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本综述聚焦精准林业（PF）中机载激光扫描（ALS）与卫星时间序列数据的整合应用，探讨其在人工林场地评估、监测、营林等阶段对提升生产力、可持续性和运营效率的作用，同时分析挑战与未来方向。
精准林业（PF）依赖高分辨率、及时数据指导营林并促进可持续性。本综述探讨机载激光扫描（ALS）和卫星时间序列数据在精准林业关键阶段的支持作用，包括场地评估、建立、监测、库存更新、生长跟踪、营林干预和收获规划等。
场地评估
森林场地生产力定量估计是场地评估的核心，常用指标为立地指数（SI），传统模型基于样地数据，缺乏空间连续性。ALS 数据可通过高分辨率地形指标提升场地评估，其衍生的数字高程模型（DEM）能有效整合微地形变量到林分生产力模型，还可关联土壤形成因素。多项研究通过 ALS 数据结合环境变量成功预测 SI，为 site-specific 营林规划提供依据。
人工林建立
人工林建立阶段关键活动包括控制竞争植被、施肥和监测树苗存活。施肥需依据土壤养分状况，传统方法耗时昂贵，RS 技术可辅助数字土壤 mapping，结合多源数据优化施肥方案。树苗存活监测中，ALS 结合多光谱数据可提升预测精度，但区分活植被与非活成分仍有挑战，需先进方法整合多源信息。控制竞争植被方面，ALS 在成熟林应用效果较好，但在幼苗阶段分类精度有待提高。
森林 inventory 更新
传统森林资源信息收集方法存在不足，Enhanced Forest Inventories（EFIs）通过 ALS 结合地面数据构建模型，提供详细森林指标。ALS 数据估计森林属性常用面积法（ABA）和单木检测（ITD），两者适用场景不同。整合卫星 RS 可降低 ALS 成本，动态更新森林 inventory，在多地应用中展现出 scalability 和 cost-effectiveness。
森林生长与健康监测
连续监测森林生长和健康对决策至关重要，传统方法难以满足需求。卫星时间序列数据结合变化检测算法可捕捉森林动态，植被指数（VI）如 NDVI、EVI 等用于检测 stress 状况，热成像技术也被用于评估水分 stress。RS 在估计叶面积指数（LAI）方面效果显著，助力监测森林生产力和 canopy 动态。
thinning
thinning 是 mid-rotation 阶段重要措施，旨在管理林分密度和结构。传统 thinning 依赖经验，缺乏精准信息。ALS 的 ITD 模型可提供细尺度数据，计算竞争指数（CI）辅助决策，同时需考虑 wind 风险，结合多源数据建模预测树木细长度，优化 thinning 策略。
收获规划
收获规划需准确地形数据优化机械路线，ALS 衍生的 DEM 可用于森林道路布局和机械效率评估，结合地形指数如地形湿度指数（TWI）和水深（DTW）评估土壤排水和 damage 风险。动态方法整合气候数据提升交通性预测精度，相关技术已在实际应用中取得进展。
挑战与未来方向
当前技术面临数据整合、模型开发、应用准确性等挑战，需在模型优化、技术整合、工具开发、政策支持等方面进一步研究。新兴技术如无人机（UAV）和高光谱传感器展现潜力，未来需解决数据处理和法规限制等问题，推动 RS 技术在精准林业中的广泛应用。
结论
ALS 和卫星时间序列数据整合显著提升人工林管理决策，需进一步研究扩展应用，确保可持续和高效的人工林管理，为精准林业提供实践指导。
