刘浩然，范伟伟，徐永胜，林文树

（东北林业大学 工程技术学院，黑龙江 哈尔滨 150040）

森林作为陆地生态系统中最大的碳储库在维持全球碳平衡过程中起着重要作用[1-2]。因此，如何快速准确的估算森林生物量及碳储量成为亟待解决的问题。目前林业研究所计算的生物量通常指森林地上生物量，即包括树干、树枝、树叶等所有的地上活物质[3]。然而，传统测定森林地上生物量的方法耗时费力、效率低下，还会对森林造成一定的损害。

近年来，激光雷达作为一种新兴的主动遥感技术在林业中的应用越来越广泛。国内外学者开展了大量关于基于激光雷达技术提取单木结构参数的研究，为估算不同尺度下森林生物量提供了数据基础。Gleason 等[4]基于单木树冠采用支持向量机、随机森林以及多元线性回归等多种方法分别估计了森林单木生物量，结果表明支持向量机法估计的生物量模型精度最高，同时不同方法产生精度差异的原因可能是点云密度、模型差异及单木结构参数提取精度的影响。Kankare 等[5-6]基于LiDAR 数据和单木组分生物量构建了新的生物量模型，当引入算法提取的单木树高、冠幅等结构参数作为输入变量时，该模型取得了较高的估计精度，表明LiDAR 数据对于模型的构建以及精度的提升具有重要作用。另外，作者又通过实验证明了相比于地基激光雷达，机载激光雷达在单木生物量预测方面精度略低，但应用范围更广、适用性更高，同时利用树冠结构参数和几何特征可对预测精度进行提升。……