人工林资源的精准监测是提升人工林培养质量、可持续经营管理水平及准确估测人工林碳储量的前提。使用机载激光雷达可获取高精度的森林冠层结构信息,在同一森林区域获取多期激光雷达点云是有效实现人工林资源动态监测的基础。然而,由于激光雷达设备是一种精密仪器,在使用过程中受到系统误差、天气原因等影响,将不可避免地导致不同时期获取同一森林区域的点云坐标存在偏差,需要对多期激光雷达点云进行精确配准后,才能精确实现人工林资源动态监测。同时,随着无人机设备的快速发展,无人机载激光雷达技术日益成熟。使用无人机载激光雷达采集森林数据成本低、易操作,且获取的点云密度高、能获取更高精度的森林结构信息,大大降低了人工林资源数据的获取难度和成本。但在获取数据后,目前仍以人力为主对人工林资源进行动态监测,影响了人工林资源监测的总体进程。因此,开发适用于人工林的资源监测系统能有效提高人工林数据处理效率,加快人工林资源动态监测进程,对提升人工林培养质量、可持续经营管理水平具有重要意义。鉴于此,本文的主要创新和贡献如下:（1）针对人工林树种单一、排列规整,缺乏纹理特征等特点,基于树木的相对空间关系,创建了一种高鲁棒性的多期机载激光雷达人工林点云匹配算法:首先,利用地面点进行z轴配准,并对两期点云进行单木分割,获取树位置和高度信息,并根据树木水平及垂直方向的相对关系提取单木匹配特征;其次,建立合适的相似度函数,结合单木匹配特征构造加权二分图模型,并使用最大权匹配算法得到两期树木对应关系;最后,使用奇异值分解求解最优变换矩阵,完成配准。配准完成后,根据设置的距离阈值将两期树木重新进行配对,并根据单木高度信息计算树高变化。通过在江苏省沿海典型人工林研究区（主要树种为杨树和水杉）进行试验验证,结果表明:所创建的匹配算法在水杉和杨树的典型样地中配准效果均较好,配准精度满足林业需要,其中水杉样地（配准后RMSE=42.5cm）配准结果优于杨树样地（配准后RMSE=58.8cm）。该算法能够有效提升多期机载激光雷达人工林点云的匹配精度。（2）以Pycharm为开发平台,使用Python语言,Py Qt5工具包和Open3d工具包开发了适用于人工林的点云匹配和变化监测系统。对系统进行可行性分析、需求分析和总体设计后,首先设计了数据处理模块,包含点云去噪和坐标转换功能,能对获取的人工林点云数据进行数据预处理;其次设计了点云可视化功能,能分析数据处理结果以及配准结果;然后设计了点云配准功能,使用此功能完成两期人工林点云的精确配准,配准完成后,可使用变化监测功能分析两期人工林单木树高变化。经测试,该系统各功能运行良好,满足人工林资源监测需求。该系统能有效提高人工林资源监测效率,节省人力物力,对科学管理和培育人工林具有重要意义。