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空載光達對立木樹冠及林分競爭解釋能力之探討

為了解決阿里健康2023的問題，作者葉日嫈 這樣論述：

森林冠層結構是由林地上相同或不同的樹種組成，森林冠層則為影響陽光到達林間之主要因子，而林間光度大小則影響林木是否產生競爭，進而影響林木生長與樹冠特徵。疏伐撫育為控制森林冠層密度的重要作業法，而疏伐撫育作業必須先掌握林分之森林冠層與競爭資訊。近年來所發展的空載光達科技，在森林資源調查已發展為具有三度空間資料收集的標準作業，其對於森林冠層特徵的掌握，不僅止於平面資訊，已可收集三維立體之空間分布，具有探討水平及垂直林分結構的特性，對於森林冠層結構之研究更具發展潛力。本研究以溪頭營林區65年生之不同栽植距離柳杉人工林為研究範圍，透過空載光達資料，建構樹冠高度模型、三維像元分層法、多重回波與點雲強度值

，計算光達特徵值，配合現地調查資料，探討推估林分性態值之準確度；並藉由不同尺度與不同林分鬱閉度，探討光達特徵值與林分性態值之相關性。根據三維像元分層法之點雲頻度分布圖萃取冠層厚度，並透過單因子變異數分析，瞭解其於不同栽植距離之差異性。藉由地真資料計算林分競爭指數，以多元迴歸分析法，推估光達之林分競爭指標。透過多重解析分割法進行三種不同分割尺度萃取樹冠輪廓，並依據局部最大值偵測立木位置，分別評估樹冠面積大小和精確度，以瞭解空載光達於三種不同分割尺度萃取樹冠輪廓與立木位置之可行性。研究結果顯示，空載光達推估之林分性態值，以林分高之精度最高，其平均精度為91.03%。而光達特徵值會隨著空間尺度增加而

提升其相關性，以20 m × 20 m對於林分性態值之相關性最佳，但較高的林分鬱閉度會降低光達特徵值推估林分性態值之準確度。林木栽植距離顯著影響冠層厚度和林分競爭程度，而透過光達特徵值與林分競爭指數，推導所獲得冠層厚度、點雲強度值、林分枝下高、林分鬱閉度與單一回波比例等五項光達指標呈顯著相關，相關係數為0.81。在栽植距離小的情況下，透過最小分割尺度使樹冠輪廓之偵測較為精確，但整體仍呈現低估情形。當栽植距離較小時，最適合偵測立木之分割尺度為5 m × 5 m，而分割尺度為7 m × 7 m最適合偵測栽植距離大的立木。於溪頭試驗樣區中，因林分過於鬱閉，導致光達在推估上產生些許誤差，但整體結果顯示

，空載光達資料確實可以推估林木生長與林分結構之相關資訊，其對於立木樹冠與林分競爭之解釋有所助益。

應用光達技術於人工林之經營與監測

為了解決阿里健康2023的問題，作者魏浚紘 這樣論述：

人工林經營技術著重於以疏伐作業調整立木生長空間，而傳統疏伐作業中，係以定性與定量方式，訂定疏伐作業準則，而現地作業時如何配合林木經營策略，疏伐木如何選擇及如何有效監測疏伐效果，為疏伐作業之重要議題。本研究擬透過三維雷射掃瞄系統(光達)，探討如何以非破壞性方式，調查及監測樣區之立木三度空間資訊，及如何應用光達系統所萃取之資訊應用於人工林經營。本研究利用地面光達配合地面調查資料，以自動化方式獲取疏伐作業所需之林分性態值資料，包括樹高、胸高直徑、樹冠高、立木位置圖等資料，評估地面光達於人工林測計之可行性。結果顯示，透過地面光達系統確實可正確獲得立木資訊，對於永久監測樣區而言，利用光達系統之不同拍攝

位置，可消除掃瞄的遮蔽效應，藉由高密度的點雲資料，立木位置測量的準確性，可控制1 m以上誤差低於11%，且可直接測量立木樹高與不同樹幹位置之直徑，而單位體積之點雲資料量不同，影響立木直徑推估之效度，當點雲資料量(2.84 points cm-2)比例，由100% 依比例降低時，以最大外切圓擬合法，所推估的立木位置座標，會隨著點雲不足而漸漸向外偏移，造成立木位置誤差。LiDAR系統所收集之光譜反射特徵，有助於利用點雲資料，進行枝葉分離之自動化分析，而透過地面光達所獲得之樹高與樹徑之3D資料，可進行非破壞性之區分材積估算並建立立木材積式。利用地面光達點雲資料，所推估之立木位置，可萃取與林木生長競爭

之相關因子，進而推估林木競爭指數，探討立木生長競爭之相關議題。以立木光達點雲資料，推估立木不同高度直徑，其與實測值之平滑曲線接近，但當林木高度接近枝下高或樹冠基礎高時，會因林木枝葉的自我遮蔽，造成枝梢直徑推估之誤差。光達點雲資料之空間分布，所推估之樹冠高程模型，以樹冠高度之灰階值統計，藉由二值法所訂之閥值，可將林木與地表背景分離，獲取樹冠孔隙資料，其結果對於林冠孔隙可提供平面及垂直資訊，可供為孔隙之動態監測。藉由地面光達所建立之林木測計、立木競爭指標、林冠孔隙及與疏伐監測資訊，可更準確的量化疏伐效益及增加林木狀態變化之資訊，對於人工林經營可提高森林資源調查效率，及擴充森林資源監測資訊。