基于点云配准优化的云南松单木地上生物量高精度估算框架研究

为解决复杂地形下森林单木地上生物量(AGB)估算精度不足的问题，研究人员通过融合无人机激光扫描(ULS)与背包激光扫描(BLS)点云数据，结合迭代最近点(ICP)算法和高度过滤分割策略，构建了云南松(Pinus kesiya var. langbianensis)区域特异性异速生长方程。结果显示，未归一化点云在15-25°中坡区配准误差最低(RMSE=0.2581 m)，基于胸径(DBH)和树高(H)的AGB估算模型精度达R2=0.9879，为复杂地形森林资源调查提供了创新方法框架。

　　

在应对全球气候变化和森林碳汇评估的背景下，准确估算单木地上生物量(Above-Ground Biomass, AGB)成为生态学研究的关键挑战。传统AGB调查依赖人工测量胸径(DBH)和树高(H)，效率低下且难以适应复杂地形。尤其对于云南松(Pinus kesiya var. langbianensis)这类具有重要生态价值的树种，其快速生长特性和区域异质性使得通用模型精度不足。如何通过多源遥感技术实现高精度AGB估算，成为当前森林资源管理的技术瓶颈。

针对这一难题，西南地区的研究团队在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》发表研究，提出了一种融合无人机激光扫描(Unmanned aerial vehicle laser scanning, ULS)和背包激光扫描(Backpack laser scanning, BLS)的点云配准优化框架。研究团队在云南普洱市镇沅县选取9个30m×30m样地，按坡度划分为0-15°、15-25°和>25°三类地形，采集64株伐倒木数据构建区域异速生长方程。关键技术包括：1) 基于迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法的点云配准；2) 高度过滤分割策略（保留ULS 2m以上点云）；3) 种子点分层聚类个体树分割；4) DBH和H参数提取与校正。

3.1 单木AGB模型构建
通过分析DBH、H与AGB的关系，发现DBH²-H组合变量的异速生长方程最优(R²=0.9879, RMSE=22.9243 kg)，显著优于单一参数模型。留一交叉验证(LOOCV)证实该模型具有最佳泛化能力。

3.2 不同坡度下的点云配效比较
未归一化点云在中坡度(15-25°)表现最佳，配准误差最低(RMSE=0.2581 m)，而归一化处理在陡坡(>25°)导致特征点丢失。高度过滤策略有效消除低矮植被干扰，使DBH测量误差稳定在1.9744-2.9377 cm。

3.3 个体树分割性能评估
基于融合点云的种子点分层聚类算法，在中坡度区域获得最高F-score(0.83)，但陡坡区因地形复杂出现误分割。树冠遮挡和低矮分枝是主要误差来源。

3.4 参数提取与AGB估算
校正后的DBH和H参数输入异速方程，AGB估算精度达R²=0.9730。研究发现DBH对AGB的影响权重高于H，且中坡度区域参数提取最稳定。

该研究创新性地提出地形自适应的点云分段融合策略，首次实现云南松天然林在复杂地形下的高精度AGB估算。其意义在于：1) 突破单一LiDAR数据源局限，通过ULS-BLS互补克服冠层穿透难题；2) 揭示坡度对配准精度的影响规律，为山地森林监测提供方法优化依据；3) 建立的DBH²-H异速方程填补区域模型空白。未来可结合深度学习算法进一步提升自动化水平，推动LiDAR技术在碳中和评估中的应用。