基于地面激光扫描数据的欧洲山毛榉单板材积量化与空间分布制图研究

这篇综述创新性地利用地面激光扫描（TLS）技术，实现了欧洲山毛榉（Fagus sylvatica）单板材积（veneer volume）的非破坏性量化与空间可视化。研究通过三维点云自动优化算法，结合胸径（DBH）、冠基高（CBH）、锥度（taper）和曲率深度等参数，对比不同间伐强度（moderate vs. heavy thinning）林分的单板材积差异，为气候智能型林业（CSF）中碳储存材料选择提供精准决策工具。

　　

摘要

研究团队通过地面激光扫描（TLS）获取三维点云数据，开发了一套自动量化欧洲山毛榉单板材积的算法。该技术能精准评估不同间伐强度林分（25–36 m²/ha）中单板木材的潜在产量，为替代挪威云杉（Picea abies）等衰退针叶树种提供数据支持。结果显示：高强度间伐单株材积更高，而中度间伐林分总单板产量更优，单板占比与胸径、冠基高呈正相关，与曲率深度负相关。

引言

森林作为全球最大陆地碳汇，每年吸收15%人为CO₂排放。气候智能型林业（CSF）强调通过木材长期固碳（如建筑用材）替代化石燃料材料。随着挪威云杉供应减少，机械性能优异的欧洲山毛榉成为潜在替代品。传统山毛榉多用于燃料或家具，仅24-30%用于建筑。近年研究表明其层板胶合木（Glulam）和单板层积材（LVL）力学性能优于针叶材，但需解决假心材和低质木材利用率问题。

材料与方法

研究选取德国施瓦本汝拉山3个70龄山毛榉林分，对比两种间伐模式：阿氏最优断面积法（moderate）与目标树择伐（heavy）。采用RIEGL VZ-400i扫描仪获取点云，通过布料模拟滤波（cloth simulation filtering）和RANSAC算法重建树干三维模型。创新性开发veneeR算法包，将树干按16方位角拟合平滑样条曲线，以6英尺/8英尺单板标准长度和9.5cm剩余芯径为参数，经20种组合优化计算最大单板材积。树皮厚度按R?ssler公式（2.61029+0.28522×DBH）扣除。

结果

扫描的1103株树木中，399株符合单板材标准（中径>30cm）。高强度间伐单株单板材积比中度间伐高21.7%，但林分总产量低15%。模型分析显示：胸径每增加10cm（30→40cm），单板材积增长79.7%；冠基高每升高1米材积增加10.3%；而曲率深度每增加1cm材积降低10%。单板占比受曲度与锥度交互作用显著（p<0.05），高强度间伐林分单板效率（材积/树干材积）高出12%。

讨论

TLS技术克服传统测量主观误差，通过半径优化算法使单板半径平均提升10.24%。相比Prendes等松树研究，本方案首次实现山毛榉单板生产全流程模拟。德国国家森林清查数据显示：1987-2022年山毛榉面积增长12%，而云杉减少8%，本方法为应对木材市场转型提供关键工具。未来需结合CT扫描完善内部纤维取向评估，并通过Shiny交互界面提升应用便利性。

结论

该研究建立首个基于TLS的山毛榉单板材积预测体系，证实高强度间伐提升单株品质而中度间伐优化总量。算法可适配不同剥皮设备参数，为气候减缓背景下硬木资源高效利用提供量化依据，推动建筑用材从针叶向阔叶转型。