专利名称：一种激光光尺影像测树装置及其测树方法
技术领域：
本发明涉及林业测量领域，具体涉及激光光尺影像测树装置及测树方法。
背景技术：
在林业调查中，需要对树木的树高、胸径、冠形、蓄积量以及生物量等因子进行量化。其中，树高指树木从地面上根茎到树梢之间的距离或高度；胸径指距根茎I. 3m处的树木直径；冠形指的是树冠形状，树冠为树的第一个主枝或第一个分枝以上的部分；材积是指任何形式的木材体积；森林蓄积量是指一定森林面积上存在着的林木树干部分的总材积；生物量是森林植物群落在其生命过程中所产干物质的累积量。
目前，森林罗盘依然是完成森林调查任务的主要工具，森林罗盘主要用于磁定向及距离、水平、高差、坡角等测量工作。使用森里罗盘测树的主要问题在于
I、各地的地磁场不同，磁偏角不同，所以需要修正磁偏角，处理过程烦琐；
2、受矿石、高压线、金属、电磁波的干扰的影响造成测量的误差大；
3、精度低、自动化程度低，造成处理和测量效果差。
角规是林业上普遍采用的林分测定工具。目前，最先进的角规测树仪仍然是 Bitterlich, W.发明的林分速测镜。但在外业调查实际操作过程中，即便使用最先进的角规测树仪进行林分测定，仍然存在很大的误差
I、绕测位置前移引起的误差。人体站立位置不与地面垂直，按角规扩大圆原理， 就会产生误差。
2、观测位置不准引起的误差。由于地形、林下灌木的影响，人的视线不能准确瞄准树干I. 3 m处，从而产生微差。
3、由于坡度引起的误差。传统角规测树仪适合于在平地使用，当在坡地上使用时， 只能粗略地进行整体坡度改正，而对每株计数木进行坡度改正较麻烦，工作量大。
因此，采用传统角规测定林分造成的麻烦与误差是不可避免的。
此外，在其他信息采集领域中，利用现有的采集设备也会产生误差
I)三维城市建模
城市三维建模前的数据采集一般是通过航拍、机载雷达、车载雷达、站式三维激光成像�？椋疽堑壬璞咐赐瓿�。在建完白�：螅剐柘殖∥慷胺课菖恼仗评恚允迪中槟庀质党【�。现有的建模方法均是利用遥感影像结合地图的采集方法，例如ArCgiS、 microstation 以及 Arcglobe 等方法。
上述传统城市三维建模办法带来的问题是
a)投入成本巨大，一台机载或车载雷达需1000万人民币；
b)测量周期太长，机载雷达需要在空运协调和天气良好的前提下才可飞行，站式三维激光成像模块测量一个目标物需要半小时；
c)后期处理复杂，根据三维激光成像�？樯韬蟮牡阍剖萁ê冒啄：螅剐璧较殖∨恼杖∥评�。
2)国土调查
传统国土调查常使用的方法有
a)摄影测量后用解析式制图方法，精度可达到I :2000
b)实时动态载波相位差分技术RTK结合全站仪的方式；
上述方法为可以解决绝对坐标系统下的“一张图”工程，而面对有建设和变化的区域，如果没有控制点，需要找到国家大地测量的控制点或用无人机飞行，上述方法带来的问题是成本太高、效率太低。
3)水利普查
水利普查中的水土流失量是通过计算土壤侵蚀度来表示的。在土壤侵蚀监测时一般采用土壤侵蚀器进行测量。
这种方法带来的问题是仪器体积巨大，携带不便，工作效率低。
4)生态环保
目前生态调查、景观格局调查中对群落外貌、层次、特征等相关的信息描述，仅仅是定性描述，不能提取很有效的数据信息。
如果采用站式三维激光成像模块来解决生态群落之间的空间信息和相关性，带来的问题是设备的体积、重量大，野外携带极其不便；如果采用普通摄影的方式，则还是只能观察定性关系，无法提取到有效的空间信息数据作为支撑。
5)考古发掘
由于考古发掘现场的特殊性，使其必须在不破坏古文物现场的前提下，提供发掘所需的有效数据作为依据，且能实现不可到达区域的测量。
目前，部分考古发掘采用站式三维激光扫描的办法，此方法除仪器的体积、重量大，野外携带极其不便外，其数据量大，处理时间长，不便于为野外挖掘工作现场提供及时有效的数据支持，延长了野外考古的工作时间；
6)家装工程
目前在家装工程中，对室内的距离测量一般使用手持测距仪，此方法方便快捷。但是，手持测距仪仅仅只能够测量距离，测算家装价格和用料方面的功能。
7)日照分析
日照分析是城市建筑规划审批前必备的一项工作。目前日照分析普遍采用的仪器为全站仪，以测算待建物周边的建筑的高度。然后，用中国建筑科学研究院建研科技股份有限公司设计Sunlight软件制作日照分析报告，用天正日照分析软件TSun检测。
这种方法带来的问题是，采用全站仪测算待建物周边的建筑的高度时，效率低， 费人工，而且全站仪设备较大，现场没有足够的空间来放置全站仪。
8)公共安全
在公共安全领域，首先是建立起公共基础地理信息平台，包括以下两方面
a)社会经济调查；
b)空间信息的各类数据。针对目前空间信息的各类数据，使用的方法主
要是航空摄影、全站仪地面碎部调查等。上述方法带来的问题是数据的获取
成本过大。
9)公安刑侦
目前公安刑侦部门对犯罪现场的调查方法，一般是采用拍照和手动量取各类距离的方法。上述方法将现场的照片和有效的数据信息分离，综合分析时不直观、深入。
10)园林规划设计
在园林景观规划设计的前期现场勘察中，一般需要拍摄现场现状照片，结合地形图，制作规划后的效果图。上述方法使用的仪器为照相机、全站仪或经纬仪。
上述方法存在的问题是照片与空间地理信息不对称，效果不直观。
11)管线勘探和测量
目前对于地下管道的探测常采用管线探测仪，管线探测仪根据探测原理分两类
一类是利用电磁感应原理探测金属管线、电/光缆，以及一些带有金属标志线的非金属管线，这类简称管线探测仪。
此类设备的优点是探测速度快、简单直观、操作方便、精确度高。
此类设备的缺点是探测非金属管线时，必须借助非金属探头，这种方法使用起来比较费力，需要侵入管线内部。
另一类是利用电磁波探测所有材质的地下管线，也可用于地下掩埋物体的查找， 俗称雷达，也被称为管线雷达。
此类设备的优点是能探测所有材质的管线
此类设备的缺点是对环境要求较高，测深能力较差，难查埋深较深的管线，对操作者素质和经验要求高。发明内容
为了解决现有技术中的林分测定工具精度较低的问题，本发明提供了一种激光光尺影像测树装置，实现准确测量胸径与树高，克服了现有技术的缺陷。
本发明的设计思路如下
测树装置包括信号发射�？镮、信号采集�？�2、存储�？�3、信号处理�？�4以及电源5 ;信号采集�？�2与存储�？�3相连接，存储�？�3与信号处理�？�4相连接，信号发射�？镮、信号采集模块2、存储�？�3以及信号处理�？�4分别与电源5相连接；
信号发射模块I输出的激光信号在待测树木上形成激光光尺，信号采集�？�2采集述激光光尺信号，并通过存储�？�3将激光光尺信号传输至信号处理�？�4，信号处理�？�4处理采集信号，并计算并输出待测树木的属性特征参数，即胸径、树高、冠形、材积、蓄积以及生物量参数。
在具体实施中，信号发射�？镮为二维激光光尺发射�？榛蛉す夥⑸淠？椋�
其中，二维激光光尺发射�？榘す夥⑸淦�1-1。
激光发射器1-1发射的激光信号在待测树木上形成二维激光光尺，即激光发射器 1-1的激光光尺形状为点、线、面中的一种。
激光发射器1-1的数量至少为两个。
根据国家林业局的技术规定，林业调查的起测胸径为5cm，故为了便于测量，二维激光光尺的长度为I 50cm，相邻激光发射器1-1的激光光尺的中心点间距为I 50cm。
优选的二维激光光尺的长度为5 25cm，相邻所述激光发射器(1-1)的激光光尺的中心点间距为5 25cm。
在具体测量过程中，激光发射器1-1的布置方法有很多种，但由于待测树木是立体的而非平面的，沿待测树木的径向布置会导致各激光发射器1-1发射到待测树木上的激光点投影不在一个平面上，从而影响测量精度；同时也不利于识别激光光尺中激光点的中心点；
因此，激光发射器1-1的数量为2 3个，各激光发射器1-1垂直间隔分布；
三维激光光尺发射�？榘ㄈす獬上褚�1-2。
三维激光成像仪1-2发射的激光信号在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，即三维激光成像仪1-2的激光光尺形状为三维立体图形，待测树木的轮廓与激光光尺轮廓成比例，其比例系数为I :0. 01 I :1。
在具体测量过程中，信号发射�？镮为固定设置或移动设置，移动设置即信号发射�？镮设置在移动工具上，移动工具包括机械模型或飞行工具。
在具体实施中，为了减小激光发射器1-1发射的激光对于人眼的损害，激光发射器1-1为单色激光发射器，单色激光发射器输出的单色激光波长为266-1064nm。
为了使激光光尺更易于分辨，单色激光发射器选用红外激光发射器，红外激光发射器发射的激光波长为650nm，红外激光发射器的发射距离大于100米。
信号采集�？�2为C⑶或CMOS，CXD或CMOS设置在数码照相机中或数码摄像机中。
存储�？�3为SD卡或USB闪存驱动器，存储�？�3通过USB接口、蓝牙�？椤⑽尴咄ㄑ赌？橹械娜我环绞接胄藕糯砟？�4相连接。
存储�？�3中嵌入设置有GPS�？�6，以确定林业测量中的经纬度。
信号处理�？�4为计算机或手机。
信号处理�？�4为计算机或手机,计算机的操作平台为Win CE或Linux,手机的操作平台为 Symbian、Research In Motion、iPhone OS、Android、Microsoft Windows Phone 中的一种。
利用本测树装置的测树方法，是利用了激光的精度高、直线性强和集中度高的特点，通过激光发射装模块发射出的激光在空间或被测对象上呈现出点、线、面或形状，并通过感光元件和影像处理设备将带有上述光尺的被测对象成像并储存，由于光尺的大小是可以提前确定的，而储存的含有光尺的影像，通过影像处理设备4进行图形处理，利用成像的等比例变化关系，就可以计算出光尺与待测物的比例关系。其计算结果与影像设备的焦距无关；与激光发射装置距离被测对象的远近无关；与测量的角度无关，实现了与被测对象的非接触测量。
具体来说，利用激光发射器1-1的测树方法包括以下步骤
步骤I，将激光发射器1-1设置在实测位置。
步骤2，启动激光发射器1-1，在待测树木上形成二维激光光尺；
量取实测环境中的二维激光光尺高度h，通过数码照相机或数码摄像机采集带有二维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将影像数据传输至信号处理模块4 ；
步骤3，利用信号处理�？�4对获取到的影像数据进行提取和标识；
I)提取，通过数据处理模块4提取影像数据中待测树木的信息，信息包括待测树木的底部位置和顶部位置、树干轮廓以及树冠轮廓；
2)标识，即在影像数据中添加标识信息，标识信息包括待测树木的树高和胸径；
步骤4，量取影像数据中待测树木的树高H1、胸径D1以及二维激光光尺高度h1;由公式(I)计算出实测环境下的树高H，由公式(2)计算出实测环境下的胸径D，
H=hXH1A1 ； (I)
D=D1XhA1 ; (2)
其中，h为在步骤2中量取的实测环境中的二维激光光尺高度；
由公式(3 )计算出材积或蓄积V，
V=C0XDciXHc2 ；(3)
其中，D和H分别为公式(I)和(2)计算出的实测环境中的树高和胸径，
C0, C1, C2均为常数，C0的取值范围是O 100，C1的取值范围是O 100，C2的取值范围是O 100 ；
根据公式(4)计算出生物量B，
B=a+bV ； (4)
其中，V是公式(3)中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是O 10000， b的取值范围是O 10000 ；
冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。
利用三维激光成像仪1-2的测树方法包括以下步骤
步骤1，将三维激光成像仪1-2设置在实测位置；
步骤2，启动三维激光成像仪1-2，在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，三维激光光尺的轮廓与待测树木的轮廓成比例；
量取实测环境中三维激光光尺的高度h’ ；
通过数码照相机或数码摄像机从任意角度、任意焦距采集带有三维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将影像数据通过存储�？�3传输至信号处理�？�4 ；
步骤3，利用信号处理�？�4对获取到的影像数据进行提取、标识和比对；
I)提�。ü藕糯砟？�4中的仿真软件提取待测树木的信息，信息包括待测树木轮廓的空间坐标数据；
在具体实施中，仿真软件选用MATLAB、Cyclone或C3D虚拟环境仿真软件。
2)标识，在影像数据中添加标识信息，标识信息包括待测树木的树高和胸径；
3)比对，量取影像数据中的三维激光光尺的高度h/，比对h’与h/的数值，得出影像数据的成像比例系数K;
步骤4，量取影像数据中的树高H1以及胸SD1，并由公式(5)计算出实测环境下的树高H，由公式(6)计算出实测环境下的胸径D :
H=KXH1 (5)
D=KXD1 (6)
其中，K为步骤3中计算出的影像数据的成像比例系数，K的取值范围为O. 01 I ;
由公式(3 )计算出材积或蓄积V，
V=C0XDciXHc2 ；(3)
其中，D和H分别为公式组(5)计算出的实测环境中的树高与胸径；
C0, C1, C2均为常数，C0的取值范围是O 100，C1的取值范围是O 100，C2的取值范围是O 100 ；
根据公式(4)计算出生物量B，
B=a+bV ；(4)
其中，V是公式(3)中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是O 10000， b的取值范围是O 10000 ；
冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。
在具体实施中，
在步骤I中，将激光发射器1-1固定设置在实 测位置或者设置在移动工具上，启动移动工具将激光发射器1-1移动至实测位置；
在步骤2的信号采集过程中，利用数码照相机拍摄下带有激光光尺以及待测树木属性特征的照片；
或者利用数码摄像机对一组带有激光光尺的待测树木进行依次拍摄，获取到一组带有激光光尺以及待测树木属性特征的动态影像；并通过计算机或手机截取到带有激光光尺以及待测树木属性特征的照片；
在步骤3的信号处理过程中，利用计算机或手机对获取到的照片进行提取和标识。
信息的提取过程为，
首先通过林业高分影像处理软件将所有拍摄的照片进行编组，提取各组照片中待测树木的灰度值，并将各组照片与现实的地理坐标系统进行匹配；
将林业高分影像处理软件处理后的照片导入到光尺影像处理系统；
其次，利用信号处理�？�4中的光尺影像处理系统提取待测树木的信息，提取的方式包括自动提取、半自动提取以及手动提�。�
自动提取的方式为，
I)光尺影像处理系统自动将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；
2)利用光尺影像处理系统中自动识取照片中的标识线或标识点；
3)数据入库，系统会自动将识取的标识信息和通过标识信息处理出的数据导入数据库；
半自动提取的方式为，
I)在光尺影像处理系统中，按照自己的需要将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；
2)利用光尺影像处理系统中自动识取照片中的标识线或标识点；
3)数据入库，系统会自动将识取的标识信息和通过标识信息处理出的数据导入数据库；
手动提取方式为，
I)在光尺影像处理系统中，根据自己的需要将照片进行分组、编号、并选择参数和存储位置；
2)在光尺影像处理系统中根据人眼判断识取照片中的典型标识点，
3)数据检查，根据光尺影像处理系统计算出的数据结合野外调查记录，通过人为检测判断进行数据的取舍，
4 )数据入库，将检查后的数据人工导入数据库。
与常用的林分测量工具相比，采用激光发射器1-1测树的特点如表I所示；
表I
权利要求
1.一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述测树装置包括信号发射�？�(I)、信号采集�？�(2)、存储�？�(3)、信号处理�？�(4 )以及电源(5 );所述信号采集�？�(2 )与所述存储�？�(3 )相连接，所述存储�？�(3 )与所述信号处理�？�(4)相连接，所述信号发射�？�(I)、信号采集模块(2)、存储�？�(3)以及信号处理�？�(4)分别与所述电源(5)相连接； 所述信号发射模块(I)输出的激光信号在待测树木上形成激光光尺，所述信号采集�？�(2)采集所述激光光尺信号，并通过所述存储模块(3)将所述激光光尺信号传输至所述信号处理�？�(4)，所述信号处理�？�(4)处理采集信号，并计算并输出所述待测树木的属性特征参数，即胸径、树高、冠形、材积、蓄积以及生物量参数。
2.根据权利要求I所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述信号发射模块(I)为二维激光光尺发射�？椋浒す夥⑸淦�(1-1); 所述激光发射器(1-1)发射的激光信号在待测树木上形成二维激光光尺，即所述激光发射器(1-1)的激光光尺形状为点、线、面中的一种； 所述激光发射器(1-1)的数量至少为两个； 所述二维激光光尺的长度为I 50cm，相邻所述激光发射器(1-1)的激光光尺的中心点间距为I 50cm。
3.根据权利要求2所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述激光发射器(1-1)的数量为2 3个，各所述激光发射器(1-1)垂直间隔分布；所述二维激光光尺的长度为5 25cm，相邻所述激光发射器(1-1)的激光光尺的中心点间距为5 25cm。
4.根据权利要求I所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述信号发射�？�(I)三维激光光尺发射�？椋浒ㄈす獬上褚�(1-2)； 所述三维激光成像仪(1-2)发射的激光信号在待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，即所述三维激光成像仪(1-2)的激光光尺形状为三维立体图形，所述待测树木的轮廓与所述激光光尺轮廓成比例，其比例系数为I :0. 01 I :1。
5.根据权利要求1、2、4之一所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述信号发射�？�(I)为固定设置或移动设置，所述移动设置即所述信号发射�？�(I)设置在移动工具上。
6.根据权利要求2或3所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述激光发射器(1-1)为单色激光发射器，其输出的单色激光波长为266-1064nm。
7.根据权利要求I所述的一种激光光尺影像测树装置，其特征在于 所述信号采集�？�(2)为CCD或CMOS，所述CCD或CMOS设置在数码照相机中或数码摄像机中； 所述存储模块(3)为SD卡或USB闪存驱动器，所述存储�？�(3)通过USB接口、蓝牙�？�、无线通讯�？橹械娜我环绞接胨鲂藕糯砟？�(4)相连接； 所述存储模块(3)中嵌入设置有GPS�？�(6)； 所述信号处理�？�(4)为计算机或手机。
8.利用权利要求I 7之一所述的二维激光光尺发射装置的测树方法，其特征在于 所述测树方法的步骤为，步骤I，将所述激光发射器(1-1)设置在实测位置； 步骤2，启动所述激光发射器(1-1)，在所述待测树木上形成二维激光光尺； 量取实测环境中的二维激光光尺高度h，通过所述数码照相机或数码摄像机采集带有所述二维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将所述影像数据传输至所述信号处理�？�(4)； 步骤3，利用所述信号处理�？�(4)对获取到的影像数据进行提取和标识； 1)提�。赐ü鲂藕糯砟？�(4)提取影像数据中所述待测树木的信息，所述信息包括所述待测树木的底部位置和顶部位置、树干轮廓以及树冠轮廓； 2)标识，即在影像数据中添加标识信息，标识信息包括所述待测树木的树高和胸径； 步骤4，量取影像数据中待测树木的树高H1、胸径D1以及二维激光光尺高度h1;由公式(I)计算出实测环境下的树高H，由公式(2)计算出实测环境下的胸径D， H=IiXH1Ai1;(I) D=D1XhA1 ;(2) 其中，h为在步骤2中量取的实测环境中的二维激光光尺高度； 由公式(3)计算出材积或蓄积V， V=C0XDciXHc2 ；(3) 其中，D和H分别为公式(I)和(2)计算出的实测环境中的树高和胸径； C。、C1, C2均为常数，C0的取值范围是O 100，C1的取值范围是O 100，C2的取值范围是O 100 ； 根据公式(4)计算出生物量B， B=a+bV ；(4) 其中，V是公式(3)中计算出的材积或蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是O 10000，b的取值范围是O 10000 ； 冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。
9.利用权利要求I 7之一所述的三维激光成像仪的测树方法，其特征在于 所述方法包括以下步骤 步骤I，将所述三维激光成像仪(1-2)设置在实测位置； 步骤2，启动所述三维激光成像仪(1-2)，在所述待测树木上或待测树木周边形成三维激光光尺，所述三维激光光尺的轮廓与所述待测树木的轮廓成比例； 量取实测环境中三维激光光尺的高度h’ ； 通过所述数码照相机或数码摄像机采集带有所述三维激光光尺以及待测树木属性特征的影像数据，并将所述影像数据通过所述存储�？�(3)传输至所述信号处理�？�(4)；步骤3，利用所述信号处理�？�(4)对获取到的影像数据进行提取、标识和比对； 1)提取，提取所述待测树木的信息，所述信息包括所述待测树木轮廓的空间坐标数据； 2)标识，即在影像数据中添加标识信息，标识信息包括所述待测树木的树高和胸径； 3)比对，量取影像数据中的三维激光光尺的高度h/，比对h’与h/的数值，得出影像数据的成像比例系数K; 步骤4，量取影像数据中待测树木的树高Hl以及胸径D1，并由公式(5)计算出实测环境下的树高H，由公式(6)计算出实测环境下的胸径D : H=KXH1(5) D=KXD1(6) 其中，K为步骤3中计算出的影像数据的成像比例系数，K的取值范围为O. Ol I ; 由公式(3)计算出材积或蓄积V， V=C0XDciXHc2 ；(3) 其中，D和H分别为公式组(5)计算出的实测环境中的树高与胸径； C。、C1, C2均为常数，C0的取值范围是O 100，C1的取值范围是O 100，C2的取值范围是O 100 ； 根据公式(4)计算出生物量B， B=a+bV ；(4) 其中，V是公式(3)中计算出的蓄积量，a、b均为常数，a的取值范围是O 10000，b的取值范围是O 10000 ； 冠形通过计算机MATLAB神经网络算法仿真模拟得出。
10.根据权利要求8或9所述的一种激光光尺影像的测树方法，其特征在于 所述信号发射�？�(I)固定设置在实测位置或者设置在移动工具上，启动所述移动工具将所述信号发射�？�(I)移动至实测位置； 在步骤2的信号采集过程中，利用数码照相机拍摄下带有所述激光光尺以及待测树木属性特征的照片； 或者利用数码摄像机对一组带有所述激光光尺的待测树木进行依次拍摄，获取到一组带有所述激光光尺以及待测树木属性特征的动态影像；并通过所述计算机或手机截取到带有所述激光光尺以及待测树木属性特征的照片； 在步骤3的信号处理过程中，利用所述计算机或手机对获取到的影像数据进行提取和标识。
全文摘要
本发明为一种激光光尺影像测树装置及其测树方法，本测树装置包括信号发射�？椤⑿藕挪杉？�、存储�？�、信号处理�？橐约暗缭矗恍藕欧⑸淠？�、信号采集�？�、存储�？橐约靶藕糯砟？榉直鹩氲缭聪嗔樱槐静馐鞣椒ㄊ峭ü藕欧⑸淠？槭涑龅募す庑藕旁诖馐髂旧闲纬杉す夤獬撸藕挪杉？椴杉庑藕牛獾缱缓蟠渲列藕糯砟？椋藕啪砗笸ü楣郊扑愠龃馐髂镜氖粜蕴卣鳎挥胂钟屑际跸啾龋痉⒚骶哂猩璞柑寤�、成本低、自动化程度高、测量精度高等优点。
文档编号G01B11/00GK102980510SQ20121027902
公开日2013年3月20日 申请日期2012年8月7日 优先权日2012年8月7日
发明者孟繁志, 刘德庆, 彭玉泉 申请人:孟繁志
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