關鍵詞：研究歷程 TLS布站策略 心得體會 作者：李二 日期：21/08/2020 - 22/08/2020
歷時2年零1個月，從萌發想法到文章錄用，我覺得這個工作還是有些價值的。尤其值得一說的是，整個歷程對於那些因個人一時興趣/沖動而展開某項研究的學生來說，是很有參考價值的，希望各位看官能耐心看完。
論文題目是：An Iterative-mode Scan Design of Terrestrial Laser Scanning in Forests for Minimizing Occlusion Effects
1. 研究的緣起
1.1. 簡要背景
為了看官能看懂這篇博客到底在講述個什么工作，我先簡要介紹一下背景吧。
當前地基激光雷達（TLS）逐漸成為了森林調查的重要工具，用於樹高、胸徑、干曲線、生物量的估算，甚至用於葉面積指數、葉面積體密度等生理參數的估算。
而其中存在的一個
關鍵問題是：主干與主干之間、樹冠元素（樹枝與葉片）與樹冠元素之間，兩個層次的遮擋效應，導致掃描不完整甚至缺失嚴重，最終造成參數估算的不確定性。
我這項工作主要關心的是主干與主干之間的遮擋問題，而降低這一遮擋效應的方式就是布設多個測站。但關鍵來了，布設多少個TLS掃描站，分別布設在哪里，決定了遮擋問題能否有效緩解，這就是所謂的TLS布站策略。
1.2. 想法的激發
這項工作的研究興趣起始於2018年7月份的一次小組會，當時我還在法國，遠程聽着國內組內萬鵬師兄介紹他的近期工作--評估單站TLS掃描中的遮擋效應對於樹木干曲線估算的影響。
我清楚地記得當時我問過如下兩個問題：
既然數據獲取完成之后才評估遮擋效應的影響，為什么不想辦法在數據獲取時盡量降低遮擋效應呢？ 既然現在大家意識到了遮擋效應問題，那么當前是怎么去解決的呢？
有點記不清楚萬鵬師兄當時具體是怎么答復的了，我印象中可能如下：
單站TLS的優勢是高效和低成本，一般單站TLS被置於森林樣地中心，大家默認是合理且結果最好的。采用單站TLS來降低遮擋效應的意義不大，一般是多站TLS。 目前幾乎沒有專門的研究去解決最小化遮擋效應問題（也可能受當時個人知識庫所限）。
張吳明老師說他2-3年前與陳一銘師兄聊過這個事情，但是后來因為其他事情耽擱了，也沒做，希望我能做起來。
一方面，我覺得這個事情挺有意思，算是一個優化問題，有潛力以后真的用到； 另一方面，彼時我對TLS的數據獲取與處理了解尚淺，也希望通過這個機會加深了解。
最終，我決定開始這個一時興趣和沖動驅動的研究。
2. 研究的歷程
其實在這2年的時間中，並非全部精力投入其中。整個研究主要集中在三段時間，分別是研究算法（2018.7-11月）、論文寫作與算法改進（2019.4-7月）、投稿與修改（2019.8-2020.7），當然中間還穿插自己的其他工作與博士畢業事宜。其實我想表達的是，工作並非一蹴而就，而是不斷有新想法、新討論，進而不斷優化和改進的。
2.1. 研究價值與意義
在決定執行這項工作之后，我先去查了查大家怎么看到這個事情（也就是研究價值與意義）以及國內外的研究現狀，確實發現大家基本都意識到森林調查中的遮擋問題了:
但是要么是大量隨機測試怎么布站得到的模擬結果更好; 要么是已經獲取數據之后如何想辦法校正遮擋效應。
在這兩年的研究中，我也注意到國際上有多篇相關論文刊出，說明確實到了該好好思考以及探索如何解決遮擋問題的時候了。
尤其是ISPRS P&RS上的
International benchmarking of terrestrial laser scanning approaches for forest inventories這篇明確了TLS布站策略的研究價值：Future development must address the redundant yet incomplete point clouds of forest sample plots and recognize trees more accurately and efficiently.
2.2 模型建立
其實一句話可以表述傳統布站方式的問題，那就是
只見樹木不見森林。因為不能提前獲知樹木的位置，所以布站就比較主觀了。而我一直在做無人機遙感研究，因此知道，樹木的位置可以通過無人機SfM點雲比較准確地獲取，這樣相當於無人機可以輔助地面測量，算是將UAV和LiDAR結合的一個點。最終形成
既見樹木，又見森林。
我意識到其實主干與主干之間的遮擋其實可以簡化為二維平面上圓圈與圓圈之間的遮擋，有了圓圈的位置和大小作為基礎圖，進而通過
通視分析，就能知道哪里布站最優，同時也要考慮如何使得掃描站之間冗余小互補性大，這是本算法的基本出發點。
當然具體的算法並非這么簡單，也是花了很長時間很大精力反復修改最終確定的，如下圖所示。
2.3. 代碼編寫
而在具體執行通視分析時，則根據導師的提示，選擇了一種高效計算策略。不是遍歷所有的空間點，而是僅根據樹木所在位置反向計算通視，有點
光線追蹤的味道。
這次代碼算是我有史以來寫的最長最系統的一次了（當然，比不上專門軟件開發了）。所以畫了個代碼結構圖，以備后續修改有章法、知道在哪里改。
另外值得一提的是，我們常常說MATLAB比較慢，其實我感覺最重要的是沒有把優化加速做到很好，這個代碼中我是想盡辦法進行加速了，比如向量化編程、影像降低冗余、cellfun等等。其實剛開始寫的時候已經注意了，但是最后運行時仍然需要幾個小時，才專門花了很大力氣來加速的。
2.4. 算法測試與改進
算法部分花了最多時間的就是在這里。自己生成了大量模擬場景，不斷測試，發現可能存在什么算法上尚未考慮到的問題。
其實最開始的算法並非如上面的流程圖那般。 經過與導師、同學、同事以及審稿人的多次討論才最終定型。這里我想說的是，我們做事情不能圖快，太快則會有意無意忽略很多東西，研究的可靠性是要打些折扣的。
3. 論文撰寫、投稿、修改
3.1. 會議報告
我要特別感謝我的導師閻廣建老師和穆西晗老師給提供的經費與機會，讓我有幸參加了海南三亞的第一屆空間科學會議（口頭報告）以及Austria Wien的歐洲地學聯合大會（EGU Assembly）（海報報告）。
在這兩次會議上，這項小工作得到了一些小同行的關注，尤其是EGU的session評委對於這個工作質量的評價比較高。 國際知名專家芬蘭FGI的梁欣廉研究員更是仔細詢問了研究細節。這些無疑給了我極大的鼓勵，我默念一定要把這個工作做細好。
3.2. 論文寫作
這篇論文的寫作有點意思，當時我的師兄金秀良博士說，寫文章盡量在一周之內把初稿寫完，后續再慢慢修改。我做事向來比較慢，但是也聽從金師兄的建議集中精力在不到兩周的時間內將初稿寫完的。
現在想來，在研究工作已經完成地差不多的情況下，這么做是有些道理的。 當然，文章后續也要經過反復地修改，因為我當時覺得這個工作純屬個人興趣，整體改了4遍就投了。
有關論文寫作的事情，各位看官如有興趣，可以移步我的博客博士論文寫作總結系列。
3.3. 投稿與被拒
我當時期望靠着幾篇top期刊文章找教職的，所以想着先投ISPRS P&RS試試，畢竟話題也比較適合。在投稿之前，穆老師跟我說，目前這篇文章最大的弱點是沒有實測數據，僅有模擬數據，如果這一點被審稿人指出來，估計就懸了。
經過3個多月的審稿，果不其然，被拒了。 拒稿原因最主要是的審稿人認為沒有實測數據，質疑算法的表現，同時編輯和另外一個審稿人覺得文章的展示方式尚需提高。但是審稿人和編輯均覺得該類研究是重要的，期望我能用實測數據做下去。
由於我確實也沒時間精力去弄實測數據，於是想着改好之后轉投吧。
3.4. 投稿與修改
2019.12月回國之后，我終於在1月份修改完成，轉投了IEEE TGRS。大約兩月有余，收到了審稿意見--
大修。還算有點小興奮，畢竟沒有直接拒稿。 但是當我看審稿意見的時候，尤其是reviewer 2#的意見，我直接慌了。這位專家密密麻麻寫了5頁的comments (word中11號字，單倍行距)，這可咋改呀。
看到這么多意見，我確實有點懶惰了，先擱置着，慢慢修改吧，反正給了3個月。 另外，當時我一方面在找工作，一方面在寫畢業論文，難有精力抽出來進行修改。 直到4月底，論文預答辯結束，我才真正拿出時間來去仔細看和嘗試修改。
現在想來，這樣做反而是好的。 一方面，剛拿到審稿意見時，往往有逆反心理且心情躁動，有的可能覺得沒必要改，有的覺得審稿人誤解了，有的覺得按照這么改下去基本相當於重做了；另一方面，難以踏下心來，安靜思考。
在我仔細看了審稿意見之后，發現兩個審稿人態度都很積極，尤其是審稿人2#提出了非常多中肯切合實際且很有價值的建議。我把審稿人的超長意見分成一條一條地，逐個思考怎么修改合適，寫下自己的想法，然后與穆老師討論，反復討論了大約三次，最終明確了具體的修改思路。值得一提的是，往往我和穆老師的意見並不一致，是穆老師的堅持與詳細解釋，我才最終做下去（我是很有惰性的）。
非常多的好建議，僅摘錄幾條：
采用國際上的benchmarking 數據進行測試，這樣文章的價值性和算法性能參考更好一些； 與森林調查的常用參數保持一致，計算樹高、胸徑、干曲線； 算法要評估增加一站的貢獻量，貢獻很小時就別增加了； 方法部分的結構調整為****； 實際布設時肯定有誤差，要考慮這個位置誤差有多大的影響，可以模擬討論；
這些其實都是很大量的工作，除了introduction部分僅有較少修改外，剩余全文的數據、算法、結果與討論基本相當於全部重寫了。 當時改進算法與數據處理部分，因為疫情尚在家中，效率並不高。而論文的重寫則因為返回學校一段時間的緣故，寫的很快，自我感覺也不錯。 后續穆老師又來回修改2次，最終延期一個月提交。
我想特別說的是：一定要重視審稿人的每條建議，回復要不厭其煩。 我之前的一篇ISPRS P&RS文章有5個審稿人，回復信寫了100多頁，這次兩個審稿人寫了整整50頁。 並不是說頁數多么重要，而要讓審稿人看到，我們是如何吸取他們的建議，仔細修改我們的文章的。
審稿人最后回復道：Thank you for your detailed reply. The design of this study and the algorithm are innovative, and the manuscript improves a lot in this version. You have done lots of work, especially changing to a totally different dataset to match with a influential study in this field. The algorithm and the conclusions are inspiring. Thank you for discussing with me and taking my suggestions.
論文未經再次修改，直接被錄用了，一部分是因為修改認真，另一部分也是運氣了。我非常非常感謝這位審稿人，他/她花了很大精力來思考怎么樣提高這項工作，是一位了不起的科學家。
4. 后記
這完全是一個興趣驅動的工作，最早想着短平快，但是后來慢慢發現，任何工作如果想做好、做踏實，短平快是不行的，得有時間積淀和反復思考討論修改才可以。希望這項工作的研究經歷對於各位看官也能有所啟發，那我也就不勝榮幸了。
這是我開始寫博客后第一篇被錄用的文章，后續每發表一篇也會適當總結一下。