林木结构参数是森林资源调查的重要内容,也是森林资源动态监测和经营管理的基础。如何快速、精准、非破坏性地获取林木结构参数并测算材积是改进传统调查手段亟需解决的问题,地基激光雷达技术（TLS）的高精度三维信息表达能力能够弥补传统人工调查存在的不足。如何从TLS点云中高效、完整地进行主干点云的提取,保留林木主干表面凹凸不平的特征,用于相应林木参数提取与后续应用,值得深入研究。同时,TLS能够通过非接触的方式获取样木的点云数据,可以实现非破坏性测量,为削度方程的研建提供了新的思路与方法。因此,本文以南京林业大学白马教学科研基地和江苏黄海海滨国家森林公园（前身东台林场）为研究区,利用杨树人工林TLS点云数据,进行主干点云提取算法、林木参数提取以及削度方程研建等研究。主要结果与结论如下:（1）利用单木点云的空间分布特征（平坦度和法向量）进行主干点云提取时,阈值设置大小对于主干点提全率Re和提准率Pr有较大影响。结果表明,在研究区内设置平坦度大于0.80,法向量与XY平面夹角α小于30°时,杨树单木主干点提取效果较好,能够提取80%左右的真实主干点数据,噪声点云小于10%。（2）提出基于点云数据特征的半监督SVM主干点云提取方法,通过计算N个点的平坦度、法向量、结构张量、法向量分布和球形邻域点法向量组成的点云数据特征矩阵,结合机器学习半监督SVM方法,进行了样地内单木主干点的提取。该方法能够提取约95%的真实主干点,噪声点云小于2%。相比于基于点云空间分布特征主干提取方法,该方法主干点提取效果更好,避免了参数阈值的人为设置,很好地保留了主干表面凹凸不平的特性,为单木三维建模及林木参数提取提供基础。（3）利用提取的主干点云数据进行单木直径参数的提取,比较最小二乘法拟合圆和凸包算法拟合单木胸径,发现最小二乘法提取结果优于凸包算法,拟合得到胸径与实测值之间十分接近,与实测胸径的相关系数r达0.9974,RMSE为0.75cm,能够满足实际生产精度的要求。采用最小二乘法进行树干其余位置直径提取,提取值和实测值两者的相关系数r达0.9738,RMSE为0.42cm。因此,利用TLS数据进行树干直径的提取是可行的。（4）根据提取的主干点云数据改进了单木树高和枝下高的提取方法,同时进行了单木冠幅的提取。树高提取值与实测值之间的相关系数r达0.9593,对于样地内树高较小的样木,树高提取值与实测值之间差距较小。因此,该方法可以很好地提取比较低矮的人工林阔叶树树高,而对于本身就比较高大的阔叶树种,树梢点云会受到枝叶的遮挡,导致树高提取精度有所下降。枝下高提取值和实测值两者相关系数r达0.9952,该方法枝下高提取精度较高。同时利用TLS数据进行了单木冠幅的提取,与冠幅实测值之间的r低于0.90,RMSE值大于1.10 m,冠幅提取精度一般,有待进一步研究。（5）基于提取得到的单木主干点云,拟合了东台林场和白马教学科研基地杨树人工林的削度方程。对于东台林场,Schumacher and Hall、Ormerod和曾伟生模型拟合精度较优,R2均大于0.979,验证精度同样较优,R2均大于0.990,这三个模型适用性较强,模型拟合结果符合杨树生长规律;对于白马教学科研基地,Schumacher and Hall模型拟合效果和检验结果较优。利用建立的削度模型进行活立木材积计算,削度模型估算材积与材积方程计算材积之间相对差异较小,二者在统计上无显著差异。研究表明,基于点云数据特征的半监督SVM主干点云提取方法可以保留绝大部分真实主干点云,且基本没有噪声点云;利用提取的单木主干点云,可以使林木参数提取更加精确,为活立木树干曲线绘制、削度方程研建、树干材积估算以及树木三维建模提供了数据基础,验证了非接触式的TLS应用在森林资源调查中的可行性与可靠性。