基于旋转薄片体素化森林三维重构方法

刘原池; 李文楷; 刘红良; 李明轩

doi:10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250023

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基于旋转薄片体素化森林三维重构方法

研究论文 | 更新时间：2025-11-14

- 基于旋转薄片体素化森林三维重构方法
- Three-dimensional forest reconstruction using rotational slice-based voxelization
- 中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2025年64卷第5期页码：84-99
- 作者机构：
  
  中山大学地理科学与规划学院，广东广州 510006
- 作者简介：
  
  刘原池（1998年生），女；研究方向：遥感技术与应用、统计模拟；E-mail：liuych95@mail2.sysu.edu.cn
  李文楷（1982年生），男；研究方向：遥感技术与应用、统计模拟； E-mail：liwenk3@mail.sysu.edu.cn
- 基金信息：
  
  广东省基础与应用基础研究基金(2023A1515011369;2022B1515130001)
- DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250023
  中图分类号： TP79
- 收稿：2025-02-05，
  
  修回：2025-04-22，
  
  录用：2025-04-29，
  
  网络出版：2025-06-19，
  
  纸质出版：2025-09-25
- 稿件说明：
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刘原池,李文楷,刘红良等.基于旋转薄片体素化森林三维重构方法[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(05):84-99.

LIU Yuanchi,LI Wenkai,LIU Hongliang,et al.Three-dimensional forest reconstruction using rotational slice-based voxelization[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(05):84-99.
刘原池,李文楷,刘红良等.基于旋转薄片体素化森林三维重构方法[J].中山大学学报(自然科学版)(中英文),2025,64(05):84-99. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250023.

LIU Yuanchi,LI Wenkai,LIU Hongliang,et al.Three-dimensional forest reconstruction using rotational slice-based voxelization[J].Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni,2025,64(05):84-99. DOI： 10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20250023.

摘要

森林三维场景的模拟有助于在结构尺度上研究森林生态系统结构与生态系统多样性间的联系。激光雷达点云数据的立方体体素化是一种常用的森林三维重构方法，但存在易高估叶片面积等缺点。鉴于此，提出一种改进的薄片化旋转化体素方法，并与传统的立方体体素化方法进行对比研究，探讨二者模拟森林三维结构的精度差异。研究使用虚拟和部分真实的森林场景数据，借助HELIOS++（Heidelberg LiDAR operations simulator）、VBRT（voxel-based radiative transfer）和PBRT（physically based ray tracer）模型，模拟机载激光雷达点云数据及多光谱影像。结果表明：与立方体体素化相比，薄片化及随机旋转后的树叶模型可显著改善树木冠层的真实感，且在点云数据高度分布、冠层覆盖度等核心指标上与基准数据表现出更高的相关度。研究提出的改进体素化方法优化了虚拟遥感数据的视觉效果和准确性，有助于森林精细化三维重构，在森林辐射传输研究方面具有良好的应用潜能。

Abstract

Simulating realistic three-dimensional （3D） forest scenes is key to studying the relationship between forest ecosystem structure and biodiversity at the structural scale. Light detection and ranging （LiDAR） point cloud voxelization is widely used for 3D forest reconstruction， but it usually overestimates the leaf areas of canopies. Here we propose an improved rotational slice-based voxelization method for 3D forest reconstruction. Using two synthetic forest scenes， we compared different 3D reconstruction methods by simulating airborne laser scanning data and multi-spectral imagery based on HELIOS++ （Heidelberg LiDAR operations simulator）， VBRT （voxel-based radiative transfer）， and PBRT （physically based ray tracer）， respectively. Experimental results show that the slice-based and randomly rotated leaf models significantly improve canopy realism and produce a higher correlation with benchmark results for key metrics， such as point cloud height distribution and canopy coverage， compared with the traditional cubic voxelization. The new voxelization method proposed in this study enhances the visual effects and accuracy of simulated remote sensing data， contributing to more accurate and realistic 3D forest reconstruction and demonstrating good potential in forest radiative transfer modeling.

关键词

Keywords

references

卞尊健，漆建波，吴胜标，等， 2021 . 光学遥感三维计算机模拟模型的研究进展与应用［J］. 遥感学报， 25 （ 2 ）： 559 - 576 .

曹伟，陈动，史玉峰，等， 2021 . 激光雷达点云树木建模研究进展与展望［J］. 武汉大学学报（信息科学版）， 46 （ 2 ）： 203 - 220 .

联合国粮农组织， 2021 . 2020年全球森林资源评估：主报告［M］. 罗马：粮农组织： 1- 164 .

联合国粮农组织， 2024 . 2024年世界森林状况：促进林业部门创新，迈向可持续未来［M］. 罗马：粮农组织： 1- 19 .

孟鸽，赵旦，许聪，等， 2024 . 联合ICESat-2和GEDI星载激光雷达数据的森林地上生物量估算［J］. 遥感学报， 28 （ 6 ）： 1632 - 1647 .

万杰，汪长城，朱建军，等， 2024 . 层析SAR三维成像方法与森林参数反演研究进展［J］. 遥感学报， 28 （ 3 ）： 576 - 590 .

王嘉童，牛春跃，胡天宇，等， 2022 . 三维辐射传输模型在森林生态系统研究中的应用与展望［J］. 植物生态学报， 46 （ 10 ）： 1200 - 1218 .

吴贞江，张佳华， 2023 . 基于激光雷达卫星（GEDI）的广东省森林冠层高度和生物量估算［J］. 测绘通报，（ 12 ）： 102 - 105 .

BIENERT A ， HESS C ， MAAS H G ， et al ， 2014 . A voxel-based technique to estimate the volume of trees from terrestrial laser scanner data ［J］. ISPRS Int Arch Photogramm Remote Sens Spatial Inf Sci ， XL 5 ： 101 - 106 .

BROCKERHOFF E G ， BARBARO L ， CASTAGNEYROL B ， et al ， 2017 . Forest biodiversity， ecosystem functioning and the provision of ecosystem services ［J］. Biodivers Conserv ， 26 （ 13 ）： 3005 - 3035 .

BRODU N ， LAGUE D ， 2012 . 3D terrestrial lidar data classification of complex natural scenes using a multi-scale dimensionality criterion：Applications in geomorphology ［J］. ISPRS J Photogramm Remote Sens ， 68 ： 121 - 134 .

CHEN J M ， LEBLANC S G ， 1997 . A four-scale bidirectional reflectance model based on canopy architecture ［J］. IEEE Trans Geosci Remote Sens ， 35 （ 5 ）： 1316 - 1337 .

CÔTÉ J F ， FOURNIER R A ， FRAZER G W ， et al ， 2012 . A fine-scale architectural model of trees to enhance LiDAR-derived measurements of forest canopy structure ［J］. Agric For Meteor ， 166 ： 72 - 85 .

CÔTÉ J F ， FOURNIER R A ， LUTHER J E ， et al ， 2018 . Fine-scale three-dimensional modeling of boreal forest plots to improve forest characterization with remote sensing ［J］. Remote Sens Environ ， 219 ： 99 - 114 .

DUBAYAH R ， BLAIR J B ， GOETZ S ， et al ， 2020 . The global ecosystem dynamics investigation： High-resolution laser ranging of the earth’s forests and topography ［J］. Sci Remote Sens ， 1 ： 100002 .

DUNCANSON L ， KELLNER J R ， ARMSTON J ， et al ， 2022 . Aboveground biomass density models for NASA ’s Global Ecosystem Dynamics Investigation （GEDI） lidar mission ［J］. Remote Sens Environ ， 270 ： 112845 .

ESMORÍS A M ， YERMO M ， WEISER H ， et al ， 2022 . Virtual LiDAR simulation as a high performance computing challenge： Toward HPC HELIOS++ ［J］. IEEE Access ， 10 ： 105052 - 105073 .

HANCOCK S ， ARMSTON J ， HOFTON M ， et al ， 2019 . The GEDI simulator： A large-footprint waveform lidar simulator for calibration and validation of spaceborne missions ［J］. Earth Space Sci ， 6 （ 2 ）： 294 - 310 .

HOFTON M A ， MINSTER J B ， BLAIR J B ， 2000 . Decomposition of laser altimeter waveforms ［J］. IEEE Trans Geosci Remote Sens ， 38 （ 4 ）： 1989 - 1996 .

HUETTERMANN S ， JONES S ， SOTO-BERELOV M ， et al ， 2022 . Intercomparison of real and simulated GEDI observations across sclerophyll forests ［J］. Remote Sens ， 14 （ 9 ）： 2096 .

KISSLING W D ， SHI Y ， 2023 . Which metrics derived from airborne laser scanning are essential to measure the vertical profile of ecosystems？［J］. Divers Distrib ， 29 （ 10 ）： 1315 - 1320 .

LAHSSINI K ， BAGHDADI N ， Le MAIRE G ， et al ， 2024 . Use of GEDI signal and environmental parameters to improve canopy height estimation over tropical forest ecosystems in Mayotte Island ［J］. Can J Remote Sens ， 50 （ 1 ）： 2351004 .

LI W ， GUO Q ， JAKUBOWSKI M K ， et al ， 2012 . A new method for segmenting individual trees from the lidar point cloud ［J］. Photogramm Eng Remote Sensing ， 78 （ 1 ）： 75 - 84 .

LI W ， GUO Q ， TAO S ， et al ， 2018 . VBRT： A novel voxel-based radiative transfer model for heterogeneous three- dimensional forest scenes ［J］. Remote Sens Environ ， 206 ： 318 - 335 .

LI W ， HU X ， SU Y ， et al ， 2024 . A new method for voxel-based modelling of three-dimensional forest scenes with integration of terrestrial and airborne LiDAR data ［J］. Meth Ecol Evol ， 15 （ 3 ）： 569 - 582 .

LIANG M ， GONZÁLEZ-ROGLICH M ， ROEHRDANZ P ， et al ， 2023 . Assessing protected area’s carbon stocks and ecological structure at regional-scale using GEDI lidar ［J］. Glob Environ Change ， 78 ： 102621 .

LIU C ， CALDERS K ， ORIGO N ， et al ， 2023 . Reconstructing the digital twin of forests from a 3D library： Quantifying trade-offs for radiative transfer modeling ［J］. Remote Sens Environ ， 298 ： 113832 .

LUO Y ， HUANG H ， ROQUES A ， 2023 . Early monitoring of forest wood-boring pests with remote sensing ［J］. Annu Rev Entomol ， 68 ： 277 - 298 .

MARTINS F C ， GODINHO S ， GUIOMAR N ， et al ， 2024 . Vegetation canopy height shapes bats’occupancy： A remote sensing approach ［J］. GISci Remote Sens ， 61 （ 1 ）： 2374150 .

MILENKOVIĆ M ， SCHNELL S ， HOLMGREN J ， et al ， 2017 . Influence of footprint size and geolocation error on the precision of forest biomass estimates from space-borne waveform LiDAR ［J］. Remote Sens Environ ， 200 ： 74 - 88 .

MOUDRÝ V ， CORD A F ， GÁBOR L ， et al ， 2023 . Vegetation structure derived from airborne laser scanning to assess species distribution and habitat suitability： The way forward ［J］. Divers Distrib ， 29 （ 1 ）： 39 - 50 .

O’SULLIVAN H ， RAUMONEN P ， KAITANIEMI P ， et al ， 2021 . Integrating terrestrial laser scanning with functional-structural plant models to investigate ecological and evolutionary processes of forest communities ［J］. Ann Bot ， 128 （ 6 ）： 663 - 684 .

PHARR M ， JAKOB W ， HUMPHREYS G ， 2023 . Physically based rendering： from theory to implementation ［M］. Fourth Edition Amsterdam ： Elsevier .

PINTY B ， 2001 . Radiation transfer model intercomparison （RAMI） exercise ［J］. J Geophys Res Atmos ， 106 （ D11 ）： 11937 - 11956 .

QI W ， SAARELA S ， ARMSTON J ， et al ， 2019 . Forest biomass estimation over three distinct forest types using TanDEM-X InSAR data and simulated GEDI lidar data ［J］. Remote Sens Environ ， 232 ： 111283 .

SCHÄFER J ， WEISER H ， WINIWARTER L ， et al ， 2023 . Generating synthetic laser scanning data of forests by combining forest inventory information， a tree point cloud database and an open-source laser scanning simulator ［J］. Forestry （Lond）， 96 （ 5 ）： 653 - 671 .

SCHNEIDER F D ， LEITERER R ， MORSDORF F ， et al ， 2014 . Simulating imaging spectrometer data： 3D forest modeling based on LiDAR and in situ data ［J］. Remote Sens Environ ， 152 ： 235 - 250 .

TAN S ， ZHANG Y ， QI J ， et al ， 2024 . Exploring the potential of GEDI in characterizing tree height composition based on advanced radiative transfer model simulations ［J］. J Remote Sens ， 4 ： 132 .

TICEHURST C ， NEWNHAM G ， 2024 . Producing annual Australia-wide vegetation height images from GEDI and Landsat data ［J］. Int J Remote Sens ， 45 （ 18 ）： 6445 - 6469 .

TORRESANI M ， ROCCHINI D ， ALBERTI A ， et al ， 2023 . LiDAR GEDI derived tree canopy height heterogeneity reveals patterns of biodiversity in forest ecosystems ［J］. Ecol Inform ， 76 ： 102082 .

WANG Z ， LIU J ， SHENG Y ， et al ， 2024 . Intercomparison of the DART model and GEDI simulator for simulating GEDI waveforms in forests ［J］. Int J Appl Earth Obs Geoinf ， 134 ： 104148 .

WEISER H ， SCHÄFER J ， WINIWARTER L ， et al ， 2022a . Terrestrial， UAV-borne， and airborne laser scanning point clouds of central European forest plots， Germany， with extracted individual trees and manual forest inventory measurements ［DB/OL］. （ 2022-03-31 ）［ 2025-02-12 ］. https：//doi.org/10.1594/PANGAEA.942856 https://doi.org/10.1594/PANGAEA.942856 .

WEISER H ， SCHÄFER J ， WINIWARTER L ， et al ， 2022b . Individual tree point clouds and tree measurements from multi-platform laser scanning in German forests ［J］. Earth Syst Sci Data ， 14 （ 7 ）： 2989 - 3012 .

WEISER H ， WINIWARTER L ， ANDERS K ， et al ， 2021 . Opaque voxel-based tree models for virtual laser scanning in forestry applications ［J］. Remote Sens Environ ， 265 ： 112641 .

WHITE J C ， TOMPALSKI P ， VASTARANTA M ， et al ， 2017 . A model development and application guide for generating an enhanced forest inventory using airborne laser scanning data and an area-based approach ［R］. Victoria ： Natural Resources Canada ： 1 - 38 .

WIDLOWSKI J L ， CÔTÉ J F ， BÉLAND M ， 2014 . Abstract tree crowns in 3D radiative transfer models： Impact on simulated open-canopy reflectances ［J］. Remote Sens Environ ， 142 ： 155 - 175 .

WIDLOWSKI J L ， MIO C ， DISNEY M ， et al ， 2015 . The fourth phase of the radiative transfer model intercomparison （RAMI） exercise： Actual canopy scenarios and conformity testing ［J］. Remote Sens Environ ， 169 ： 418 - 437 .

WINIWARTER L ， ESMORÍS PENA A M ， WEISER H ， et al ， 2022 . Virtual laser scanning with HELIOS++： A novel take on ray tracing-based simulation of topographic full-waveform 3D laser scanning ［J］. Remote Sens Environ ， 269 ： 112772 .

XIE D ， WANG X ， QI J ， et al ， 2018 . Reconstruction of single tree with leaves based on terrestrial LiDAR point cloud data ［J］. Remote Sens ， 10 （ 5 ）： 686 .

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