衛星看不清的灌木叢，無人機+激光雷達如何“一樹一檔”精準算賬？

原文 發表于《科技導報》2026年第6期《多源無人機遙感協同的干旱半干旱區灌木地上生物量反演》

精準量化灌木地上生物量（AGB），不僅是評估區域生態修復工程成效的核心指標，也是實現荒漠生態系統數字化表征與空間認知的重要基礎。《科技導報》邀請鄂爾多斯市國際荒漠化防治技術創新中心孫維娜高級工程師團隊撰寫文章，提出一種融合無人機多光譜與激光雷達特征的干旱半干旱區灌木地上生物量協同反演方法，結合激光雷達三維結構感知優勢和多光譜紋理，構建對象分割、特征篩選與協同反演的技術流程，實現了對沙蒿、沙柳等典型灌木對象的識別與生物量精準核算。

灌木林作為干旱半干旱地區的主要植被類型，憑借其獨特的形態結構與致密的根系網絡，在防風固沙、水土保持及生物多樣性保護等方面發揮著不可替代的作用，具有重要的生態價值。當前干旱區灌木生態資產的精細化監測仍面臨嚴峻挑戰。在植被覆蓋度較低的干旱半干旱區，受土壤背景強反射與混合像元效應干擾，單一數據源難以捕捉灌木個體的細微結構差異。因此，亟需發展一種面向對象尺度、能夠有效剔除背景噪聲的高精度AGB近地面遙感估算方法。

無人機（UAV）低空遙感技術為解決上述問題提供了新路徑。無人機多光譜（UAV?MS）可提供高分辨率的光譜與紋理信息，但在處理“異物同譜”現象時識別能力不足。無人機激光雷達（UAV?LiDAR）則能穿透冠層，直接獲取植被的三維垂直結構參數，但缺乏光譜語義信息，難以實現物種的精準分類。因此，構建融合結構特征、光譜特征與紋理特征的多源協同框架，充分發揮不同模態數據的互補優勢，是實現復雜環境下灌木生態資產精準反演的有效途徑。

我們的研究提出一種融合無人機多光譜與激光雷達特征的灌木地上生物量協同反演方法，并以鄂爾多斯地區7種典型灌木為研究對象，基于高分辨率無人機多源遙感數據，構建融合對象分割、特征篩選與協同反演的技術流程，實現了對干旱半干旱區復雜環境下灌木對象的精準識別與地上生物量的高效估算。

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干旱區灌木監測要素

1.1 典型灌木分類體系

依據野外實地調查與物種形態結構差異，我們的研究參考林草生態監測標準，構建了涵蓋7種典型優勢灌木的監測對象分類體系。

1）高大灌木類。以沙柳和沙棘為代表，具有株型高大、冠層規整和顯著的垂直結構特征。

2）半灌木/球狀灌木類。以沙蒿、楊柴、小葉錦雞兒及梭梭為代表，多呈球狀或半球狀分布，冠層紋理細膩。

3）匍匐型灌木類。以沙地柏為代表，其形態特殊，冠層低矮致密且貼地生長，呈不規則斑塊狀格局。

1.2 多源遙感協同監測指標體系

針對干旱區灌木群落“異物同譜”及結構復雜的特點，我們融合UAV?MS與UAV?LiDAR的感知優勢，構建了融合結構特征、光譜特征與紋理特征的灌木生態資產監測指標體系（表1）。

表1 研究區灌木遙感監測指標體系

在多光譜感知層面，充分利用傳感器獲取的藍、綠、紅、紅邊及近紅外5個特征波段作為物理基礎。其中，構建植被指數，以克服傳統寬波段指數在干旱區稀疏植被監測中的背景噪聲干擾與信號飽和問題；同時，基于多波段主成分變換提取冠層紋理細節，以彌補單純光譜信息在物種識別中的局限性。結合激光雷達的三維結構探測能力，形成從體積、冠層結構特征、綠度和紋理等方面表征灌木個體特征的指標體系。

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多源協同反演算法

2.1 “圖譜?結構”多維特征空間構建

2.2.1光譜與植被指數

植被指數通過波段間的代數運算，能夠增強植被信號并抑制土壤背景噪聲，是表征植被生產力與生物量積累的重要指標。我們選取了對葉綠素含量及冠層結構敏感的5種典型植被指數參與分析，包括歸一化差異植被指數（NDVI）、歸一化差異紅邊植被指數（NDRE）、綠色歸一化差異植被指數（GNDVI）、優化土壤調節植被指數（OSAVI）、葉面葉綠素指數（LCI），各指數的表達式為

式中，BNIR 表示近紅外波段的反射率，BRed 表示紅光波段的反射率，BRedEdge 表示紅邊波段的反射率，BGreen 表示綠光波段的反射率。

2.1.2基于GLCM的紋理特征提取

為表征高分辨率影像的空間異質性，在對多光譜波段與植被指數進行主成分分析后，選取第一主成分（方差貢獻率>0.89）計算GLCM紋理特征。最終選取10個常用統計量作為紋理特征變量（表2）。

表2 基于灰度共生矩陣的紋理特征

2.1.3 幾何/三維結構特征

對歸一化后的點云數據進行對象尺度的特征統計，提取能夠反映灌木垂直結構與體積特征的關鍵變量（表3）。

表3 灌木垂直結構與體積特征變量表

2.2 特征優選與協同建模策略

2.2.1基于RF?RFECV的特征優選

為解決多源數據引入的高維特征冗余及多重共線性問題，我們采用基于隨機森林的遞歸特征消除與交叉驗證（RF?RFECV）方法，利用隨機森林處理非線性關系的優勢，在保證模型精度的同時，顯著降低模型復雜度。

2.2.2 模型構建與參數設定

選取3種代表性的機器學習回歸算法進行AGB反演建模。

1）隨機森林（RF）。一種基于Bagging策略的集成算法，具有較強的抗噪性和泛化能力。

2）支持向量回歸（SVR）。適合小樣本的高維回歸問題。

3）極端梯度提升（XGBoost）。在模型結構中引入正則化項，優化損失函數與特征拆分策略、并行處理等措施提高訓練效率。

所有模型均基于Python Scikit?learn與XGBoost庫實現。樣本集按照7∶3的比例隨機劃分為訓練集與獨立測試集。

2.3 精度評價與驗證

采用決定系數（R2）和均方根誤差（RMSE）2個指標對模型性能進行綜合評價。計算公式如下：

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實驗結果與分析

3.1 實驗區

鄂爾多斯（37°35′N~40°51′N，106°42′E~111°27′E）位于內蒙古自治區西南部，地處中國北方農牧交錯帶與干旱半干旱氣候過渡區，是黃河流域生態保護和高質量發展的關鍵區域，也是構筑北方生態安全屏障的重要組成區域。遵循地貌類型與植被群落相結合的采樣原則，在烏審旗、鄂托克旗等5個旗縣內選取9個典型樣區（圖1）。樣區涵蓋了流動沙地、半固定沙丘、丘陵及硬梁地等主要生境類型，確保了樣本在物種組成、覆蓋度及立地條件等方面的多樣性與代表性。

圖1 研究區概況

3.2 多源遙感數據獲取與數字化預處理

數據采集工作于2023年7月植被生長旺季開展，采用無人機低空遙感與地面樣地調查結合的同步觀測方式，以最大限度減少時相差異帶來的不確定性。

1）無人機多光譜影像。采用大疆Phantom 4 Multispectral平臺。傳感器集成1個可見光波段與5個窄波段（藍、綠、紅、紅邊、近紅外）相機。利用DJI Terra軟件進行輻射校正與正射鑲嵌處理，生成數字正射影像圖（DOM），并據此計算植被指數，以增強對灌木葉綠素含量及生長狀況的表征能力。

2）無人機激光雷達數據。規采用D2000s多旋翼飛行平臺搭載D?LiDAR 2200激光雷達模塊進行采集，主要技術指標見表4。原始點云數據經軌跡解算、航帶平差與去噪處理后，利用漸進加密三角網（TIN）算法分離地面點與非地面點。基于分類后的點云構建數字高程模型（DEM）與數字表面模型（DSM），通過差值運算（CHM = DSM?DEM）生成冠層高度模型（CHM）。

表4 激光雷達模塊參數

3）地面樣地調查數據。在無人機作業覆蓋范圍內，同步開展地面樣地調查。在每個樣區內按“中心+四角”模式布設5個10 m×10 m 的標準樣方，利用實時動態差分定位技術（RTK）記錄樣方中心及角點的高精度坐標（水平誤差<±1 cm），并詳細記錄海拔、坡度、覆蓋度及主要伴生草本信息。

為獲取灌木生物量真值，采用全收獲法進行野外實測，共采集7種典型優勢灌木樣本486株，對每株樣本進行人工收割，隨后抽取部分樣品帶回實驗室，最后，基于ArcGIS平臺將實測樣木的形態參數（株高、冠幅等）、生物量數據與高精度地理坐標進行空間匹配，構建地面樣木空間屬性數據庫。

3.3 典型灌木數字化提取結果

3.3.1灌木對象自動化識別與提取結果

基于構建的對象級多維特征集，利用隨機森林算法對研究區486個灌木對象進行分類識別，結果如圖2所示。混淆矩陣統計結果（表5）表明該方法在復雜荒漠背景下取得了較好的識別效果，為后續分物種地上生物量反演模型的構建提供了可靠的數據基礎。

圖2 典型灌木分類結果

表5 典型灌木分類混淆矩陣

從物種層面看，小葉錦雞兒的識別精度最高，這主要歸因于其獨特的冠層紋理結構與光譜特征，易于與其他物種區分。相比之下，楊柴的分類精度相對較低，主要表現為與沙蒿、小葉錦雞兒的混淆。究其原因，一方面在于楊柴與沙蒿在生長季具有相似的光譜反射特性；另一方面，在植被覆蓋度較低的區域，裸土背景的強反射干擾了冠層邊緣的像元信號，導致分類器對形態相近的灌木產生誤判。

3.3.2多維特征優選與重要性分析

綜合光譜、植被指數、紋理及點云結構特征，共提取58個候選變量，采用RF?RFECV特征優選策略，篩選出各物種對應的最優特征子集（圖3、圖4）。結果表明，不同灌木物種對特征維度的依賴程度存在顯著差異：沙柳的模型復雜度最高（需37個特征），而小葉錦雞兒的模型最為精簡（僅需25個特征）。

圖3 特征重要性排序

圖4 回歸模型特征維數與驗證精度關系

3.3.3AGB反演精度驗證與泛化性評估

基于優選特征子集，對比分析 XGBoost、RF與SVR這3種機器學習模型在7種典型灌木AGB反演中的性能（表6）。總體而言，XGBoost模型在所有物種中均表現出最優的擬合精度與泛化穩定性。這一優勢主要歸因于XGBoost引入的正則化項有效抑制了過擬合現象，且對非線性特征關系具有更強的捕捉能力。RF模型次之，而SVR在處理高維特征時的泛化能力相對較弱，反演精度最低。

不同灌木物種的AGB反演精度呈現顯著分異，其中沙柳與沙棘的估算效果最佳。這2種灌木株型高大、冠層規整，點云數據能高質量地重構其三維形態特征。小葉錦雞兒、沙蒿、楊柴與梭梭模型表現穩健，能夠滿足區域尺度生態監測的實際需求。沙地柏的估算難度最大。這主要是由于沙地柏屬于匍匐型灌木，冠層低矮且呈致密貼地生長態勢，導致激光雷達點云在地面點與植被點分離時易產生誤差，進而影響株高及冠層體積等關鍵參數的提取精度。

基于性能最優的XGBoost模型，生成了灌木AGB空間分布圖（圖5）。結果表明，該方法能夠精細刻畫不同生境下灌木生物量的空間異質性特征，為鄂爾多斯地區生態系統碳儲量的精準核算與動態監測提供了高精度的基礎數據支撐。

圖5 典型灌木地上生物量結果

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4.1 多源特征對灌木生物量反演的協同表征機制

研究證實，在個體尺度灌木AGB反演中，激光雷達提供的三維結構特征貢獻度顯著高于光譜及紋理特征，這一發現與Xie等在干旱區的研究結論一致。相比之下，光譜指數NDRE、LCI雖然對葉綠素含量敏感，但在荒漠灌叢中，受“綠度”飽和效應及非光合作用組織（枯枝、樹干）比例較高的影響，其對總生物量的解釋力相對有限。

然而，本研究同時發現，在沙柳等葉面積指數較高的物種中，紅邊指數與紋理特征仍可作為關鍵補充變量，修正單純依靠幾何體積進行估算時產生的偏差，充分體現了“結構為主、圖譜為輔”的多源協同反演優勢。

4.2 誤差傳遞與不確定性來源解析

盡管XGBoost模型整體反演精度較高，但不同物種間的估算效果仍存在顯著分異，其誤差主要源于以下2個環節的級聯效應。

1）分類誤差的傳播。楊柴與沙蒿在生長季存在顯著的“異物同譜”現象，且兩者株型尺度相近，導致分類混淆。這種誤分類將導致錯誤的異速生長關系被引入AGB估算，是制約楊柴反演精度的主要因素。

2）點云結構提取的局限性。沙地柏在所有模型中反演精度均最低。這一結果主要歸因于其特殊的“匍匐?貼地”生長形態：一方面，低矮致密的冠層使得激光雷達難以準確分離地面點與植被點；另一方面，沙地柏樣本量相對較少（35株），泛化能力受到小樣本效果的顯著制約。

4.3 方法適用性與未來優化方向

我們提出的對象分割、特征篩選與協同反演方法，有效解決了傳統衛星遙感在離散灌叢監測中面臨的混合像元問題。該方法無需依賴大量地面破壞性采樣，僅基于無人機低空遙感數據即可實現區域尺度灌木碳儲量的高效估算，具有較高的工程化應用價值。

針對當前研究存在的局限，未來工作可聚焦于以下3個方面：一是增強時相維度信息，利用物種間物候差異特征解決楊柴與沙蒿的光譜混淆問題；二是優化小樣本建模策略，探索遷移學習或小樣本生成技術（GAN）以提升模型的魯棒性；三是深化機理模型融合，以提升模型在復雜生境下的物理可解釋性與外推能力。

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結論

我們針對干旱半干旱區典型灌木生態資產監測需求，構建了融合無人機多光譜與激光雷達特征的對象分割、特征篩選與協同反演的技術方法，主要結論如下。

1）構建了高精度的灌木對象數字化識別體系。針對荒漠背景下“異物同譜”的分類難題，提出的多源協同分類方法在地形破碎、植被覆蓋度低的荒漠生境中表現出良好的魯棒性，實現了對沙蒿、沙柳等7種典型灌木對象的精準識別，能夠有效抑制“異物同譜”現象及背景噪聲干擾，為區域尺度灌木精細化管理與碳儲量估算提供了可靠的數據支撐。

2）揭示了三維結構特征在灌木生物量反演中的主導機制。UAV?LiDAR提取的高度分位數與冠層參數是生物量估算的核心解釋變量，而UAV?MS的光譜紋理特征在沙柳等葉面積指數較高的物種中起到了重要的補充作用，驗證了融合三維結構特征、光譜特征與紋理特征的多源協同反演優勢。

3）明確了XGBoost模型在小樣本、高維特征條件下的反演優勢。在3種機器學習模型對比中，XGBoost綜合性能最優，顯著優于RF與SVR模型。研究所構建的方法體系具有較強的泛化能力，能夠滿足干旱區主要灌木類型生態監測的實際需求。

本文作者：王亞欣、吳家敏、賀振平、李澤江、郭躍、孫維娜、馬志杰、由海霞、呂文

作者簡介：王亞欣，中國林業科學研究院資源信息研究所、林草遙感與監測評估國家林業和草原局重點實驗室，副研究員，研究方向為草原和荒漠化遙感；孫維娜（通信作者），鄂爾多斯市國際荒漠化防治技術創新中心，高級工程師，研究方向為荒漠化防治。

文章來 源 ： 王亞欣, 吳家敏, 賀振平, 等. 多源無人機遙感協同的干旱半干旱區灌木地上生物量反演[J]. 科技導報, 2026, 44(6): 57?67.

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