基于激光雷达的英格兰乡村树篱及木质线性特征国家模型构建与生态意义解析

本研究利用公开的1 m2分辨率激光雷达(LiDAR)数据，结合高性能计算环境，首次构建了英格兰乡村树篱及木质线性特征(WLF)的国家尺度模型。通过248个1 km2样方实地验证，模型与地面实测的WLF总长度吻合度达99.7%，高度分类一致性达60%（允许±1级误差）。该成果为监测WLF的碳储存潜力、生物多样性保护及农业景观规划提供了突破性技术支撑。

　　

在英格兰绵延的乡村景观中，树篱和木质线性特征(WLF)不仅是划分农田的边界，更是维系生物多样性的关键栖息地、减缓土壤侵蚀的天然屏障，以及潜在的碳储存库。然而，这些蜿蜒数百公里的狭窄植被带，长期以来面临精确测绘的难题——传统地面调查耗时费力，卫星影像分辨率不足，而航空摄影又难以捕捉三维结构。随着英国政府提出"到2027年恢复72,420公里树篱"的雄心计划，如何建立高效准确的监测体系成为当务之急。

英国生态与水文中心(UKCEH)的研究团队在《Journal of Environmental Management》发表了一项突破性研究。他们巧妙运用英格兰环境署(EA)2016-2021年获取的全国激光雷达数据（4点/m²密度），在JASMIN高性能计算平台上，将1米分辨率的冠层高度模型(CHM)转化为覆盖全境的WLF矢量网络。这项研究首次实现了对英格兰641,079.8公里WLF的系统测绘，其中61%（389,439公里）属于1-6米高的管理型树篱，29%为超过6米的乔木带。

研究团队采用多阶段技术路线：首先对CHM数据进行高度分级（7个等级，兼容英国乡村调查CS标准），通过11像素宽度的模态滤波平滑处理；继而基于UKCEH 2021年土地覆盖图构建空间线性框架，排除林地、城镇等干扰区域；最后通过20米缓冲匹配和高度分类算法，实现WLF的精准定位与属性标注。验证阶段采用248个CS调查样方（2022-2023年地面实测）进行严格比对。

研究结果显示三大关键发现：

1. WLF分布特征：模型估算的WLF总长度与地面调查差异仅0.3%，密度呈现显著地域差异——西南部最高（>6 km/km²），而林肯郡等东部农业区最低（2-4 km/km²）。
2. 精度验证：74%的模型WLF与地面特征在20米范围内对齐，但在石墙密集的北部高地存在过度识别现象。
3. 高度分类：严格匹配下高度类别一致率为36%，放宽至±1级时提升至60%，主要因树篱修剪周期导致激光雷达与地面调查存在时相差异。

这项研究的意义远超技术创新本身。其构建的"UKCEH Land Cover Plus: Hedgerows"模型，不仅为评估英国生物多样性战略目标（如2030年自然恢复计划）提供了基线数据，更开创了三个维度的应用前景：生态层面，可识别WLF网络缺口以增强物种迁徙廊道功能；农业层面，能定位高侵蚀风险区指导防护性种植；气候政策层面，首次实现国家尺度WLF碳储量的精确估算。尽管在植被组成解析等方面仍需结合地面调查，该研究证实了开源激光雷达数据在大尺度生态监测中的巨大潜力，为全球农业景观可持续管理树立了新标杆。