建设越秀树木资源档案，绘制绿美广州生态画卷

林间清风摇翠影，树木世界恬静如诗。作为陆地生态系统中最大的碳储库，树木森林宛若大自然的守护神，以静谧的姿态参与全球碳循环，净化空气和水质、调节气候与环境、保护生态多样性、维护生态平衡。通过对现有树木资源执行定期调查，全面、准确、快速地获取重要的树木资源参数信息，加强树木资源的管理与保护，是实现森林固碳目标的关键措施，亦是实现“双碳”战略目标的重要途径。

2021年6月，国务院办公厅印发《关于科学绿化的指导意见》，强调要严格保护和修复古树名木及其自然生境，对古树名木实行挂牌保护。同年年底，广东省人民政府办公厅发布《关于科学绿化的实施意见》，提出要落实最严格的古树名木保护措施，并按照“一树一档”要求，建立古树名木的图文档案和电子信息数据库，从而实现对古树名木资源状况的动态管理。

2021年10月，广州市林业和园林局拟定《广州市关于科学绿化的实施意见(征求意见稿) 》，提出为广州市的树木建立“身份证”，重点针对城乡行道树、大树、古树名木实行“身份证”管理，逐步建立电子档案和“树地图”。

为实现森林质量的精准提升，首先需要回答两个问题：需要在哪些位置新植树木？新植哪种树木？对于城市树木资源现状的精准调查，是回答上述问题的关键，亦是实现“绿美广州山清水秀，羊城花香园林遍布”愿景的首要步骤。

为助力绿美广州建设、落实树木资源现状调查、加强园林绿化基础信息管理，我院采用空地协同测绘新技术采集获取树木多源数据，基于算法自动处理与人工测量检核相结合的技术路线，对越秀区的树木资源现状进行分级摸查，并实现树木信息建档，绘制树木电子地图。

首先，以既有采集自2020年底的正射影像图和机载激光雷达点云作为基础数据，利用无人机摄影测量技术，对变化区域进行数据补测并重建实景三维模型，构建信息丰富的多源数据。

增补无人机影像数据的区域图

（来源：自制）

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越秀中路行道树实景三维模型

（来源：自制）

最后，通过人工现场调绘的方式，对算法自动化结果进行检核与修正。

主要技术路线流程图

（来源：自制）

考虑到机载采集平台仅能以俯视角获取数据的局限，采用多类型地面平台激光雷达采集系统作为技术补充手段。在典型道路上加测车载激光扫描，获取行道树的点云数据；在小区内部，采用背包移动测量系统，获取范围内的树木三维点云；对于历史悠久、价值不可估量的古树名木，采用架站式地基激光扫描系统获取其高精度高密度点云数据，实现精准测量与三维建档。通过这些补充手段，快速获取了不同场景的树木数据，提高了作业效率。

多种补充技术手段

（来源：自制）

基于上述空地协同的测绘技术方案，我院完成了整个越秀区中所有行道树与除公园外的非公共区域内树木的调查工作。为确保数据准确性，采用人工检核的方式对算法自动计算结果进行检核与修正。其中，位于主干道的行道树具有重要意义，进行人工逐棵检核，并额外拍摄树木现状照片，测量胸径大小、记录树种等信息，在保证测量成果质量的同时，亦提高了成果的信息丰富程度。

此外，对于价值难以估量的古树名木，根据园林绿化管理科提供的既有数据，采用逐棵现场测量的方式实现精准调查；对于公园区域内的树木，搜集并整理了各个公园提供的数据，并结合无人机影像数据进行抽样确认。

越秀区行道树现状照片

（来源：自摄）

人工实地调查复核

（来源：自摄）

通过汇总精确且详细的树木现状调查数据，我院构建了越秀区树木档案资源电子信息数据库。根据树木的重要程度，将越秀区树木划分为古树名木、位于主次干道的行道树、位于街坊路的行道树、其他单位与小区内部树木、公园区域树木共五大类别，每一类别的数据源、调查方法和成果详细程度均有差异，详略得当，能够满足不同尺度、不同级别与不同精度要求的树木应用。

越秀区树木分级类别架构图

（来源：自制）

越秀区树木成果详情

（来源：自制）

越秀区树木档案资源电子信息数据库中的每棵树木均拥有唯一的数字编号，即“树木身份证”，做到了“一树一档”的数字化管理，能根据树木的社区、街道、路段、树种等属性信息，实现越秀区树木分布现状的快速统计与准确分析，为越秀区树木的精细化管理和科学种植提供有力支持。

所有越秀区树木数据均具有精确的空间位置信息，可通过直观的“一张图”形式清晰呈现出越秀区树木的空间分布情况。通过将古树名木、市管与区管主干道的行道树、街坊路的行道树、其他单位和小区内部的树木、公园区域树木分别绘制于独立图层，实现了更为便捷的查询，助力相关部门准确掌握树木资源的分布与状态。

越秀区树木类别图

（来源：自制）

越秀区古树名木分布图

（来源：自制）

越秀区市管行道树分布图（左）、区管行道树分布图（中）、街坊路行道树分布图（右）

（来源：自制）

此外，本次调查所采用的技术路线也为其他地区树木资源调查提供了参考与启示。本次树木测量成果准确性高、信息丰富，可在此基础上整理并构建机器学习数据集，为基于深度网络模型的树木参数（如生物量、碳含量等）智能化估计奠定好数据基础，进而实现生态系统碳汇能力的评估与管理，并为生态环境保护研究提供有力支持。

未来，我院将充分发挥测绘专业的技术优势，继续提升树木资源调查的自动化程度与智能化水平，为绿美广东、绿美广州建设持续贡献力量。