基于移动LiDAR的疏伐密度辅助系统(TDA)对采伐机操作员性能的影响研究

本研究针对林业机械化作业中疏伐密度控制的难题，芬兰东部大学等机构研发了移动LiDAR疏伐密度辅助系统(TDA)。通过对比时间研究法分析5名操作员在10.5公顷林地的作业数据，发现TDA使疏伐生产率提升1.0-1.2%，但投资回报率受限于当前系统成本。研究为精准林业发展提供了人机交互优化方案，成果发表于《European Journal of Forest Research》。

　　

在林业机械化程度高达100%的北欧国家，如何提升疏伐作业效率仍是行业痛点。传统采伐机操作员需要同时处理空间定位、树木选择等多项认知任务，长时间作业易导致决策疲劳。虽然车载计算机系统已提供基础导航支持，但从林分尺度向单木尺度的精度跨越仍需突破性技术。

芬兰东部大学(University of Eastern Finland)联合图尔库大学等机构开发的移动LiDAR疏伐密度辅助系统(TDA)，首次实现了基于实时点云数据的作业指导。该系统通过Ouster OS0激光雷达采集环境数据，将树木分布密度以热力图形式显示（红色表示高密度区），同时标记伐桩位置并显示相邻集材道距离。研究团队采用对比时间研究方法，在芬兰中部4个试验林地（含初伐和后期疏伐）采集了4967株树木、490 m³的作业数据，结合NASA-TLX问卷评估工作负荷。

关键技术包括：1) 基于GNSS的20米作业区间移动时间建模；2) 工作周期元素分解法（含伐木、加工等6个要素）；3) 净现值(NPV)模型评估投资回报；4) 操作员特异性回归分析。

研究结果

疏伐密度辅助系统对工作效率的影响

数据显示TDA使吊臂伸出时间平均减少5%（6.6→6.3秒/株），但个体差异显著（-15%至+10%）。在初伐林地（800株/ha移除量）中，有效小时生产率从10.6提升至11.0 m³ E₀^-1，后期疏伐（300株/ha）则从19.9增至20.3 m³ E₀^-1。

系统投资的经济性分析

当疏伐作业占比70%时，系统采购价需低于2883欧元才能盈亏平衡。若技术发展至预标记树木水平（预期提升2.8%效率），投资阈值可放宽至13849欧元。

操作员工作负荷变化

NASA-TLX评估显示，30岁以下操作员认知负荷显著高于资深组（44.5 vs 22.5分），TDA使年轻组决策满意度提升，但增加了资深组的生理压力。

结论与展望

研究表明，当前TDA系统虽能优化吊臂操作，但1%的生产率提升尚不足以覆盖设备成本。其核心价值在于：1) 为新手操作员提供学习工具；2) 建立单木级作业档案；3) 积累机载激光扫描(ALS)训练数据。研究团队指出，未来集成头戴显示器(HUD)和自动化决策算法可释放更大潜力。该成果为林业机械从高级驾驶辅助系统(ADAS)向全自主作业转型提供了关键技术储备。