周蓉 赵天忠 吴发云

(北京林业大学，北京，100083) (国家林业和草原局调查规划设计院)

激光雷达(LiDAR)是通过激光扫描仪发射的激光脉冲测定发射器与目标物之间的距离的一种主动式遥感技术。由于激光脉冲对森林冠层的穿透性，LiDAR技术被广泛应用于森林结构参数获取。林分平均高不仅是评价森林生产力、反映林木的生长状况、判断林分立地质量的重要指标，也是反演森林生物量及蓄积量、研究森林碳储量等其他森林参数的基础[1-3]。

以机载激光雷达为技术依托，结合机载LiDAR点云数据和样地实测数据对林分参数进行估测已取得大量的研究进展，从点云数据中提取相关特征参数对林分平均高估测，是目前基于LiDAR技术获取森林树高的研究热点。ERIK et al.[4]提出基于样地尺度的点云数据，提取不同分位数上的高度和密度变量，并以此构建各种林分因子的线性回归模型；焦义涛[5]、庞勇[6]、尤号田[7]、穆喜云[8]、顾海波等[9]基于高程归一化的样方内植被点云数据，分别构建了以植被点云高度阈值平均值、上四分位数处高度值、90%分位高度值、75%分位高度值、高度变量与强度变量多变量组合为自变量的林分平均高树高线性回归模型，实验结果均表明模型对林分平均树高的估测有较好的表现，且不同的树种之间表现形式有一定的差异性。

虽然线性回归模型具有简单易懂的优点，但要求样本数据满足正态性、独立性等一定的假设限制，而实际数据往往难以满足上述假设条件，同时线性回归法也不能全面的解释各数据之间的关系，因此将非参数的估测方法引入森林结构参数反演中[10-11]。……