【摘 要】
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背包式激光雷达（Backpack Laser Scanning,BLS）在森林资源调查中具有很大的应用潜力，但在复杂地表情景下，单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区，利用随机森林方法，基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄积量进行估测。首先，对BLS点云进行单木分割，提取单木胸径（DBH）、树高（Htree）、冠幅直径（CD）、冠幅面积（CA）、冠幅体积（CV）、郁闭
【机 构】
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北京林业大学森林资源和环境管理国家林草局重点实验室
【基金项目】
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中国林业科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金项目“森林资源出数关键技术研究”（CAFYBB2021SY006）； 国家自然科学基金项目“森林地上生物量动态信息时空协同分析及建模”（41871279）,国家自然科学基金项目“基于相关生长理论的森林光学微波信息互补机理研究”（41971289）； 高分辨率对地观
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背包式激光雷达（Backpack Laser Scanning,BLS）在森林资源调查中具有很大的应用潜力，但在复杂地表情景下，单木材积和林分蓄积量提取精度存在较大不确定性。以广西高峰林场为研究区，利用随机森林方法，基于BLS点云数据对单木材积和样地蓄积量进行估测。首先，对BLS点云进行单木分割，提取单木胸径（DBH）、树高（Htree）、冠幅直径（CD）、冠幅面积（CA）、冠幅体积（CV）、郁闭度（CC）、间隙率（GF）和叶面积指数（LAI）共8个特征参数，并计算56个分层高度指标（高度百分比、累积高度百分比、变异系数、冠层起伏率等）。然后，通过随机森林算法构建单木材积估测模型，并对比各种参数组合的预测精度。得到结果：（1）仅用8个单木结构特征参数进行建模，估测精度为：R~2=0.83、RMSE=0.097 m~3；（2）加入分层高度指标的模型估测精度有所提升：R~2=0.87、RMSE=0.087 m~3；（3）通过Boruta算法进行变量筛选，输入参数从64个减少至52个，估测精度差异不大：R~2=0.87、RMSE=0.087 m~3；（4）样方蓄积量估测精度为：R~2=0.97,RMSE=0.703m~3·ha-1。结果表明，基于BLS点云建立随机森林单木材积估测模型可以较好地估测单木材积，样方蓄积量估测精度高。
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