数字绿土助力北大科研团队发现——「1426 亿棵树」和「102.3 米亚洲最高树」!
数字绿土助力北大科研团队发现——「1426 亿棵树」和「102.3 米亚洲最高树」!自主研发的机载、背包激光雷达以及LiDAR360等软硬件发挥了重要作用。成果一经发布便引发广泛关注,获得了《人民日报》、《央视新闻》、《新京报》等主流媒体的重点报道。
「我们希望用先进的遥感与AI技术, 研究这个看似简单却极具战略意义的科学问题。希望更多的公众能够了解中国的森林环境、参与森林保护。也希望我们能勾画更多中国大自然的故事。」
粗粝的树干笔直向上, 巨大的树冠遮蔽了天空……在美国加利福尼亚州的红杉树国家公园, 有着目前世界上已知的最高树——亥伯龙树。
曾在美国工作的北京大学地球与空间科学学院教授、遥感与地理信息研究所所长郭庆华多次来到这里, 在被大自然的神奇震撼的同时, 他也在思考:为什么这里的树可以长这么高、水分如何输送到树顶端、背后有哪些生态机制……
彼时的他没有想到, 在自己回国十余年后, 通过团队自主研发的激光雷达系统, 他在西藏发现了高达 102.3 米的西藏柏木, 刷新按树种排名的世界最高树列表。
得益于这项技术,郭庆华和团队首次对全国树木数量进行了精细测算并绘制出首张「树密度地图」,「发现」截至 2020 年, 全国约有 1426 亿棵树, 平均树密度约为 689 棵/公顷。
花十年时间, 用卫星遥感「拼出」全国森林全景
一张中国地图上, 分布着深深浅浅的绿色, 可以明显看到, 南部和东北部被绿色覆盖。这是我国第一张「树密度地图」:它精准测算出了 960 万平方公里土地上的树木覆盖情况:截至 2020 年, 全国约有 1426 亿棵树, 平均树密度约为 689 棵/公顷, 相当于中国人均拥有约 100 棵树。
郭庆华团队绘制的我国首张「树密度地图」
这张图就「存放」在郭庆华办公室的电脑里, 是他和团队成员十余年来潜心研究的成果之一。这张地图既包含了中国森林的整体分布情况, 也涵盖了每个位置有多少棵树的信息。
比如, 从流域看, 长江流域以约 496 亿棵树的绝对优势位居首位;从省域看, 四川树木数量居全国首位, 西藏人均树木数量位列第一、人均拥有近 2000 棵树。
制作一张树密度地图需要多久? 郭庆华和团队成员前前后后花费了十年时间。不过,地图上这1426亿棵树却不是一棵棵数出来的,「我们用无人机和激光雷达, 像『照CT』一样扫描森林, 用AI算法『看片子』、数树, 最后用卫星遥感『拼出』全国的森林全景。」
「我们使用无人机搭载激光雷达传感器, 飞越目标林区。激光雷达通过发射激光脉冲, 测量激光从地面和树冠返回的时间, 从而获取森林的三维点云数据。这些点云就像人体 CT 扫描得到的断层图, 能够详细反映森林中每一棵树的位置、形状和高度。」郭庆华解释道, 通过在全国典型森林范围内的持续扫描, 获取了 7 万多个 1 公顷的无人机激光雷达样方数据。
数字绿土机载激光雷达在为树林做「CT 扫描」
此后, 基于样方数据, 利用自研的基于 AI 的单木分割算法, 对每个样方进行单株树木的提取, 并统计样方内树木的数量, 构建了相当于 7 万多个含有树木数量的样本库。
最后, 借助卫星遥感数据, 获取空间连续的覆盖全国森林范围的数据, 再通过 AI 模型构建真实样地树木数量与卫星数据之间的关系, 就可以实现全国森林树木数量的估算。
说起来简单的测量过程, 背后是科研工作者十年如一日「坐冷板凳」的坚持。
以往林业调查多是人工进行, 样方大小定为一亩, 再放大至全国就已经很大了。「我们的样方是1公顷 (约等于15亩), 同时在样方的选择上不仅要兼顾树种, 还要兼顾不同的地区类型。」郭庆华表示, 团队成员走遍了7万多个样方, 前前后后花费了10年时间,最终采集了 400 多 TB 的数据。如果以一张照片 5M 大小计,400TB 相当于 8000 多万张照片的体量。
数字绿土背包激光雷达开展野外调查
与此同时,AI 模型的构建也是如此。「并没有现成的模型可以用。我们就是不断用样方的数据和对应的遥感数据去训练 AI 算法, 根据验证的精度创建起一个最优的模型。」郭庆华解释道。
实地测量中也遍布挑战, 天气、空气湿度等都影响测量精度, 比如雨雪和雾霾会散射或吸收激光信号, 导致点云噪声或数据缺失;强风可能影响无人机稳定性, 造成扫描偏差等。「针对恶劣天气, 我们进行了技术开发, 就目前来说, 我们的设备已经初步具有在雨天、风沙天气等环境下的工作能力。」
最大的挑战在于中下层树木被冠层遮挡, 难以通过激光雷达完整识别。郭庆华表示, 通过点云优化处理与人工验证校正参数, 同时在模型集成阶段引入不确定性估计, 最终有效降低了估算误差。
复制现实世界的激光雷达技术
在树木测量过程中, 激光雷达技术是关键。
郭庆华把它形容为「对物理现实世界的数字复制技术」。它能「透视」森林内部结构,激光雷达会发出上百万束激光, 每一束都能穿透森林冠层, 获取到从树顶到地面的详细结构信息。分辨率可以达到厘米级别, 不仅能看见每一棵树, 还能「看清楚」树有多高、有多粗、树冠多大。过去近 20 年的时间里, 郭庆华一直致力于将三维激光雷达技术用于生态学领域, 带领团队进行相关仪器的软硬件研发。
激光雷达技术可以「透视」森林, 将树高、树冠大小等信息清晰显示出来
对于森林资源调查而言, 第一个问题就是如何保证数据获取的高效性与精准性。传统的森林资源调查主要依赖地面样地调查, 通过人工测量样方内的树木数量、胸径、高度等参数, 再通过统计方法进行区域性推算。
在郭庆华看来, 人工测量的方法虽然准确, 但存在效率低、更新慢、代表性差、结构性信息不完整等明显局限,「传统方法很难获取森林的立体结构, 比如冠层层次、空间分布等。」
然而, 当时, 国内森林计测仪器多依赖昂贵的进口设备, 且功能单一, 难以适应复杂林况。为此,郭庆华团队自主研发了空地一体化遥感平台, 包括无人机、背包、手持和车载激光雷达系统, 集成CCD相机、高光谱传感器等多种设备。这一平台不仅轻便灵活, 还能在林下定位信号丢失、平台稳定性差等条件下实现高精度数据采集。
郭庆华解释, 激光雷达技术本质上是一种高精度的三维测量手段, 通过高速发射激光脉冲, 并记录其返回时间, 结合定位系统, 构建出覆盖森林上层冠层到地表的高密度三维点云数据。这些点云不仅能反映每棵树的空间位置、高度和冠幅, 还可在人工智能算法的辅助下识别单株树木并估算胸径等关键结构参数。
激光雷达点云单木分割结果
它能精准到什么程度呢? 比如中国的最高树是102.3米, 从技术的概念来讲, 对于最高树范围内能够达到每平方米2万个点, 整棵树的三维结构看得一清二楚, 也就是说, 测量这个树高的偏差, 不会超过一个厘米级的偏差。
郭庆华口中的最高树位于西藏林芝, 是一棵西藏柏木,2023 年由联合调查团队利用无人机激光雷达测定。
从 2022 年起, 郭庆华团队使用自研的无人机激光雷达、背包激光雷达, 与北京大学吕植团队、西子江生态保育中心、山水自然保护中心、北京数字绿土科技股份有限公司组成联合调查队寻找高树、测量树高, 将中国「树王」的准确身高从 76.8 米刷新到 2023 年的 102.3 米。
这也会成为我们未来研究和保护工作的重点。这一切不仅关乎科学的进步, 也关乎人类与自然和谐共生的未来。
为实现「双碳」目标提供更精准的「绿色账本」
得益于激光雷达技术, 更多的科研成果正在陆续呈现出来。
从 2018 年起, 在中科院地球大数据科学工程项目支持下, 郭庆华作为「新一代中国植被图绘制」主要负责人之一, 联合中国各地 300 多名植物学专家与青年学者, 利用卫星遥感和激光雷达、手机应用等近地面遥感技术, 开展了对中国植被数据的高效采集。他透露,更高分辨率、更准确的新一代中国植被图将完成。这距离中国上一代植被图绘制已过去了40多年。
将中国「树王」的准确身高从76.8米刷新到2023年的102.3米。
「在这四十多年的发展中, 植被类型已经发生了巨大的变化, 我们之前的一项对比研究中发现, 仅从土地覆盖这个角度, 中国现有的类型有50%左右发生了改变, 因此, 亟须对该植被图进行更新。」
在陕西省黄陵县轩辕庙内有一棵黄帝手植柏, 相传这棵树是中华民族始祖轩辕黄帝亲手种下的, 距今已有数千年。这棵古柏树高19.4米, 树干胸围达到8.6米, 平均冠幅18.1米, 树冠覆盖面积约178平方米, 被誉为「世界柏树之父」, 也是目前已知树龄最长的柏树之一。
黄帝手植柏高斯点云&3DGS 模型
得益于激光雷达的亿万高精度点云和 3D 高斯泼溅 (3DGS) 的动态粒子建模, 这棵轩辕柏的树高、胸径、冠幅等多项参数可以自动计算出来, 古树根系、主干、枝杈乃至表皮纹理等信息在电脑上有了记录, 这份「全息档案」形成多维数据评估体系, 为古树健康诊断、修复方案制定及保护效果追踪提供全流程数字化决策支持。
「假设之前给这棵树做了一个数字扫描的话, 那么, 我们就会知道这棵树是如何慢慢变成这么大树冠的。这些数据除了可以对生态环境背景做整体调查, 对数据进行精准处理和分析之外, 也是对这些重要的文化遗产进行数字保存。」
在郭庆华看来, 假如每一棵古树都有这样一份「全息档案」, 古树可以得到更多的保护支持。
制作「树密度地图」、绘制中国新一代植被图、研究中国最高树、为更多古树做「全息档案」……「我们最终的目的是要了解中国森林的质量。」郭庆华表示, 中国是全球人工林面积最大的国家, 但过去对森林资源的统计更多停留在面积和蓄积量层面, 在「双碳」目标下, 我们需要更精准的「绿色账本」——不仅是森林面积, 还包括单木级别的碳储量、生物多样性支撑能力等。
来源：互联网
