Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu 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 pelnej i wszechstronnej informacji o lesie. Dlatego tez wspolczesne urzadzanie lasu musi w wiekszym niz dotychczas stopniu polegac na dokladnych metodach pomiaru lasu. Z jednej strony wymaga to doskonalenia statystycznych podstaw metod pomiaru, z drugiej zas - stosowania nowych, dokladniejszych i wydajniejszych technik pomiarow drzew drzewostanow. Od kilku lat pojawia si w lesnej literaturze naukowej coraz wi^cej prac dotycz^cych zastosowania skaningu laserowego (LIDAR - Light Detection And Ranging) do wspomagania metod pomiaru lasu. Dotyczy to zarowno skaningu lotniczego (ang. airborne scanning), jak i naziemnego (ang. terrestrial scanning). Wiekszosc opublikowanych prac zwiazanych z technologia skanerow^ w lesnictwie dotyczy zastosowaii skaningu lotniczego. Zwiazane jest to przede wszystkim ze spodziewanymi korzysciami wynikaj^cymi z zastosowania tej techniki. Szczegolnie obiecujace s^ wyniki integracji danych zebranych z wykorzystaniem LIDARA z informacjami pochodzacymi z zastosowania innych technik teledetekcyjnych. Skaning lotniczy pozwala na uzyskanie dose dokladnych informacji dotyczacych obiektow lesnych na duzych obszarach. Sprawia to, ze jeden z czynnikow ograniczajacych zastosowanie tej nowoczesnej technologii -jej cena- przestaje odgrywac kluczow^ role. W ostatnich latach technologia trqjwymiarowego skaningu laserowego znaczaco rozwija sie i kolejne badania dowodza przydatnosci tego typu rejestracji danych w lesnictwie (np. Frohlich i Mettenleiter 2004). Wydaje sie jednak, ze aktualny koszt skanowania naziemnego ogranicza na razie jego zastosowanie 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 rnniejsza niz w przypadku,,airborne laser scanning" (ALS). Naziemny skaning laserowy moze znalezc zastosowanie przede wszystkim przy okreslaniu cech pojedynczych drzew na powierzchniach probnych. Dotyczy to przede wszystkim polozenia drzewa w drzewostanie, grubosci drzewa na roznych wysokosciach (w tym piersnicy), wysokosci, wysokosci osadzenia korony, liczby galezi i ich grubosci, uszkodzeii pnia itd. Skaning naziemny pozwala rowniez na okreslanie cech dotyczacych drzewostanu, przede wszystkim zageszczenia drzew oraz cech zwiazanych z aparatem asymilacyjnyrn (np. LAI). Dane pochodzace z zastosowania lidara naziemnego shizyc moga rowniez do okreslania cech pochodnych (np. piersnicowego pola przekroju czy miazszosci drzew i drzewostanow) oraz do budowy modeli pozwalajacych na uzyskanie pelniejszej informacji o lesie (np. modeli ksztaltu podhiznego). Potencjalny zestaw danych mozliwych do pozyskania na powierzchni probnej za pomoca skanera laserowego daje znacznie wieksze mozliwosci okreslania cech drzew i analizy struktury drzewostanu niz tradycyjne pomiary naziemne. Analizy wymaga jednak nie tylko dokladnosc uzyskiwanych wynikow, ale przede wszystkim koszt wykonania tych pomiarow. Technologia skanmgu laserowego (LIDAR) Skaning laserowy nalezy do grupy aktywnych systemow teledetekcyjnych, wykorzystujacych do obrazowania promieniowanie, najczesciej z zakresu bliskiej podczerwieni - tzw. NIR (ang. Near InfraRecfy. Dzieki temu LIDAR jest niezalezny od warunkow oswietleniowych, co oznacza, ze obrazowania skanerem LIDAR mozna dokonywac nawet w nocy przy braku swiatla slonecznego, gdyz urzadzenie zasilane jest niezaleznym zrodlem energii. W ogromnym uproszczeniu, LIDAR sklada sie z modulu generujacego swiatlo lasera (nadajnika; diody), systemu wirujacych luster (ktorych zadaniem jest rownomierne wodchylenie" wiazki i tym samym rozrzucenie jej po obiekcie badan), teleskopu skupiajacego promieniowanie powracajace (odbite) oraz rejestrujacego go detektora (rys. 1). Nadajnik i detektor podlegaja jednostce kontrolujacej, sterowanej kornputerem (Wezyk 2006). Oprogramowanie do obshigi skanera umozliwia dobor parametrow skanowania, tj. czestotliwosci generowania impulsu lasera oraz ka_ta uchylenia wiazki lasera. Odleglosc obiektow od skanera decyduje takze o rzeczywistej wielkosci plamki (ang. footprint). Poza rejestracja. odbitego sygnalu (echa), tzw. pierwszego (FE - ang. first echo) lub ostatniego (LE - ang. last echo), nowoczesne skanery rejestruja takze wartosc intensywnosci (ang. intensity) odbitego sygnaiu. Parametr ten staje sie coraz czesciej obiektem zainteresowania ze strony uzytkownikow, choc do tej pory nie byl konkretnie wykorzystywany poza wizualizacja chmury punktow (tzw. obrazy intensywnosci w skali szarosci).
Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 79 generator impulsow skaner opto-rnechaniczny \k 1. Schemat dzialama skanera laserowego LIDAR Wiekszosc skanerow naziemnych ma obecnie zintegrowana. kamere cyfrowa, dostarczajaca. otarazow wysokiej rozdzielczosci. Zabarwienie chmury punktow LIDAR dokonywane jest na podstawie synchronizacji z obrazami z kamery cyfrowej (z obiektywami szerokoka_tnymi), przez co obraz LIDAR staje sie bardziej,,realny". Jednoczesnie mozna dokonac udrapowania (ang. draping) obrazu z kamery na model 3D obiektu wygenerowany z chmury punktow (Haala i in. 2004). Stosowane obecnie systemy LIDAR w zakresie skaningu naziemnego mozna podzielic wg kryterium generowania \via_zki promieniowania, jej modulowania i interpretacji, tj. na (Sternberg, Kersten 2007): systemy generuja.ce,,impulsy" promieniowania (ang. pulse ranging), okreslajace odleglosc do obiektu na zasadzie pomiaru czasu (ang. time of flight), jaki uplywa od wysiania impulsu do jego powrotu, systemy tzw. fali cia_glej, bazuj^ce na przesunieciu i modulowaniu wysylanej 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 wiekszosci przypadkow realizowane to jest przez pomiar czasu, jaki uprywa od momentu wysiania swiatla lasera do jego powrotu do detektora, po uprzednim odbiciu od powierzchni celu. Znana wartosc predkosci rozchodzenia sie fali elektromagnetycznej (w prozni wynosi 299 792 458 m/s) oraz zarejestrowanego czasu pozwalaj^ na obliczenie odleglosci obiektu od skanera. Urzadzenie, poza czasem, rejestruje takze ka_t, pod jakim wysylana jest wiazka lasera. Powyzsze parametry czasu i ka_ta odchylania wi^zki jednoznacznie pozwalaj^ na wyznaczenie wspolrzednych pomierzonych punktow w przestrzeni trojwymiarowej XYZ. Znaja_c wspolrzedne skanera, b^dz tez dowolnych pomierzonych punktow (z tzw. chmury punktow; ang. point cloud), cary pomiar mozna wpasowac np. w Panstwowy Uklad Wspolrzednych Geodezyjnych 1992 (PUWG 1992) lub system odniesienia WGS84.
80 Agata Wencel, Piotr W?zyk, Michal Zasada Konwencjonalne rozwiazania polegaja. na uzyciu lasera generujacego bardzo silne impulsy swiatla, glownie zakresu bliskiej podczerwieni (NIR), w niezmiernie krotkim 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 rozdzielczosc i dokladnosc pomiaru odleglosci R (Thiel i Wehr 2004). Rozdzielczosc w przypadku systemow,,pulsacyjnych" nalezy rozumiec jako rozroznianie pierwszego i ostatniego odbicia (echa) od obiektu, tzn. minimalnej odleglosci pomiedzy pierwszym i ostatnim celem (np. pomiedzy ulistniona. galezia. przeslaniajaca. 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 odpowiedniq 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 wysylanym a rejestrowanyrn na detektorze sygnalem (rys. 3). Ze wzgledu na stosunkowo nisk^ moc sygnalu skanery typu CW maj^ ograniczony zasieg operacyjny do okolo kilkudziesieciu metrow (przykladowo konstrukcja FARO LS880 operuje do okolo 78 metrow). W bardzo krotkim czasie skanery typu CW 54 w stanie pozyskac kilkadziesiat milionow punktow pomiarowych. Urz^dzenie IMAGER 5006 firmy Zoller & Frohlich jest w stanie
Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 81 Transmit Signal Receive Signal 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 tym samym czasie (Sternberg i Kersten 2007). Nie sa^ one jednak w stanie rozdzielic sygnahi pochodzacego z odbicia od wielu obiektow (poszczegolnych ech sygnalu) z powodu interpretacji przesuniecia fazowego na sygnale wspolnym. Stosowane obecnie urzadzenia do skaningu naziemnego moga^ bye klasyfikowane wg roznych kryteriow, w tym m.in.: metody pomiaru odleglosci - wiekszosc z producentow sprzetu stosuje technologic skanerow pulsacyjnych (synonim ang. time-of flight), ktorych dokladnosc okreslania odleglosci jest ograniczona do okolo 5-10 mm. Niektore urzadzenia wykorzystuj^ modulowanie fall osiagajac dokladnosci rzedu 1-3 mm. Wad^ tego typu urzadzeri jest jednak niewielki zasieg i dwuznacznosc interpretacji odbitego promieniowania, pola obserwacji - znaczna czesc producentow oferuje panoramiczne (ang. panoramic view scanners) obrazowanie 360 horyzontalnie oraz z katem pionowej obserwacji 80 (np. Riegl Z420i) do 135 (a nawet 320, np. FARO). Nielicznie oferowane s^ rnodele rejestrujace wiazke lasera wewnatrz zdefiniowanego kadru (np. 60 x 60 ), linia po linii (tzw. camera-like view scanners), jak w przypadku skanera ILRIS-3D (Optech), metody odchylania wiazki lasera - LIDAR obrazuje powierzchnie obiektow sekwencyjnie, rozrzucajac systematycznie wiazke za pomoc^ zwierciadel galwanicznych, rotujacych eliptycznych luster, obrotu samego instrumentu czy kombinacji wyzej wymienionych, maksymalnego zasiegu - od okolo 20 metrow (skanery typu CW), do ponad 1300 metrow (skanery wpulsacyjne", np. Riegl Z4201), czestotliwosci pracy lasera - liczby impulsow promieniowania wysylanych przez urz^dzenie (od 2000 do 625 000 na sekunde), rozdzielczosci przestrzennej - tj. liczby punktow porniarowych uzyskanych w skanowanym polu operacyjnym,
82 Agata Wencel, Piotr W^zyk, Michat Zasada integracji z kamerq cyfrowa^ - wiele urzadzen ma na stale wbudowane kamery (np. ILRIS 3D) lub tez istnieje mozliwosc ich zamontowania (np. RieglZ420i), sposobu przechowywania danych - zwykle dane sa transferowane do przenosnych komputerow (np. Riegl) badz tez zapisywane na zintegrowanym z urzadzeniem dysku twardym (FARO SL) lub przenosnym nosniku pamieci (ILRIS-3D), zakresu swiatla lasera - wiekszosc producentow wykorzystuje promieniowanie z zakresu bliskiej podczerwieni (NIR 785 nm), np. Faro SL czy Riegl 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 TotalStation czy GPS), skanery laserowe nie doczekaly si? jeszcze konkretnych testow porownawczych wykonywanych przez niezalezne instytuty w celu potwierdzenia parametrow oferowanych przez producentow. Dodatkowo rozne rozwiazania techniczne wprost uniemozliwiaja dokonywania takich porownah. Nie ma po prostu uniwersalnych skanerow spelniajacych wymagania konkretnych aplikacji> w tym stosowanych lub wprowadzanych wlasnie w lesnictwie (Wezyk 2006). Dostepne na rynku skanery naziemne rnaja^ rozne, czesto odmienne specyfikacje i charakterystyki. Bienert i in. (2006a) podaja,, ze skaner laserowy odpowiedni do zastosowania w naziemnym pomiarze lasu powinien charakteryzowac 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 lidarowych dla 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 czynienia z kilkoma pozycjami skanera (najczesciej trzema), znajdujacymi sie na obrzezach 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 ryle niemozliwe 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). Jako skanery najlepiej nadaja.ce sie do takiego zastosowania wyrnieniaja, skaneiy skanujace pelna_ sfere (np. LS 880). Z kolei skanowanie z kilku pozycji zajmuje co prawda duzo wiecej czasu, ale zapewnia znacza.co wieksza, dokladnosc danych, wynikajaca. z nakladania si? kilku chmur punktow oraz informacji o drzewach z wiecej niz jednego kierunku. Rowniez Henning i Radke (2003) opisali technik? naziemnego skaningu laserowego oraz wskazali podstawowe problemy obrobki zebranych danych: zaslanianie obiektow dalszych przez blizsze oraz roznice we wspotrzednych uzyskanych dla roznych obrazow. Jako rozwiqzanie tych problemow wskazuja. oni wykonanie zobrazowari z wiecej niz jednego punktu oraz zastosowanie odpowiednich algorytmow znajdowania srodka pnia drzewa, synchronizacji poszczegolnych obrazow oraz pomiaru grubosci, wykonywanych na podstawie nalozonych na siebie fragmentow drzew z roznych obrazow. Opracowame danych Opracowanie danych zebranych za pomoca. naziemnego skanera laserowego moze odbywac sie automatycznie lub przy udziale czlowieka. Najwieksze szanse na praktyczne zastosowanie maja, metody pozwalaj^ce na automatyczna identyfikacje drzew oraz na automatyczne lub polautomatyczne wykonywanie pomiarow i analiz. W wyniku zastosowania naziemnego skanera laserowego uzyskuje sie dane o 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 celu odfiltrowanie ewidentnych bledow, a wykorzystuja_cemu np. funkcje sa_siedztwa w celu usuniecia odizolowanych grup punktow (Gorte i Pfeifer 2004). Kolejne kroki opracowania danych obejmuja.: utworzenie NMT (numerycznego modelu terenu), automatyczne zidentyfikowanie poszczegolnych drzew i ustalenie ich polozenia, pomiary wysokosci i grubosci. Bienert i in. (2006b) proponuj^ generowanie NMT na podstawie rozmieszczenia i gestosci punktow wzdluz osi Z. Technika ta pozwala na eliminacj? punktow ponizej poziomu gruntu, powstajqcych w wyniku zaburzeh technologii pomiarow fazowych (ang. ghost points). Na podstawie tych danych mozna utworzyc model terenu oraz znalezc najnizszy punkt drzewa (istotny z punktu widzenia pomiarow piersnicy).
84 Agata Wencel, Piotr Wezyk, Michat Zasada Identyfikacja drzew i okreslenie ich polozema Podstawowa_ sprawa^ w przypadku automatyzacji procesu analizy danych lidarowych jest identyfikacja poszczegolnych drzew. Automatyczny proces identyfikacji drzew oparty jest zwykle na analizie poziomych wycinkow danych pochodzacych ze skanera. W analizie danych stosuje sie transformacje punktow (np. dwuwymiarowa transformacje Hougha) oraz wpasowaiiie hikow lub okregow w grupy punktow (Aschoff i in. 2004). Grupe punktow przyjmuje sie jako reprezentujaea. drzewo, jezeli promien luku lub wpisanego okregu jest wiekszy niz minimalna wartosc graniczna oraz gdy odchylenie standardowe a odleglosci punktow od luku lub okregu jest mniejsze niz ustalona maksymalna wartosc om. Srodek okregu definiuje wspolrzedne zidentyfikowanego drzewa. Opisany powyzej sposob moze bye zastosowany zarowno w przypadku skaningu przeprowadzonego z kilku punktow (kiedy dysponujemy danymi definiujacymi pelen okra_g), jak i do wynikow pojedynczego skanu, dostarczaja_cego okolo 160 przekroju poprzecznego drzewa (Simonse i in. 2003, Hopkinson i in. 2004, Bienert i in. 2006). Z kolei Pfeifer i Winterhalder (2004) oraz Pfeifer i in. (2004) opisali metode automatycznego wyodrebniania drzew z trqjwymiarowej chmury punktow za pomoca^ dopasowywania kolejnych walcow do pnia. Dopasowanie oparte bylo na estyrnacji wykonanej nieliniowa. metoda. najmniejszych kwadratow. Automatyczna identyfikacja drzew na podstawie skanow laserowych pozwala rniedzy innynii na okreslenie zageszczenia drzew w drzewostanie (Hopkinson i in. 2004), a zatem stanowic moze zrodlo informacji umozliwiaja_ce stosowanie modeli wzrostu jako narzedzi wspomagaja_cych pomiar lasu. W literaturze raportowane sa_ bardzo rozne wyniki identyfikacji drzew na powierzchniach probnych oraz okreslania ich lokalizacji. Bienert i in. (2006) podaja, ze wszystkie drzewa na powierzchniach probnych zalozonych w lesie mieszanym na terenie Saksonii zostaly poprawnie zidentyfikowane na podstawie skaningu wykonanego z dwoch pozycji. Hopkinson i in. (2004) uzyskali dokladnosc identyfikacji drzew na poziomie 95-97% oraz srednio 2-metrowe przesuniecie lokalizacji drzew. Z kolei Thies i Spiecker (2004) raportuja_ stosunkowo niewielki procent drzew zidentyfikowanych na podstawie skaningu laserowego: dla pojedynczych skanow wyniosl on 22%, a dla wielokrotnego skaningu 52%, a jednoczesnie wskazuj^ na bardzo dokladne okreslenie wspotrzednych poszczegolnych drzew. Wyniki te uzyskane jednak zostaly na powierzchni probnej zalozonej w drzewostanie mieszanym o zlozonej strukturze pionowej, polozonym na stromym stoku. Autorzy twierdz^, ze w przypadku zastosowania skaningu laserowego w drzewostanach o prostszej strukturze wyniki powinny bye znacznie lepsze.
Mozliwosci zastosowania naziemnego skaningu laserowego w lesnictwie 85 Wysokosc drzewa Parametry drzew mozhwe do okreslema za pomoca^ skaningu naziemnego Przyjmuje sie, ze wysokosc drzewa na podstawie danych ze skaningu laserowego okreslona jest jako roznica miedzy polozeniem najwyzszego punktu naleza.- cego do chmury punktow definiuj^cych drzewo a modelem terenu. Akceptuje sie przy tym fakt, ze wysokosc ta rnoze bye okreslona z bledem wynikaja.cym z co najmniej dwoch faktow: najwyzszy punkt nie zawsze reprezentuje wierzcholek drzewa, teren otaczajacy drzewo rnoze bye lepiej zdefmiowany, zwlaszcza w przypadku terenu mocno pofalowanego. W gestych drzewostanach wysokosc jest elementem trudnym do bezposredniego zmierzenia za pomoca. skanera. W takiej sytuacji czesto okresla sie wysokosc drzew posrednio, wykorzystuja.c modele zbiezystosci dopasowane do serii pomiarow grubosci drzewa na roznych wysokosciach oraz metody numeryczne pozwalaja_ce na znalezienie wysokosci w sytuacji, gdy poszukiwana wysokosc jest jednoczesnie informacj^ wejsciowa_ dla modelu zbiezystosci (Thies i Spiecker 2004, Aschoff i in. 2004). W badaniach Bienerta i in. (2006) roznice w pomiarach wysokosci dwoch drzew wyniosly 0,22 m i 1,47 m, a sredni bla_d (RMSE) dla czterech drzew wyniosl 80 cm. Autorzy wyrazaja. jednak wa^tpliwosci zwiazane z doktadnoscia, danych referencyjnych, sta_d na podstawie przytoczonych wynikow nie mozna wyci^gn^c zadnych wnioskow. Thies i Spiecker (2004) okreslali wysokosci drzew za pomoca, dopasowania modeli zbiezystosci. Srednio wysokosc drzew byla wieksza o 7% od wysokosci mierzonej wysokosciomierzem. Jednak odchylenie standardowe okreslania wysokosci rowne 5,6 metra oraz poszczegolne wysokosci wahaja_ce si? od 54,6 do 190,7% wartosci rzeczywistej autorzy uznali za zbyt duze, by pomiary te zastosowac w praktycznej inwentaryzacji lasu. Hopkinson i in. (2004) uzyskali wysokosci drzew okreslone na podstawie danych ze skanera laserowego zanizone srednio o 1,5 m, tj. okolo 7% sredniej wysokosci. Autorzy tlumacza, ten bl^d niska. gestoscia. probkowania w gornej czesci warstwy drzew spowodowana_ zaslanianiem obrazu wierzchotkow przez nizsze warstwy drzewostanu oraz parametrami zastosowanego skanera. Piersnica i grubosci drzewa na roznych wysokosciach Piersnice drzewa oraz jego grubosci na roznych wysokosciach, w najprostszym przypadku, mozna okreslic recznie przy uzyciu oprogramowania dostarczanego
OD Agata Wencel, Piotr Wezyk, Michal Zasada wraz ze skanerem. Zrodlem danych sa. w takim przypadku obrazy intensywnosci odbicia (Thies i Spiecker 2004). Proces auto matycznego okreslania piersnicy moze wykorzystywac te same algorytmy, jakie sa. stosowane w procesie identyfikacji drzew za pomoca. wpasowywania okregow (Simonse i in. 2003). Stosowane jest rowiiiez wpasowywanie walca w wycinek chmury punktow wyodrebniony miedzy dwoma przekrojami pnia polozonymi ponizej i powyzej piersnicy (Hopkinson i in. 2004). Okreslanie grubosci drzewa na roznych wysokosciach jest prostym rozszerzeniem okreslania piersnicy drzewa (Aschoff i Spiecker 2004). Dysponowanie grubosciami na roznych wysokosciach umozliwia precyzyjne okreslanie miazszosci drzewa oraz budowe modelu ksztaltu podluznego (ang. taper model). Bienert i in. (2006) podaja., ze odchylenie standardowe piersnic drzew na powierzchniach probnych zalozonych w lesie mieszanym na terenie Saksonii, uzyskanych za pomoca. zastosowanej procedury wpasowania okregow, wynioslo 0,5 cm, a odchylenie standardowe roznic pomiedzy grubosciami uzyskanymi ze skanera i przy uzyciu srednicomierza wynioslo srednio 1,5 cm. Uzyskane grubosci okazaly sie srednio za duze, co mozna tlumaczyc srednic^ wiazki lasera. Blad ten moze zostac w przyszlosci wyeliminowany przez zastosowanie wspolczynnika korekcyjnego zaleznego od odleglosci od drzewa i charakterystyki wiazki. Poza wyznaczeniem piersnicy autorzy okreslili grubosci pnia na roznych wysokosciach, jednak nie zostala wykonana zadna analiza uzyskanych wynikow. Henning i Radke (2003) przetestowali dokladnosc okreslania grubosci pni drzew na roznych wysokosciach. Roznice miedzy grubosciami uzyskanymi z 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 wynikiuzyskane za pomoca skanera s% - podobnie, jak w badaniach Bienerta i in. (2006) - srednio zawyzone. Hopkinson i in. (2004) uzyskali dose duza. dokladnosc okreslania piersnicy drzew na powierzchniach probnych, bez zadnej tendencji do zawyzania lub zanizania wynikow. Zauwazyli oni rowniez paradoksalna. sytuacje: zmiennosc pomiarow wykazala, ze na podstawie danych ze skanera laserowego trudniej bylo dokladnie okreslic piersnice. w jednorodnym drzewostanie iglastym niz w mocno zroznicowanym mieszanym drzewostanie lisciastym. Thies i Spiecker (2004) opisali wyniki pomiaru piersnic drzew na podstawie roznych wariantow skaningu laserowego. Najwieksze roznice (od -82,3 do 109,5% - srednio -4,1%) zaobserwowali oni dla piersnic uzyskanych na podstawie pojedynczego skanu. Nieco mniejsze srednie roznice -3,5% (od -90 do 103,4%) otrzymali dla piersnic okreslanych r^cznie na podstawie obrazow rntensywnosci. Srednio najlepsze wyniki (1,3%) uzyskano okreslaja_c piersnice automatycznie na podstawie pieciu skanow, jednak zakres zmiennosci uzyskiwanych 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_ bledy NMT, wzgledem ktorego okresla si? wysokosc polozenia pomiaru. W celu wyeliminowania tych bl?dow w wielu przypadkach przed wykonaniem zobrazowania powierzchni probnej piersnic? oznacza si? tasma, ktora jest dobrze widoczna na uzyskanym obrazie {np. Thies i Spiecker 2004). Wielu autorow podkresia fakt, ze wyniki porownan pomiarow piersnicy, zarowno tych wykonywanych automatycznie, jak i tych wykonywanych recznie, sa. zazwyczaj niedoszacowane (Watt i in. 2003, Thies i Spiecker 2004). Autorzy tfumacza^ to tym, ze ze wzgledu na ksztalt drzewa wiazka lasera dostarcza niedokladnych wynikow pomiarow odleglosci i intensywnosci na zaokraglonych brzegach pnia. Inna. przyczyna. moze bye ksztalt i wielkosc samej wi^zki lasera, ktorej czesc bedzie sie odbijac od brzegu obiektu, a czesc od obiektu znajduj^cego si? z tytu; przeliczona wartosc b^dzie si? znajdowac pomi?dzy wartosciami tych dwoch odbic (Aschoff i Spiecker 2004). Pozatym, zpowodu polozenia skanerawzgl?demobwodu pnia, tylko okolo 30% obrazu piersnicy charakteryzuje sie jednakowa intensywnoscia odbicia, podczas gdy zewnetrzna jego cz?sc jest niejednorodna. Z kolei dopasowanie okregu jest w wi?kszym stopniu zdeterminowane przez powierzchnie pnia poiozona, najblizej skanera. Mimo to np. Thies i Spiecker (2004) uznaja, ze wyniki automatycznego pomiaru piersnicy sa satysfakcjonuja.ee i zblizone do wynikow Hopkinsona i in. (2004) oraz Simonse i in. (2004). Inne parametry Poza podstawowymi parametrarni, jakimi sa wysokosc, piersnica i grubosci na roznych wysokosciach, naziemny skaning laserowy umozliwia uzyskanie rowniez innych informacji dotyczacych drzew. Przykladami moga bye ksztalt pnia (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 do pomiaru lasu wskazuj^ na zdecydowan^ przewag? dokladnosci wynikow uzyskanych z analizy wielu zrodel danych: zarowno roznych danych uzyskanych ze skaningu naziemnego (np. jednoczesne wykorzystanie informacji z obrazow intensywnosci i odleglosci), jak i danych ze skaningu laserowego polaczonych ze zdj?ciami naziemnymi i lotniczymi, skaningiem lotniczym i innymi technikami teledetekcyjnymi (np. Haala i in. 2004, Chasmer i in. 2004). Jest to wi?c kierunek badan i praktycznych zastosowah, ktory powinien bye szczegolnie rozwijany.
Oo Agata Wencel, Piotr W?zyk, Michat Zasada Literatura Aschoff T., Spiecker H., 2004. Algorithms for the Automatic Detection of Trees in Laser-Scanner Data. In: Thies M., Koch B., Spiecker H. and Weinacker H. (eds.). Laser Scanners for Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRS working group VIII/2. Freiburg, Germany, October, 3-6, 2004. International Archives of Photogrammetry, Remote 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-scanning. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences Vol. XXXV, Comm. 5, 237-241. Bienert A., Maas H.-G., Scheller S., 2006a. Analysis of the information content of terrestrial laserscanner point clouds for the automatic determination of forest inventory parameters. In: Koukal T., Schneider W. (eds.) Proceedings of the International Workshop n3d Remote Sensing in Forestry", Vienna, February 14-15, 2006: 44-49. Bienert A., Scheller S., Keane E., Mullooly G., Mohan P., 2006b. Application of terrestrial laser scanners for the determination of forest inventory parameters. In: Maas H.G., Schneider D. (eds.). Proceedings of the ISPRS Commission V Symposium "Image Engineering and Vision 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 distribution of airborne and ground-based LIDAR data for red pine and mixed deciduous forest plots. In: Proceedings of the ISPRS working group 8/2 "Laser-Scanners for Forest and Landscape Assessment", Freiburg, Germany, October 3-6 2004, 66-70. Danson F.M., Hetherington D., Morsdorf F., Koetz B., Allgoewer B., 2006. Tree-dimensional forest cannopy structure from terrestrial laser scanning. In: Koukal T., Schneider W. (eds.). 3-D Remote Sensing in Forestry, Vienna. EARSeL SIG Forestry and ISPRS WG VIII/11, 5O-54. Frohlich C., Mettenleiter M., 2004. Terrestrial laser scanning - new perspectives in 3D surveying. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Vol. XXXVI, Part 8/W2, 7-13. Gorte B., Pfeifer N., 2004. Structuring laser-scanned trees using 3D mathematical morphology. 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 Scanning with high resolution panoramic Images for Investigations in Forest Applications and tree species recognition. In: Maas H.-G., Schneider D. [Hrsg.]. Proceedings of the ISPRS working group V/l, Panoramic Photogrammetry Workshop, Dresden, Vol. XXXIV, Part 5/W16. Henning J.G., Radtke P.J., Hopkinson C., Chasmer L., Young-Pow C., Treits P., 2004. Assessing 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-dimensional 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 a ground-based scanning LIDAR. Can. J. Forest Research, 34, 573-583. Mechelke K., Kersten T., Lindstaedt M., 2007. Comparative investigations into the accuracy behaviour of the new generation of terrestrial laser scanning systems. Optical 3-D Measurement 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 from terrestrial laser scanner data. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and 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, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, Volume XXXVI, Part 8/W2, 76-81. Schuett C., Spiecker H., Thies M., 2004. Qualitatbestimmung von Wertholzstammen. Holzzentralblatt, 130, 595. Simonse M., Aschoff T., Spiecker H., Thies M., 2003. Automatic Determination of Forest Inventory Parameters Using Terrestrial Laserscanning. Proceedings of the ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Umea, Sweden, 251-257. Steinberg H., Kersten T., 2007. Comparison of terrestrial laser scanning systems in industrial 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 Reconstruction of Stems for Assessment of Taper, Sweep and Lean Based on Laser Scanning of Standing Trees. Scandinavian Journal of Forest Research, 19, 571-581. Thies M., Aschoff T., Spiecker H., 2003. Terrestrische Laserscanner im Forst - fur forstliche Inventur und wissenschaftliche Datenerfassung. AFZ/Der Wald 58; (22), 1126-1129. Thies M., Spiecker H., 2004. Evaluation and Future Prospects of Terrestrial Laser-Scanning for Standardized Forest Inventories. In: Thies M., Koch B., Spiecker H. and Weinacker H. (eds.). Laser Scanners for Forest and Landscape Assessment. Proceedings of the ISPRS working group VIII/2. Freiburg, Germany, October, 3-6, 2004. International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Volume XXXVI, Part 8/W2, 192-197. Watt P.J., Donoghue D.N.M., Dunford R.W., 2003. Forest Parameter Extraction Using Terrestrial Laser Scanning. Proc. ScandLaser Scientific Workshop on Airborne Laser Scanning of Forests, Umea, Sweden, 237-244. Wezyk P., 2006. Wprowadzenie do technologii skaningu laserowego lidar w lesnictwie. Annals of Geomatics. Vol. IV. Number 4, 119-132.