基于TLS数据的Quercus serrata作物树模型——一项关键评估

《Journal of Foodservice Business Research》：A crop tree model of Quercus serrata based on TLS data – a critical appraisal

日本落叶松生长建模与森林管理优化研究基于地面激光扫描（TLS）数据，对比了自动、半自动和手动测量方法对树高（TH）、树冠直径（CD）和主干无枝长度（BFBL）模型精度的影响。结果显示，半自动和手动方法在TH和CD预测中表现更优（伪R2分别为0.65和0.75），而自动化方法在BFBL测量中误差显著（伪R2=0.27）。研究提出两阶段管理系统：初期通过修剪减少内部枝条，后期优化树间距提升年径向生长量至2.2mm/年。发现日本落叶松具有典型光需求树种特征，早熟高度生长（20年峰值）和自然枝条脱落现象显著，建议将收获年龄设定在60年以平衡生长与质量。TLS技术有效提升了森林数据采集效率，但需优化枝条检测算法以降低管理决策误差。

　　Quercus serrata，一种原产于东亚的落叶橡树，因其优质的木材特性而在林业领域具有重要的应用潜力。然而，尽管其在木材质地和强度方面表现出色，目前在日本及东亚地区的商业林业中却未被广泛利用，主要局限于传统的食用菌栽培和柴火等用途。这种现象与市场偏好、种植管理策略以及技术手段的限制密切相关。本研究通过应用地面激光扫描（TLS）技术，结合源自中欧的作物树模型，对Quercus serrata的生长特性进行建模，并探讨不同自动化程度的点云数据处理方式对模型精度和林业管理决策的影响。这项研究不仅有助于深入了解Quercus serrata的生态特性，也为优化其种植和管理提供了科学依据。

Quercus serrata是一种对光照需求较高的橡树，其生长特征体现出对光照条件的敏感性。这种特性使得它在自然环境中容易形成较高的树高，同时其自然枝条脱落的特性也表明了其在木材质量方面具有一定的潜力。然而，由于其生长速度相对较慢，尤其是在木材直径增长方面，这在一定程度上限制了其在商业林业中的应用。因此，如何通过合理的林业管理策略提高其生长效率，成为本研究的重点。研究团队通过采集20个样地的点云数据，共识别出558棵Quercus serrata树木，并从中提取了直径胸高（DBH）、树高（TH）、冠幅（CD）和无枝干高度（BFBL）等关键参数。这些参数的获取采用了半自动、自动和手动三种测量方式，以评估不同自动化水平对数据质量和模型构建的影响。

在模型构建方面，研究采用了静态非线性混合效应模型，该模型在中欧广叶树种的作物树管理中已被广泛应用。通过将这些模型应用于Quercus serrata的生长预测，研究团队希望探索其在不同环境条件下的生长模式，并为实际的林业管理提供参考。研究发现，手动测量的模型在解释力方面优于自动和半自动测量，尤其是在无枝干高度（BFBL）的预测上，其伪R2值达到0.49，而自动测量的伪R2值仅为0.27，半自动测量则为0.33。这表明，虽然自动测量技术在效率和速度方面具有优势，但在某些关键参数的精度上仍存在一定的局限。因此，对测量算法的优化，尤其是对枝干识别的精度提升，将是未来研究的重要方向。

研究还发现，Quercus serrata的树高增长呈现早期快速上升的趋势，随着年龄增长逐渐趋于稳定。在不同样地指数（SI）条件下，树高增长的速度和最终高度存在显著差异。例如，在SI 1（树高27米）和SI 5（树高15米）条件下，树高增长在20岁左右达到峰值，之后逐渐放缓。这一发现对于制定林业管理策略具有重要意义，因为它表明在Quercus serrata的幼年阶段，需要特别关注其生长动态，以促进其冠层的发育。此外，研究团队通过模拟不同管理方案，如调整树木间距、优化年轮增长速度（IR）以及采用两阶段管理方法，为提高Quercus serrata的木材质量提供了可行的建议。

在直径增长方面，研究显示Quercus serrata的年轮增长速度普遍较慢，平均为2.2毫米/年。这种缓慢的生长速度可能是由于样地密度较高，树木之间竞争激烈，导致个体生长受限。因此，通过调整树木间距，创造更宽松的生长环境，可能有助于提高其直径增长速度。此外，研究团队还指出，直径增长速度与冠层覆盖度之间存在一定的关联。在冠层覆盖度较高的情况下，树木之间的竞争加剧，可能进一步抑制直径增长。因此，为了实现更高的直径增长速度，可以考虑在幼年阶段进行适当的疏伐，以降低冠层密度，促进个体生长。

在冠幅与直径胸高的关系方面，研究发现两者之间存在显著的正相关。这一关系在模型中被用于估算最终可采伐树木的数量，进而预测森林的总蓄积量。然而，由于年龄因素在模型中未被纳入，这可能影响对冠幅变化的准确预测。尽管如此，研究团队通过模拟不同年龄和冠层覆盖度条件下的冠幅变化，为林业管理提供了参考。例如，在SI 1条件下，冠幅与直径胸高的关系曲线显示出较高的截距，表明在相同直径胸高下，冠幅较大。这种特性可能对树木的生长空间需求产生影响，进而影响到最终的森林布局和管理策略。

在自然枝条脱落的动态方面，研究发现约27.6%的树木在其目标直径（0.6米）下已经形成了自然枝条脱落区。这一比例表明，Quercus serrata在自然状态下具有较强的自然枝条脱落能力，这可能减少人工修剪的需求，从而降低管理成本。然而，对于木材质量的提升，仍需关注内部枝条的存在。研究团队建议采用两阶段管理策略，首先进行人工修剪以减少内部枝条，确保木材的完整性；随后，通过优化生长条件，促进直径增长，以达到理想的木材质量标准。这种策略不仅有助于提高木材的市场价值，也为林业管理者提供了更清晰的决策依据。

此外，研究还探讨了TLS技术在Quercus serrata生长建模中的应用。TLS作为一种非破坏性的测量手段，能够高效地获取森林的三维结构信息，为生长建模提供了大量高质量的数据支持。然而，TLS数据的处理过程中仍存在一定的误差，尤其是在自动分割和参数提取方面。这些误差可能会影响模型的准确性，进而影响到林业管理的决策。因此，研究团队建议进一步优化TLS数据处理算法，特别是在枝干识别和分割方面，以提高数据的精度和可靠性。

本研究的成果不仅为Quercus serrata的生长建模提供了科学依据，也为其在商业林业中的应用提供了新的思路。通过合理的林业管理策略，如调整树木间距、优化年轮增长速度以及采用两阶段管理方法，可以有效提高Quercus serrata的生长效率和木材质量。此外，研究还强调了TLS技术在林业管理中的重要性，指出其在快速获取数据、提高模型精度和优化管理决策方面的潜力。然而，要充分发挥TLS的优势，还需要在数据处理算法上进行持续优化，特别是在枝干识别和分割技术方面。

综上所述，Quercus serrata作为一种具有潜力的优质木材来源，其在商业林业中的应用仍面临诸多挑战。然而，通过科学的生长建模和合理的管理策略，这些挑战是可以被克服的。本研究的结果为Quercus serrata的林业管理提供了重要的参考，同时也为TLS技术在林业领域的应用拓展了新的可能性。未来的研究可以进一步探讨Quercus serrata在不同管理条件下的生长表现，以及其对气候变化的适应能力，从而为其在林业中的可持续利用提供更全面的支持。