【目的】森林碳储量是生态系统结构与功能的重要指标，掌握森林碳储量现状有利于森林资源管理。激光雷达能够用于监测森林资源，但是存在森林参数估测的模型多、变量不确定和缺乏林分三维结构解析意义的变量等问题，因此，需要选择合适的林分解析变量和模型。【方法】借助无人机激光雷达点云数据与样地调查数据，以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗旺业甸人工林为研究对象，分别使用多元线性模型与多元乘幂模型以不同变量对林分碳储量进行估测，选出最优模型并进行精度评价。【结果】研究表明：（1）模型方法而言，非线性模型的检验效果优于线性模型的检验效果：非线性模型（R~2为0.66～0.86,rRMSE为23.51%～9.91%），线性模型（R~2为0.52～0.85,rRMSE为27.70%～12.38%）。（2）模型使用平均高、郁闭度为基础变量，以穷举法筛选出来的变量组合，估算森林参数得出最佳模型，其中非线性模型以激光点云平均高、郁闭度、高度变动系数和叶面积变动系数的估算精度最高（R~2=0.86,rRMSE=9.91%）。【结论】通过激光雷达估测人工林碳储量时，加入垂直结构变量可以提高模型拟合效果，非线性模型比线性模型更适合人工林碳储量的估测。

【目的】精确估测银杏人工林有效叶面积指数(eLAI),以更好了解银杏人工林的生长和竞争、理解人工林生态系统的功能和生产力。【方法】基于多旋翼无人机激光雷达(LiDAR)系统获取的点云数据,结合45块地面实测样地数据,使用孔隙度模型法(通过计算点云的冠层穿透率,根据Beer-Lambert定律计算有效叶面积指数)和统计模型法(首先通过地面实测的有效叶面积指数和所提取的LiDAR特征变量建模,然后借助拟合的模型估测有效叶面积指数)对我国典型银杏人工林进行样地尺度的有效叶面积指数估测。【结果】1)使用统计模型法估测eLAI时,仅利用LiDAR高度特征变量估测精度为R2=0. 38(rRMSE=54%),引入其他特征变量(冠层密度特征、冠层容积比以及强度特征变量)后精度分别达到R2=0. 64(rRMSE=26%)、R2=0. 61(rRMSE=28%)、R2=0. 74(rRMSE=23%); 2)根据Cover将样地分组建模后发现,分组建模的精度优于不分组建模的精度;3)孔隙度模型法估测有效叶面积指数的精度为R2=0. 71(rRMSE=32. 0%)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测有效叶面积指数能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,从而提升估测精度;同时,使用孔隙度模型法可以有效估测银杏人工林有效叶面积指数。无人机LiDAR点云在估测银杏人工林有效叶面积指数上具有较好的潜力。

【目的】为提高森林单木生物量估测精度和效率,本研究基于无人机激光雷达技术对哈尔滨城市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。【方法】通过优化算法对获取的点云数据进行树高、冠幅等单木结构参数的提取;然后基于改进的凸包算法获取树冠体积、树冠投影面积等树冠因子。最后将上述获得的单木结构参数引入传统CAR生物量模型中,建立基于无人机激光雷达点云数据的单木生物量模型。【结果】1)基于点云数据提取的单木结构参数与实测数值间的相关性较好。其中水曲柳样地平均冠幅和树高值的决定系数R2分别为0.82和0.86,而樟子松样地平均冠幅和树高的决定系数R2分别为0.80和0.84。2)通过与国家林业局颁布的水曲柳、樟子松生物量异速生长方程进行对比得出,当引入树高、冠幅、树冠投影面积和树冠体积作为CAR模型参数时构建的生物量模型拟合效果最优,R2分别为0.83、0.79,相应的均方根误差RMSE分别为18.912和8.120 kg/株。通过最优生物量模型评价指标可以看出,两块样地生物量模型的总相对误差SRE分别为-0.541%和0.311%,平均相对误差MRE分别为0.014%和0.020%以内,而平均相对误差绝对值MARE分别为9.19%和6.95%。3)当引入树冠体积作为变量时,生物量模型的精度明显提高。相比于树高、冠幅作为变量的模型,树冠体积的引入使得水曲柳、樟子松生物量模型的R2分别提高了0.076和0.060,RMSE分别下降6.759和1.386 kg/株。【结论】本研究说明无人机激光雷达点云数据能够通过结合其提取的单木结构参数对森林单木生物量进行估测研究,并能取得较好的拟合优度和较高的预测精度。

[目的 ]点云密度是影响无人机激光雷达数据获取和预处理成本和效率的关键因素，探明点云密度对林分尺度无人机激光雷达森林参数估测精度的影响，有助于优化无人机激光雷达森林应用技术方案。[方法]以马尾松、桉树人工林为研究对象，采用百分比重采样方法，对密度为247点·m~(-2)的原始点云按40%、20%、8%、4%和2%的比例降低点云密度，得到1个全密度原始点云数据集和5个稀疏密度点云数据集；每个数据集独立进行点云分类、地面点滤波和数字高程模型生成、点云高度归一化等预处理并提取激光雷达变量；对于同一森林类型的同一个森林参数(林分蓄积量、断面积、平均高和平均直径)的估测，各个数据集都采用相同的乘幂模型结构式进行模型拟合，然后比较分析模型优度统计指标的差异，包括：决定系数(R~2)，相对根方根误差(rRMSE)和平均预报误差(MPE)；采用配对样本t检验方法对各个数据集的森林参数估测结果和激光变量的差异进行统计分析。[结果]当点云密度分别稀疏至100、50、…、5点·m~(-2)时，各个森林参数估测模型的精度保持基本一致；各个稀疏密度点云数据集的森林参数估测值的均值与原始点云数据集的估测值的均值不存在显著性差异(p≥0.05)；各个稀疏密度点云数据集激光变量的均值和原始点云数据集激光变量的均值基本上不存在显著性差异(p>0.05)。[结论]在无人机激光雷达森林资源调查监测应用中，点云密度可低至5点·m~(-2)。然而，本试验结果仍需通过不同飞行高度获取不同密度点云数据予以验证。

【目的】探索不同树种在样地和单木尺度上无人机激光雷达点云数据的单木分割效果,选取哈尔滨城市林业示范基地阔叶林(水曲柳)和针叶林(樟子松)两块样地为研究对象,对样地内树木点云进行单木分割并评价其分割效果,为后续单木结构参数的提取提供数据支持,同时丰富森林资源信息的调查手段。【方法】通过无人机激光雷达获得样地树木点云数据,然后分别采用改进的K均值聚类算法和基于相对间距的阈值分割算法对水曲柳和樟子松样地进行单木点云数据分割。其中,水曲柳样地点云数据处理采用改进的K均值聚类算法,通过树干点云位置推算初始聚类中心,减少因树冠重叠导致的错误分割;樟子松样地点云数据处理则采用基于相对间距的阈值分割算法,通过设定多条阈值规则并利用动态最大值滤波器对树顶进行精确探测,提高算法的分割精度。最后,基于样地和单木点云完整度两个方面对点云数据分割效果进行评价。【结果】1)从样地尺度来看,水曲柳和樟子松样地单木识别率分别为0.91和0.87,相应的调和值(F)分别为0.91和0.88,结果显示单木分割的整体效果较好。水曲柳样地召回率(r)为0.87,精确率(p)为0.95,算法分割过程中产生的错误分割较少。樟子松样地算法分割的单木也多为正确分割(r=0.82、p=0.94),其分割误差主要来自于单木欠分割,过分割现象相对较少。2)从单木点云分割的完整程度来看,水曲柳样地的单木平均正确分割率为75.6%,点云平均欠分割率为24.3%,平均过分割率为18.5%,单木点云的最大错误分割率为31.8%,不同单木之间分割精度有较大差异;樟子松样地的单木分割精度较稳定,平均正确分割率达84.1%,平均欠分割和过分割率分别为16.3%和9.0%,表明单木点云不存在大量错误分割的情况。【结论】基于树木形态结构特征改进了两种优化单木点云数据分割算法,两种算法下分割的森林样地单木精度在不同评价尺度中表现均较好,对林中树木出现的树冠重叠、遮挡、偏移等现象均有一定的辨别能力,实现了森林样地树木点云数据的单木精确分割。

森林空间结构及动态变化规律对森林经营管理、生态环境建模等具有重要意义,无人机激光雷达与摄影测量能够获取丰富的森林空间结构和类型信息,在单木、林分尺度森林环境长时间序列监测方面具有无可比拟的优势。无人机激光雷达系统一般搭载多回波/全波形激光扫描仪,配备高精度全球导航卫星系统&惯性测量单元(GNSS&IMU)等传感器,以保证激光脉冲回波信号的几何定位精度。无人机摄影测量系统通常搭载可见光(RGB)/多光谱相机,配备低精度GNSS&IMU,通过高重叠率航片的三维重建算法自动解算航片内外方位元素,生成具有相对参考

【目的】提出一种冠层高度模型（CHM）与数字表面模型（DSM）相结合的单木分割方法，以解决无人机激光雷达提取地形坡度较大区域CHM时因树冠形变导致单木分割精度降低的问题。【方法】利用无人机激光雷达数据，在福建省顺昌县洋口林场地形起伏较大的中、高郁闭度杉木人工林中选择中龄林和幼龄林各3块标准地，结合地面实测数据和目视解译方法，对CHM与DSM相结合（优化方法）的4种窗口的局部最大值法的树顶点探测和极值标记的分水岭算法的单木分割进行精度评价，并与仅基于CHM的传统方法的树顶点探测和单木分割进行对比分析。【结果】树顶点探测方面，随着窗口增大，每块样地探测的单木总数量和探测百分比均呈下降趋势；中龄林3块样地的最佳窗口为0.3 m，幼龄林3块样地的最佳窗口为0.2 m，此时6块样地1∶1对应关系的单木数量和生产者精度均最大；在相应最佳窗口条件下，仅基于CHM的局部最大值法因树冠形变存在容易产生单木多树顶点探测现象，传统方法的单木探测百分比高于优化方法，但传统方法的树顶点探测精度低于优化方法。幼龄林的树顶点探测精度高于中龄林，这是因为幼龄林样地冠幅和单木相邻距离更一致，更适应固定窗口的局部最大值法。单木分割方面，优化方法的单木分割精度高于传统方法，幼龄林的单木分割精度高于中龄林。【结论】局部最大值法的树顶点探测和分水岭算法的单木分割直接数据源为DSM，是树冠表面真实起伏状况的反映，没有树冠形变，研究结果为更真实的树顶点和单木树冠边界。CHM与DSM相结合的单木分割方法在中、高郁闭度杉木人工中、幼林中分割精度较高（6块样地探测率r均大于88%，准确率p均大于92%,F得分均大于91%），将该方法集成在ArcGIS模型构建器中，可为精准化、自动化、集成化的无人机激光雷达单木分割应用提供可能。

【目的】基于机载激光雷达点云数据提取的森林高度参数和郁闭度,结合分层地面样地调查数据,采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,分析机载激光雷达点云数据在森林蓄积量反演方面的潜力,为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据。【方法】以直径30 m的地面样圆离散点云数据为数据源,经数据校准等预处理后,利用Li DAR360软件提取森林高度参数(最大高、平均高等)和郁闭度,并将数据随机分成训练数据(70%)和验证数据(30%)。采用随机森林算法构建森林蓄积量估测模型,对仅用高度参数建模以及联合高度参数和郁闭度建模结果进行比较;同时运用R软件VSURF工具包筛选建模变量,对筛选后变量的建模结果进行分析。【结果】仅用高度参数建模的估测精度为R~2=0.75、RMSE=40.07 m~3·hm~(-2)、MAE=29.21 m~3·hm~(-2)、MRE=49.40%,联合高度参数和郁闭度建模的估测精度为R~2=0.79、RMSE=36.23 m~3·hm~(-2)、MAE=26.16 m~3·hm~(-2)、MRE=38.35%。通过变量筛选,建模参数从24个减少至7个,可极大提高运算效率,同时R~2未变化,RMSE从36.23 m~3·hm~(-2)升至36.50 m~3·hm~(-2),rRMSE从31.92%升至32.97%,MAE从26.16 m~3·hm~(-2)降至26.08 m~3·hm~(-2),MRE从38.35%降至38.05%。【结论】机载激光雷达点云数据可以提取森林的垂直结构信息(高度参数)和水平结构信息(郁闭度),具备三维结构参数提取能力。采用随机森林算法,增加林分郁闭度信息可显著提高森林蓄积量估测精度。通过变量筛选,虽然能够降低参数数量,但对模型精度具有一定影响,在建模精度要求较高的情况下,建议使用全变量进行蓄积量估测;而在数据量较大的情况下,建议使用筛选变量进行蓄积量估测。基于机载激光雷达点云数据估测森林蓄积量显著优于光学遥感数据,可为森林蓄积量高效准确估测提供方法依据,能够满足大范围森林蓄积量快速反演需求。

【目的】探索基于背负式激光雷达(BLS)和无人机机载激光雷达(ULS)技术获取林分三维点云的优势，利用Li DAR360 MLS和LiDAR360软件实现单木胸径和树高的精准测量，确定效果较优的单木分割和提取方法。【方法】以云南省富民县罗免乡6个半径为15.0 m的圆形云南松Pinus yunnanensis天然纯林样地为例，采用最近迭代点算法(ICP)融合BLS和ULS点云，利用LiDAR360 MLS和LiDAR360软件对点云数据进行去噪、点云分类、归一化和单木分割，并提取单木胸径和树高，利用线性拟合方法建立实测值与估测参数的相关关系，评价胸径和树高的估测效果。【结果】LiDAR360 MLS基于深度学习分类相较于LiDAR360基于高程信息分类，提取的株数信息更符合实际，BLS和融合点云单木提取株数一致，召回率均达到100%。ULS通过种子点进行单木分割，效果较好，准确度、召回率和F测度分别为94.59%、88.98%、91.70%，但受冠层连通性影响，仍存在一定的欠分割和过分割情况；基于BLS胸径提取的决定系数(R~2)和均方根误差(E_(RMSE))分别达0.904和2.046 cm，基于BLS树高提取的R~2和E_(RMSE)分别为0.791、1.173 m。融合点云受树干周围离散点的影响，胸径提取效果相对BLS效果较差，R~2和E_(RMSE)分别为0.881和2.284 cm，但融合点云冠层和林下信息较完整，树高的估测精度较BLS高，R~2和E_(RMSE)分别为0.933、0.812 m。【结论】由于工作原理上的差异，ULS和BLS技术分别在获取冠上和林下点云方面各具优势，融合两者可达到互补的效果，能够更加精细地反映森林空间结构，实现胸径和树高的高精度提取。图5表3参28

通过对大光斑激光雷达数据GLAS波形的处理,建立模型反演树高、生物量并做精度检验,理论精度分别为93.7%和91.3%。结果表明:利用激光雷达数据反演树高、生物量比传统方法的精度有显著提高。

[目的]探究如何有效利用机载激光雷达冠层高度模型（CHM）自动区划小班，提高小班区划工作效率。[方法]在高光谱影像树种信息的辅助下，使用机载激光雷达数据生成的CHM进行两种空间尺度的分割和优化来自动区划小班。先对1 m空间分辨率CHM数据进行过分割，再对降尺度处理并平滑后的5 m空间分辨率CHM数据进行欠分割，结合两种尺度分割结果并优化得到最终区划结果。将自动区划结果与人工区划小班、数字正射影像（DOM）屏幕勾绘小班以及主伐作业小班为三类参考小班对比，采用最终测量精度（UMA）准则的圆度（RO），紧致度（CO），形状指数（SI），最小包络圆短半径（RE），椭圆度（EF）和形状因子（P2A）8个指标，及自动区划小班与参考小班的交并比（IOU）指标，定量评价自动区划小班边界勾绘的准确程度。并利用样地实测数据和CHM数据计算自动区划结果平均胸径、平均树高和冠层平均高的可解释性方差，验证自动区划结果的内部一致性和外部差异性精度。[结果]自动区划结果与参考小班的UMA形状、面积等特征较接近，与人工区划小班最相近。自动区划小班与人工区划、屏幕勾绘、主伐作业小班交并比大于70%的比例分别为46%,37%,43%，交并比大于50%的比例分别为61%,54%,55%。自动区划结果平均胸径可解释性方差为97%，平均树高可解释性方差为98%，和人工区划小班相同，说明其内部一致性高且和相邻小班差异大。冠层平均高可解释性方差为84.81%，比人工区划小班提高了1.77%。[结论]利用两种空间尺度的CHM与高光谱树种分类图的分割和优化方法自动区划的小班在内部一致性及边界的精准度方面有明显优势，更符合小班边界处林木的分布情况，小班边界准确，且工作效率高，有助于森林的精细化管理。

【目的】探究使用地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning，简称TLS）点云数据提取人工落叶松树干不同相对高处直径的精度，构建落叶松树干削度方程，验证地基激光雷达获取数据的可行性，改变传统的获取森林参数的方式，能够为森林资源规划管理和决策提供技术性支持。【方法】以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场8块皆伐样地的落叶松人工林为研究对象，首先借助TLS扫描样地，然后测量伐倒木相对高处直径；并以伐倒木实测值为真值，分析TLS提取的相对高处直径精度，最后采用点云数据提取的直径构建削度方程。选取9个削度方程基础模型，根据评价指标选出最优基础模型，以样木为随机效应建立基于单木水平的混合效应模型。【结果】TLS获取的树干直径数据满足精度要求，且适用于削度方程的构建，其中胸径（R~2=0.993 9）的提取效果好于树高（R~2=0.913 9）；随着树干高度的增加，相对高处直径R~2逐渐增大，到0.06h处直径的提取精度最高（R~2=0.991 2），随后R~2逐渐减小，在0.8h(R~2=0.876 3)、0.9h处，由于树冠遮挡，获取的树干点云密度较小，导致提取效果较差；使用TLS数据构建的9个削度方程中，Kozak-1988的拟合效果最好（R~2=0.978 3、RMSE=1.179 9）；通过比较模型在不同径阶下和不同相对高处的预测能力，分析发现Kozak-1988比Kozak-2004和曾伟生模型更适合描述孟家岗林场落叶松的干形变化，因此Kozak-1988为基于TLS数据构建的最优基础模型；最后采用Kozak-1988构建基于样木水平的三参数混合效应模型精度达到99.77%。【结论】TLS获取的树干相对高处直径数据精度较高，基于点云数据构建的人工落叶松削度方程拟合效果较好，可以为后续出材率表的编制做准备，并为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据。

【目的】探究使用地基激光雷达（Terrestrial Laser Scanning，简称TLS）点云数据提取人工落叶松树干不同相对高处直径的精度，构建落叶松树干削度方程，验证地基激光雷达获取数据的可行性，改变传统的获取森林参数的方式，能够为森林资源规划管理和决策提供技术性支持。【方法】以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场8块皆伐样地的落叶松人工林为研究对象，首先借助TLS扫描样地，然后测量伐倒木相对高处直径；并以伐倒木实测值为真值，分析TLS提取的相对高处直径精度，最后采用点云数据提取的直径构建削度方程。选取9个削度方程基础模型，根据评价指标选出最优基础模型，以样木为随机效应建立基于单木水平的混合效应模型。【结果】TLS获取的树干直径数据满足精度要求，且适用于削度方程的构建，其中胸径（R~2=0.993 9）的提取效果好于树高（R~2=0.913 9）；随着树干高度的增加，相对高处直径R~2逐渐增大，到0.06h处直径的提取精度最高（R~2=0.991 2），随后R~2逐渐减小，在0.8h(R~2=0.876 3)、0.9h处，由于树冠遮挡，获取的树干点云密度较小，导致提取效果较差；使用TLS数据构建的9个削度方程中，Kozak-1988的拟合效果最好（R~2=0.978 3、RMSE=1.179 9）；通过比较模型在不同径阶下和不同相对高处的预测能力，分析发现Kozak-1988比Kozak-2004和曾伟生模型更适合描述孟家岗林场落叶松的干形变化，因此Kozak-1988为基于TLS数据构建的最优基础模型；最后采用Kozak-1988构建基于样木水平的三参数混合效应模型精度达到99.77%。【结论】TLS获取的树干相对高处直径数据精度较高，基于点云数据构建的人工落叶松削度方程拟合效果较好，可以为后续出材率表的编制做准备，并为孟家岗林场科学合理的造材提供理论依据。

激光雷达(LiDAR)是一种适用于大范围快速获取森林三维数据的新手段,但是基于Li DAR的林业参数估计算法和提取精度仍有待进一步提高。以海南省三亚市热带区域森林为研究对象,基于其扫描获取的Li DAR点云数据提出了改进的动态移动窗口搜索算法,进行冠高模型建模与生成,并提出了基于此模型进行林木平均高度估计的方法。通过改进的算法,利用C#编程、Las Tools、Arc GIS等相关工具对点云数据进行网格化,从而进行DEM和DSM提取、CHM生成、平均树高等参数估计。结果表明:经过算法的改进,大面积森林的数字地面模型(DEM)、数字表面模型(DSM)和冠高模型(CHM)可以从Li DAR数据中快速提取,但Li DAR点云获得的树高值比实际值低。这是由于Li DAR数据树顶的错失及点云的低密度所导致的,然而通过最低树高值的不断增加,其实测值与估计值的差值也在逐渐缩小。

为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解...