【摘 要】
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基于地基激光雷达（TLS,Terrestrial Laser Scanning）点云数据,能够重建林分三维场景,准确提取单木参数,模拟间伐后林分空间概况,对于森林抚育间伐技术参数的确定具有重要的指导意义。本研究以塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,获取样地的TLS点云数据、无人机高空间分辨率遥感影像及样地调查数据。在对TLS点云数据进行裁剪、重采样、去噪、地面点分类和归一化处理的基础上,提取
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基于地基激光雷达（TLS,Terrestrial Laser Scanning）点云数据,能够重建林分三维场景,准确提取单木参数,模拟间伐后林分空间概况,对于森林抚育间伐技术参数的确定具有重要的指导意义。本研究以塞罕坝机械林场华北落叶松人工林为研究对象,获取样地的TLS点云数据、无人机高空间分辨率遥感影像及样地调查数据。在对TLS点云数据进行裁剪、重采样、去噪、地面点分类和归一化处理的基础上,提取单木位置、胸径、树高、冠幅以及冠形边界,并将提取值与实际测量值进行对比分析以检验其可靠性;对扫描样地以10%间伐强度为间隔,直至70%间伐强度,设置不同间伐方案,采用基于林木大小、林木微环境和林木竞争的单位圆分析方法确定相应采伐木;通过零元分布和一元分布的方法,分析林分空间结构参数对不同间伐方案的响应;基于林木大小因子、林木竞争因子和立地条件因子构建华北落叶松单木胸径生长模型,预测实施不同间伐方案后单木生长趋势及林分生产力的变化,综合分析不同间伐方案对林分空间结构和林分生产力的影响,实现间伐方案优化。主要研究结果如下:（1）TLS点云单木分割检测精度为94.58%,过检误差为4.26%,漏检误差为1.16%,提取单木位置的Bias和RMSE分别为0.44m和0.27m;提取胸径的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为-0.34cm、-1.68%、0.89cm 和 4.39%;提取树高的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为-0.09m、-0.43%、0.74m和3.71%;提取冠幅的Bias、rBias、RMSE和rRMSE分别为0.24m、6.44%、0.49m和13.05%;六边形算法能够捕获冠形点云数据的确切形状,有效表达树冠轮廓的几何特征。结果表明TLS点云数据在提取单木参数的应用中具有高可靠性。（2）基于林木大小、林木微环境和林木竞争的单位圆分析方法可以全面评估单木质量,定量化表示单木在林分中的地位,客观地确定不同间伐方案的采伐木。基于样地点云数据对不同间伐方案进行模拟采伐,可视化展示不同间伐方案的结果。（3）通过林分空间结构参数的零元分布和一元分布可知,间伐方案为40%间伐强度时,林分处于随机分布状态,林分空间分布格局合理,林木个体大小差异和林分密集程度较低。（4）华北落叶松单木胸径生长模型的R~2、MSE、ME、MRE、RMSE和TRE分别为 0.8153、0.2491cm、0.300cm、-5.39%、0.4991cm 和 1.34%,总体精度达到预测标准,对华北落叶松胸径具有良好的预测效果。通过林分断面积和林分蓄积的5年增长量可以看出,间伐方案为30%间伐强度时,林分断面积和林分蓄积的5年增长量最高,林分生产力提高最为显著。因此综合考虑不同间伐方案后的林分空间结构和林分生产力,本研究中扫描样地最适宜的间伐强度为30%～40%,保留木密度为302株/ha～402株/ha。
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