新型Tree Scanner移动应用在单木数据采集与制图中的精度与时效性评估：基于断面积估计与LiDAR技术的对比研究

本研究针对林业数据采集效率与精度需求，开发了基于LiDAR的Tree Scanner移动应用(Platform 1)，通过与专业FDJ Trion P1激光扫描仪(Platform 2)在50个300 m2样地的对比实验，发现该应用断面积估计精度达BIAS=1.950 m2/ha、MAE=2.292 m2/ha，测量速度(11 s/株)显著快于传统LiDAR(51 s/株)，为森林资源调查提供了高效精准的数字化解决方案。

　　

在森林资源管理与木材供应链优化需求日益增长的背景下，传统林业数据采集面临巨大挑战。森林生态系统不仅承担着碳储存、水土保持等生态功能，还为人类提供木材、食物等多样化产品。然而，当前胸径(DBH)测量仍主要依赖人工卡尺，存在效率低下（单株测量耗时约51秒）、操作者身高引入偏差等技术瓶颈。虽然地基激光雷达(LiDAR)技术能通过三维点云精确重建树木形态，但其设备昂贵（如FDJ Trion P1扫描仪重达1kg）、数据处理复杂（需专用Trion Model软件），且扫描过程受林分密度、地形坡度等环境因素显著影响。

针对这些痛点，欧盟"SINTETIC"项目组开发了集成LiDAR传感器的Tree Scanner移动应用。这项发表于《Ecological Informatics》的研究，首次系统评估了该应用在样地尺度断面积估计的精度与时效性。研究团队在罗马尼亚布拉索夫周边海拔580-1350米的森林中，设置了50个300 m²圆形样地，覆盖45-170年生、密度166-800株/公顷的多样化林分。通过对比Tree Scanner（Platform 1）与专业FDJ Trion P1扫描仪（Platform 2）的测量结果，采用D'Agostino-Pearson正态性检验、Breusch-Pagan异方差分析等统计方法，系统评估了两种平台的性能差异。

关键技术方法包括：1）采用四象限椭圆轨迹扫描模式确保样地全覆盖；2）基于RANSAC算法实现树干直径自动拟合；3）通过Real Statistics工具进行MAE、RMSE等误差分析；4）建立树级（618株）与样地级（50个）双维度评估体系。数据处理使用配备NVIDIA RTX 4070显卡的高性能工作站，处理14TB点云数据。

【树级测量结果】

通过非参数Mann-Whitney检验发现，Platform 1测量的胸径（DA，均值34.3±15.83cm）与Platform 2结果（DS，均值35.1±15.88cm）无显著差异（p=0.351）。树级测量时间tDA平均11秒，且与胸径大小无显著相关性，打破传统LiDAR测量中"大树耗时多"的认知定式。

【断面积估计一致性】

样地公顷断面积估计显示，Platform 1（BAPH）与Platform 2（BASH）的均值分别为46.082±13.909和48.033±14.660 m²/ha（p=0.497）。差异分析显示BIAS为1.950 m²/ha，RMSE仅3.085 m²/ha，且White检验证实误差不存在比例偏差（p=0.608），表明该应用在不同胸径区间均保持稳定精度。

【时间效率突破】

Platform 1单样地测量时间TDA（135.3±100.83秒）较Platform 2（628.1±87.32秒）缩短79%。考虑点云后处理环节，传统LiDAR全流程耗时高达118分8秒/样地，而移动应用实现"测量-结果"瞬时输出。

讨论部分指出，该研究首次证实智能手机LiDAR在森林调查中可达到专业扫描仪精度，其2.292 m²/ha的MAE值优于多数文献报道的手持设备误差。Jenny Magali Morocho Toaza等作者特别强调，该应用在冬季落叶期表现出色，但电池低温耗损等问题仍需优化。相比需要SLAM技术的平台2，移动应用在稠密林分中更具操作优势，但其在叶茂季节的性能有待验证。

这项研究为数字林业发展提供了重要范式：一方面，Tree Scanner以1/5的时间成本实现厘米级测量精度，显著提升森林资源调查效率；另一方面，其与Arboreal云平台的集成能力，为木材溯源体系建立奠定技术基础。未来研究将拓展叶期测量验证、异龄林适用性等方向，推动林业信息化进入"智能手机时代"。