混交林树冠覆盖确定方法：基于高密度机载LiDAR数据

"高密度机载LiDAR数据中确定树冠覆盖方法 (2015年)，刘立坤，国家重点基础研究发展计划（973计划），国家自然科学基金项目" 在2015年的一项研究中，刘立坤探讨了如何在高密度机载LiDAR（Light Detection and Ranging）数据中有效地确定混交林的树冠覆盖范围。传统方法在处理混交林植被参数时存在一定的局限性，尤其是对于复杂环境下的树木覆盖提取。为解决这一问题，作者提出了一个新的方法，该方法基于单棵树木的三维形状特征来界定树冠覆盖的轮廓。 论文首先建立了单棵树冠的三维形状模型假设，通过这个模型可以生成模拟点云数据。通过对模拟数据的分析和处理，试验结果直观地证明了这种方法的有效性。点云数据能够提供高精度的空间信息，这对于识别和分离密集森林中的单个树冠至关重要。 接着，研究者运用机载LiDAR扫描获取的高密度混交林点云数据进行实际实验。实验结果显示，采用该方法能够较为准确地确定树冠的覆盖范围，这对于森林测绘的精细化和环境评估提供了强有力的技术支持。具体来说，这包括更精确的森林资源调查、生物量估算以及森林健康状况的监测。 该研究的创新之处在于它强调了单个树木的三维特性，而非传统的基于二维图像或植被指数的分析。通过点云数据的精细处理，可以更有效地区分相邻树木的树冠边界，这对于混交林的管理与保护具有重要意义。 此外，论文还提及了该研究的背景，即国家重点基础研究发展计划（973计划）和国家自然科学基金项目的支持，这表明该研究受到国家层面的重视，其成果可能对我国的森林管理和生态保护政策产生积极影响。 这篇论文详细阐述了一种新的树冠覆盖确定方法，利用高密度机载LiDAR数据，结合三维形状分析，为混交林的生态研究提供了新的工具和思路。该方法的成功实施有助于提高森林测绘的精度，对环境评估和森林资源管理具有深远的科学价值。