森林觀測資料

森林觀測資料就是藉由觀測森林區域林木生 長狀態，紀錄森林的空間及屬性描的資料，以瞭解 森林的整體生態環境。例如觀測紀錄森林的分佈範 圍及面積、林地平均樹高、樹林種類、林地覆蓋率 及林地樹冠密度等，更詳細的描述資料包括獨立樹 高、樹冠幅（又稱樹冠直徑，crown diameter, crown width），枝下高（living clear length 或稱 height to live crown），林木胸徑(Diameter at Breast Height, DBH)，

樹冠投影面積（crown projected area）等，其各部 位測定方式（楊榮啟，2003）見圖 1。

森林觀測資料不僅提供林木本身的生長資訊，

更能推衍出許多重要的環境因子，像是二氧化碳的 吸存估計、對生物多樣性影響之監測與評析、對重 金屬污染農地之吸附及分解移除復育能力之評估 等。積極推進森林生態保護全球化已是各國家維護 地球環境的共同目標，因此有必要有效的利用研究 資源以及縮短調查時間，以科學的方法來監測森林 生態的變化，並探索加強森林生態保護和建設。台 灣森林資源豐富，為了能有效獲得森林平面及高程 資訊，整合不同型態的資料已經是目前的趨勢 (Schiewe, 2003)。近年來，空載光達系統以飛機做 為載具，利用脈衝雷射以每秒數萬次的頻率進行掃 描，記錄反射訊號的回波及時間再轉換為距離，可 獲得大量的地表物之三維離散點坐標，高程精度可 達約15 公分(Leica GeoSystems, 2005)。空載光達

能快速提供精確的三維空間資料，其雷射多重回波 的特性，亦可獲得部分穿透森林表面抵達地表的點 雲資料，而遙測影像可提供豐富的光譜資訊而取得 森林的分佈位置，因此整合空載光達及遙測影像的 資料特性，可助益於森林資訊的萃取。

圖1 樹林觀測資料測定示意圖（H：樹高；CW：

樹冠幅；CL：樹冠長；LH：枝下高；DBH：

林木胸徑；CPA：樹冠投影面積）

2.1 遙測影像

應用遙測影像可有效且持續觀測森林分佈的 狀況，Lonard et al.（2000）以空載影像來評估森 林的年變化，可以有效的識別出森林生態變化，且 能進一步的辨識出部分樹種的變遷。不同的物體對 光譜有不同的反射，透過光譜的組合可以產生植物 指標（vegetation indices），可由影像得到對植物性 徵反應強的區域，因此可從遙測影像中判定植物的 分佈範圍（Buhe et al., 2007）。Gong（1997）以地 面高光譜影像辨識針葉樹種，發現以精細的波普資 訊可以有效地偵測樹種。另外，利用熱紅外光譜 (thermal Infrared)衛星影像，可以推得地面上溫度 與植物分佈的關係（Goward et al., 2002），有地表 的溫度資訊，亦可進行森林分佈對溫度及熱島效應 影響的研究（Goldreich, 2006）。亦有以多光譜影像 估計葉面積指數(Leaf Area Index, LAI)，Soudani et

H

CW

LH CL

CPA DBH

H

CW

LH CL

CPA DBH

蕭淳伊、曾義星：應用遙測影像與空載光達資料推估森林分佈面積及樹冠體積 53

al.（2006）以三種不同感測器的衛星影像透過六種 不同的植物指標與葉面積地真資料建立線性迴歸 模式，結果證明多光譜影像是有能力對葉面積作預 估。遙測影像可提供森林的平面分佈資訊，不過真 實世界是三維的，Maselli（2006）以遙測影像對森 林的材積作研究，成果並非相當理想，因受限於遙 測影像對三維資訊不易取得，高程資料的獲得較耗 時費工，尤其難以獲取森林覆蓋之地表起伏資訊。

2.2 空載光達資料

空載光達以飛機為載具，利用脈衝雷射以每秒 數萬次的頻率進行掃描，記錄反射訊號的回波及時 間再轉換為距離。載具以 GPS 精密的動態定位，

同時利用IMU（Inertial Measurement Unit）獲取姿 態參數，整合雷射掃描測距而獲得大量精確的點位 坐標，稱為點雲。空載光達訊號具有「多重反射回 波（multiple echoes）」的特性，可獲得部分穿透森 林表面抵達地表的點雲資料。透過點雲分析處理及 過濾之技術（Baltsavias, 1999），可將地表面(ground) 點雲及非地表(non-ground)點雲分離，而非地表點 雲可能為樹葉、樹枝或樹幹的反射點位，因此呈現 豐富的林木幾何資訊，如圖2 之點雲分佈情形。

由於光達資料的應用，對林木的描述已經從二 維的調查進而到三維的探究， Popescu et al.（2003）

以光達推估單株立木的樹冠幅來評估其對材積

（stand volume or stem volume）及生物量的影響性，

研究中結果指出加入光達點雲推估的樹冠幅可以 增進以單株立木來估計材積及生物量的可行性；

Riaño et al.（2004）以空載光達對不同的森林估計 葉面積指數及覆蓋面積，實驗中以空載光達點雲推 估出的葉面積指數及覆蓋面積與從魚眼鏡頭的影 像中得到的結果有相當高的關連性，從許多研究成

果中，顯示出空載光達是可以有效的萃取出森林的 三維資訊，且更進一步的與森林的相關參數作推衍 與預測。因此除了研究樹體本身的參數之外，亦應 用異速生長關係式（allometric relationships）或是 統計分析（statistics analysis）的方法來估計其他性 徵，目前最廣泛的應用在：像是生物量（biomass）、

葉面積（LAI）、體積（volume）、樹冠體積密度

（crown bulk density）、二氧化碳量（CO2）以及樹 冠燃料參數（canopy fuel parameters）等（Andersen, 2005; Maltamo, 2004; Næsset, 1997; Patenaude, 2004）的關係及影響上。

空載光達技術目前已普遍的應用於森林研究 領域中，但空載光達有限的點雲密度及穿透力，使 得樹冠下的點雲相對稀疏，一般難以完整描述樹葉 量或材積資訊，亦即利用空載光達點雲資料，尚無 法有效估計森林LAI 或材積量。圖 3a 為以地面光 達掃瞄一棵獨立樹所得之點雲剖面圖，同樣這棵樹 之空載光達點雲剖面圖如圖 3b，空載光達點雲顯 示樹內部的資訊明顯不足，但是樹冠的三維外型則 可被完整呈現。

為了能有效萃取森林的三維空間資訊，整合不 同型態的感測器是目前的趨勢，遙測影像上高程精 度上的不足，可由空載光達系統提供高精度的高程 資訊補足。空載光達系統技術已日趨成熟，利用空 載光達系統可快速取得地表物之三維坐標，提供高 密度及高精度之三維坐標，Hyyppä et al.（2001）

及Lefsky et al.（1999）的研究中針對森林的三維 空間分佈的調查。因此本研究中提出一個觀測森林 樹冠體積的方法，以多光譜影像輔助從離散的空載 光達點雲資料萃取出植物的分佈及樹冠體積，進而 分析森林樹高、樹冠幅及樹投影面積。

圖2 林地光達多重回波點雲之分佈剖面圖：其中黑色表示唯一回波值，黃色表示第一個回波值，

藍綠色表示第二個回波值，粉紅色表示最後一個回波值。

54 航測及遙測學刊 第十四卷 第一期 民國 98 年 3 月

圖3 一棵獨立樹(a)以地面光達掃瞄所得之點雲剖面圖，及(b)同樣這棵樹之空載光達點雲剖面圖 為了能有效萃取森林的三維空間資訊，整合不

同型態的感測器是目前的趨勢，遙測影像上高程精 度上的不足，可由空載光達系統提供高精度的高程 資訊補足。空載光達系統技術已日趨成熟，利用空 載光達系統可快速取得地表物之三維坐標，提供高 密度及高精度之三維坐標，Hyyppä et al.（2001）

及Lefsky et al.（1999）的研究中針對森林的三維 空間分佈的調查。因此本研究中提出一個觀測森林 樹冠體積的方法，以多光譜影像輔助從離散的空載 光達點雲資料萃取出植物的分佈及樹冠體積，進而 分析森林樹高、樹冠幅及樹投影面積。

3. 研究方法

以結合空載光達點雲及遙測影像資料來推估 森林分佈面積及森林樹冠體積，森林樹冠體積的推 估需要數值高程模型（DEM）及樹冠高度模型

（CHM），先過濾空載光達點雲得地表點雲，經內 插計算建立 DEM，以 DEM 為地表基面，並利用 NDVI 影像過濾非地表點雲，得到樹冠點雲，結合 樹冠點雲與 DEM 經內插計算建立樹冠高度模型

（CHM），以 CHM 減去 DEM 計算得森林樹冠體 積，整體工作流程如圖4。

3.1 製作 DEM

採用Terrascan^○R軟體製作DEM，其製作方法 是用曲線近似法(Axelsson, 2000; Terrasolid, 2004) 過濾點雲，通過反覆處理的程序建立地表三角網模 型來分類出地面點雲與非地面點雲。檢查過濾後的 地面點雲，發現此過濾法將局部最低點當成種子點，

有些因多路徑反射而形成低於地面的點雲也被視 為地面點，因此透過三維的透視圖以及二維的縱剖 面圖觀察過濾後的地面點雲，以二維的縱剖面編修 地面點雲，再經內插計算獲得DEM 成果。

圖4 森林體積估算方法流程圖

3.2 建立 CHM

先以攝影測量空中三角測量程序解算空載多 光譜影像之方位參數，並計算將空載多光譜影像之 NDVI (Normalized Differential Vegetation Index)影 像，然後將空載光達點雲以共線式（Collinearity Equations）反投影到用已經解算方位參數之 NDVI 影像上，取得每個光達點所對應之NDVI 值，以給 定之門檻值篩選光達點，以點雲之NDVI 值高門檻 值者為屬於森林樹冠之點雲，如圖5 為某獨立樹的 樹冠點雲剖面圖。合併樹冠點雲與 DEM，取 0.5 公尺的規則網格，若同一個網格內含有多個光達點，

則保留最高位置的點代表此網格點高度，此網格高 空載光達資料

產生DEM

空載影像

過濾得樹冠點雲

建立CHM

CHM - DEM

森林體積估算

(a) (b)

蕭淳伊、曾義星：應用遙測影像與空載光達資料推估森林分佈面積及樹冠體積 55 程模型稱為樹冠高度模型（Canopy Height Model,

CHM），其處理流程如圖 6。

圖5 獨立樹的樹冠點雲剖面圖

圖6 建立森林 CHM 的處理流程

3.3 估算森林樹冠體積

所建立的CHM 減去 DEM 即為森林樹冠表面 與地表間之空間，累計此空間之體積即是樹冠體積

（圖 7），亦即樹冠表面到地表的體積。針對獨立 樹，由樹冠高度模型亦可估算得獨立樹之樹高、樹 冠幅及樹冠投影面積，以研究樹冠體積與其他參數 的連結性。