana_ zaslanianiem obrazu wierzchotkow przez nizszewarstwy drzewostanu oraz parametrami zastosowanego skanera.

Piersnica i grubosci drzewa na roznych wysokosciach

Piersnice drzewa oraz jego grubosci na roznych wysokosciach, w najprostszymprzypadku, mozna okreslic recznie przy uzyciu oprogramowania dostarczanego

OD Agata Wencel, Piotr Wezyk, Michal Zasada

wraz ze skanerem. Zrodlem danych sa. w takim przypadku obrazy intensywno-sci odbicia (Thies i Spiecker 2004). Proces auto maty cznego okreslania piersnicymoze wykorzystywac te same algorytmy, jakie sa. stosowane w procesie identyfi-kacji drzew za pomoca. wpasowywania okregow (Simonse i in. 2003). Stosowanejest rowiiiez wpasowywanie walca w wycinek chmury punktow wyodrebnionymiedzy dwoma przekrojami pnia polozonymi ponizej i powyzej piersnicy (Hop-kinson i in. 2004). Okreslanie grubosci drzewa na roznych wysokosciach jestprostym rozszerzeniem okreslania piersnicy drzewa (Aschoff i Spiecker 2004).Dysponowanie grubosciami na roznych wysokosciach umozliwia precyzyjneokreslanie miazszosci drzewa oraz budowe modelu ksztaltu podluznego (ang.taper model).

Bienert i in. (2006) podaja., ze odchylenie standardowe piersnic drzew napowierzchniach probnych zalozonych w lesie mieszanym na terenie Saksonii,uzyskanych za pomoca. zastosowanej procedury wpasowania okregow, wynioslo0,5 cm, a odchylenie standardowe roznic pomiedzy grubosciami uzyskanymi zeskanera i przy uzyciu srednicomierza wynioslo srednio 1,5 cm. Uzyskane grubo-sci okazaly sie srednio za duze, co mozna tlumaczyc srednic^ wiazki lasera. Bladten moze zostac w przyszlosci wyeliminowany przez zastosowanie wspolczyn-nika korekcyjnego zaleznego od odleglosci od drzewa i charakterystyki wiazki.Poza wyznaczeniem piersnicy autorzy okreslili grubosci pnia na roznych wyso-kosciach, jednak nie zostala wykonana zadna analiza uzyskanych wynikow.

Henning i Radke (2003) przetestowali dokladnosc okreslania grubosci pnidrzew na roznych wysokosciach. Roznice miedzy grubosciami uzyskanymiz pomiaru srednicomierzem i na podstawie skaningu laserowego wahah/ sie- wzaleznosci od wysokosci pomiaru - od +1,32 do -2,76 cm i wynosily srednio(dla czterech drzew probnych} od-1,56 do-0,36 cm. Oznacza to, ze wynikiuzy-skane za pomoca skanera s% - podobnie, jak w badaniach Bienerta i in. (2006)- srednio zawyzone.

Hopkinson i in. (2004) uzyskali dose duza. dokladnosc okreslania piersni-cy drzew na powierzchniach probnych, bez zadnej tendencji do zawyzania lubzanizania wynikow. Zauwazyli oni rowniez paradoksalna. sytuacje: zmiennoscpomiarow wykazala, ze na podstawie danych ze skanera laserowego trudniejbylo dokladnie okreslic piersnice. w jednorodnym drzewostanie iglastym nizw mocno zroznicowanym mieszanym drzewostanie lisciastym.

Thies i Spiecker (2004) opisali wyniki pomiaru piersnic drzew na podsta-wie roznych wariantow skaningu laserowego. Najwieksze roznice (od -82,3 do109,5% - srednio -4,1%) zaobserwowali oni dla piersnic uzyskanych na pod-stawie pojedynczego skanu. Nieco mniejsze srednie roznice -3,5% (od -90 do103,4%) otrzymali dla piersnic okreslanych r^cznie na podstawie obrazow rn-tensywnosci. Srednio najlepsze wyniki (1,3%) uzyskano okreslaja_c piersniceautomatycznie na podstawie pieciu skanow, jednak zakres zmiennosci uzyski-wanych wynikow byl w tym przypadku bardzo duzy (od -84,0 do 111,6%).

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie o/

Jednym z glownych zrodel bledow okreslania piersnicy drzewa sa_ bledyNMT, wzgledem ktorego okresla si? wysokosc polozenia pomiaru. W celu wyeli-minowania tych bl?dow w wielu przypadkach przed wykonaniem zobrazowaniapowierzchni probnej piersnic? oznacza si? tasma, ktora jest dobrze widocznana uzyskanym obrazie {np. Thies i Spiecker 2004). Wielu autorow podkresiafakt, ze wyniki porownan pomiarow piersnicy, zarowno tych wykonywanychautomatycznie, jak i tych wykonywanych recznie, sa. zazwyczaj niedoszacowane(Watt i in. 2003, Thies i Spiecker 2004). Autorzy tfumacza^ to tym, ze ze wzgleduna ksztalt drzewa wiazka lasera dostarcza niedokladnych wynikow pomiarowodleglosci i intensywnosci na zaokraglonych brzegach pnia. Inna. przyczyna.moze bye ksztalt i wielkosc samej wi^zki lasera, ktorej czesc bedzie sie odbi-jac od brzegu obiektu, a czesc od obiektu znajduj^cego si? z tytu; przeliczonawartosc b^dzie si? znajdowac pomi?dzy wartosciami tych dwoch odbic (Aschoffi Spiecker 2004). Pozatym, zpowodu polozenia skanerawzgl?demobwodu pnia,tylko okolo 30% obrazu piersnicy charakteryzuje sie jednakowa intensywnosciaodbicia, podczas gdy zewnetrzna jego cz?sc jest niejednorodna. Z kolei dopa-sowanie okregu jest w wi?kszym stopniu zdeterminowane przez powierzchniepnia poiozona, najblizej skanera. Mimo to np. Thies i Spiecker (2004) uznaja,ze wyniki automatycznego pomiaru piersnicy sa satysfakcjonuja.ee i zblizone dowynikow Hopkinsona i in. (2004) oraz Simonse i in. (2004).

Inne parametry

Poza podstawowymi parametrarni, jakimi sa wysokosc, piersnica i gruboscina roznych wysokosciach, naziemny skaning laserowy umozliwia uzyskanierowniez innych informacji dotyczacych drzew. Przykladami moga bye ksztaltpnia (Thies i in. 2004), jakosc strzaly (Schuett i in. 2004) czy struktura koron(Henning i Radtke 2006).

Integracja z mnymi metodami

Uzyskane do tej pory wyniki badah nad zastosowaniem techniki laserowej dopomiaru lasu wskazuj^ na zdecydowan^ przewag? dokladnosci wynikow uzy-skanych z analizy wielu zrodel danych: zarowno roznych danych uzyskanychze skaningu naziemnego (np. jednoczesne wykorzystanie informacji z obrazowintensywnosci i odleglosci), jak i danych ze skaningu laserowego polaczonychze zdj?ciami naziemnymi i lotniczymi, skaningiem lotniczym i innymi techni-kami teledetekcyjnymi (np. Haala i in. 2004, Chasmer i in. 2004). Jest to wi?ckierunek badan i praktycznych zastosowah, ktory powinien bye szczegolnierozwijany.

Oo Agata Wencel, Piotr W?zyk, Michat Zasada

Literatura

Aschoff T., Spiecker H., 2004. Algorithms for the Automatic Detection of Trees in Laser-Scan-ner Data. In: Thies M., Koch B., Spiecker H. and Weinacker H. (eds.). Laser Scannersfor Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRS working group VIII/2.Freiburg, Germany, October, 3-6, 2004. International Archives of Photogrammetry, Re-mote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXVI, Part 8/W2, 71-75.

Aschoff T., Thies M., Spiecker H., 2004. Describing forest stands using terrestrial laser-scan-ning. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial InformationSciences Vol. XXXV, Comm. 5, 237-241.

Bienert A., Maas H.-G., Scheller S., 2006a. Analysis of the information content of terrestriallaserscanner point clouds for the automatic determination of forest inventory parameters.In: Koukal T., Schneider W. (eds.) Proceedings of the International Workshop n3D RemoteSensing in Forestry", Vienna, February 14-15, 2006: 44-49.

Bienert A., Scheller S., Keane E., Mullooly G., Mohan P., 2006b. Application of terrestrial laserscanners for the determination of forest inventory parameters. In: Maas H.G., SchneiderD. (eds.). Proceedings of the ISPRS Commission V Symposium "Image Engineering andVision Metrology", Dresden, September 25-27, 2006. Proceedings online http: //rcswww.urz.tu-dresden.de/~isprs/proceedings/pages/start.html (2.10.2008)

Chasmer L., Hopkinson C., Treitz P., 2004. Assessing the three-dimensional frequency distri-bution of airborne and ground-based LIDAR data for red pine and mixed deciduous forestplots. In: Proceedings of the ISPRS working group 8/2 "Laser-Scanners for Forest andLandscape Assessment", Freiburg, Germany, October 3-6 2004, 66-70.

Danson F.M., Hetherington D., Morsdorf F., Koetz B., Allgoewer B., 2006. Tree-dimensionalforest cannopy structure from terrestrial laser scanning. In: Koukal T., Schneider W.(eds.). 3-D Remote Sensing in Forestry, Vienna. EARSeL SIG Forestry and ISPRS WGVIII/11, 5O-54.

Frohlich C., Mettenleiter M., 2004. Terrestrial laser scanning - new perspectives in 3D su-rveying. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Informa-tion Sciences, Vol. XXXVI, Part 8/W2, 7-13.

Gorte B., Pfeifer N., 2004. Structuring laser-scanned trees using 3D mathematical morpho-logy. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, Vol. XXXV, B5,929-933.

Haala N., Reulke R., Thies M., Aschoff T., 2004. Combination of terrestrial Laser Scanningwith high resolution panoramic Images for Investigations in Forest Applications andtree species recognition. In: Maas H.-G., Schneider D. [Hrsg.]. Proceedings of the ISPRSworking group V/l , Panoramic Photogrammetry Workshop, Dresden, Vol. XXXIV, Part5/W16.

Henning J.G., Radtke P.J., Hopkinson C., Chasmer L., Young-Pow C., Treits P., 2004. As-sessing forest metrics with a ground-based scanning lidar. Can. J. Forest Research, 34,573-583.

Henning J.G., Radtke P.J., 2006. Ground-based Laser Imaging for Assessing Tree-dimensio-nal Forest Canopy Structure. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 72,No. 12, 1349-1358.

Hopkinson C., Chasmer L., Young-Pow C., Treitz P., 2004. Assessing plot level metrics with aground-based scanning LIDAR. Can. J. Forest Research, 34, 573-583.

Mechelke K., Kersten T., Lindstaedt M., 2007. Comparative investigations into the accu-racy behaviour of the new generation of terrestrial laser scanning systems. Optical 3-DMeasurement Techniques VIII, Gruen/Kahmen (eds.}, Zurich, July 9-12, 2007, Vol. I,319-327.

Pfeifer N., Gorte B., Winterhalder D., 2004. Automatic reconstruction of single trees fromterrestrial laser scanner data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensingand Spatial Information Sciences Vol. XXXV, Comm. 5., Part B, 114-119.

Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 0?

Pfeifer N., Winterhalder D., 2004. Modelling of Tree Cross Sections from Terrestrial Laser-Scanning Data with Free-Form Curves. International Archives of Photogrammetry, Remo-te Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVI, Part 8/W2, 76-81.

Schuett C., Spiecker H., Thies M., 2004. Qualitatbestimmung von Wertholzstammen. Holz-zentralblatt, 130, 595.

Simonse M., Aschoff T., Spiecker H., Thies M., 2003. Automatic Determination of ForestInventory Parameters Using Terrestrial Laserscanning. Proceedings of the ScandLaserScientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Umea, Sweden, 251-257.

Steinberg H., Kersten T., 2007. Comparison of terrestrial laser scanning systems in indus-trial as-built-documentation applications. Optical 3-D Measurement Techniques VIII,Gruen/Kahmen (eds.), Zurich, July 9-12, 2007, Vol. I, 389-397.

Thies M., Pfeifer N., Winterhalder D., Gorte B.G.H., 2004. Three-Dimensional Reconstructionof Stems for Assessment of Taper, Sweep and Lean Based on Laser Scanning of StandingTrees. Scandinavian Journal of Forest Research, 19, 571-581.

Thies M., Aschoff T., Spiecker H., 2003. Terrestrische Laserscanner im Forst - fur forstlicheInventur und wissenschaftliche Datenerfassung. AFZ/Der Wald 58; (22), 1126-1129.

Thies M., Spiecker H., 2004. Evaluation and Future Prospects of Terrestrial Laser-Scanningfor Standardized Forest Inventories. In: Thies M., Koch B., Spiecker H. and Weinacker H.(eds.). Laser Scanners for Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRSworking group VIII/2. Freiburg, Germany, October, 3-6, 2004. International Archives ofPhotogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXVI, Part8/W2, 192-197.

Watt P.J., Donoghue D.N.M., Dunford R.W., 2003. Forest Parameter Extraction Using Terres-trial Laser Scanning. Proc. ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanningof Forests, Umea, Sweden, 237-244.

Wezyk P., 2006. Wprowadzenie do technologii skaningu laserowego lidar w lesnictwie. Annalsof Geomatics. Vol. IV. Number 4, 119-132.