刘思康 史泽林 宋宏阳 甄贞

(东北林业大学，哈尔滨，150040)

森林资源与全球环境、经济、生态问题等方面都有着不可分的联系，实时监测森林资源变化已成为必不可少的研究手段之一[1]，通常需要应用单木参数(如树高、胸径、冠幅等)估测获得。传统林业上，通常是抽取一定数量的样地，在样地里进行每木检尺，估测单木参数，从而估测林分参数的。但是，这种方法往往消耗大量的人力和物力且工作效率低，无法实现连续的、快速的森林参数估测。随着遥感技术的发展，激光雷达技术(LiDAR)日益成熟，成为近20年来单木探测的主力军[2]。小光斑高密度的机载激光扫描系统(ALS)是一种较为常见的激光雷达应用技术，在一定程度上可以进行大面积的地物覆盖，其高密度的激光点云属性可以精确地获得林下地形和冠层刨面结构[3-5]，为快速进行单木参数获取提供可能。

国内外学者已经利用LiDAR数据来估测森林参数，并获取到很多成果。Hyyppä et al.[6]较早地利用LiDAR点云数据构建冠层高度模型(CHM)，采用局部最大值法和图像分割原理进行单木树冠提取并估测树高。单木树冠的图像分割算法众多，其中分水岭分割法、区域生长法、基于点云的距离判别聚类法等应用较为广泛[7]。林怡等[1]通过利用激光雷达点云数据，基于圆检测的理论，检测局部极值点，计算其他点到中心点的距离，通过聚类，提取了单棵树的位置、树高及胸径信息，并经检验单木提取的精度可达到90%以上。耿林等[8]利用LiDAR数据，采用标记控制分水岭分割出树冠边界，并通过单木冠幅提取,树高、冠幅、冠长精度可达85%以上。……