利用搭载在无人机上的激光雷达技术研究修剪对可可种植系统中树冠结构的影响：以西非的一个实验和案例研究为例

《Agroforestry Systems》：Investigating the effects of pruning on canopy structure in cocoa farming systems using drone-borne LiDAR: an experiment and case study in West Africa

可持续可可生产需解决西非修剪和农林系统转换监测难题，本研究利用无人机LiDAR在科特迪瓦开展验证，发现该方法能有效区分修剪与未修剪全日照单一作物（准确率92%）和不同阶段农林系统，并准确反演冠层结构和生物量（R2=0.79-0.73）。

　　

摘要

为了支持西非的可持续可可生产，需要可扩展的解决方案。监测未修剪的全日照单一种植园向修剪过的成熟农林业系统的转变仍然是可可种植中的一个主要挑战，而这一挑战可以通过遥感技术得到解决。在这方面，本研究探讨了使用无人机搭载的激光雷达（LiDAR）来追踪和预测科特迪瓦（世界上最大的可可生产国）各种可可种植系统中由于修剪和种植遮荫树而引起的冠层结构和生物量的变化。实验条件下的结果显示，某些（但并非所有）冠层结构特征的变化与全日照单一种植园的修剪强度相关。此外，还观察到生物量减少与修剪后叶面积指数变化之间存在显著相关性（r = -0.82，p < 0.01）。通过对53个种植园中的264个样地进行调查，我们的研究表明，无人机搭载的激光雷达能够通过利用冠层结构特征的差异，有效区分修剪过的和未修剪的全日照单一种植园以及不同阶段的农林业系统（平均准确率为92%）。该技术还能准确估算这些种植系统的地上生物量（可可的R2 = 0.79，总地上生物量的R2 = 0.73，均方根误差分别为0.10和对数尺度上的0.18）。因此，本研究突显了无人机搭载激光雷达在监测可可种植系统中的修剪行为和农林业转型方面的可靠性和多功能性，并强调了在这一领域继续开展研究的必要性，以便将这项技术大规模应用，以支持可可种植园的干预规划和管理策略。