基于无人机影像与SfM技术的摩洛哥Argane森林树高与冠幅精准估测研究

本研究针对Argane森林资源监测需求，采用无人机(UAV)搭载SfM技术，通过对比ForestTools、rLidar和LM算法，实现了树高(R2=0.95)与冠幅(R2=0.84)的高精度估测，为半干旱区森林可持续管理提供了创新技术方案。

　　

在摩洛哥西南部的干旱地区，Argania spinosa（刺阿干树）作为生态经济双支柱树种，其精准监测却面临传统方法效率低下、卫星遥感分辨率不足等挑战。尤其当需要获取单木尺度的树高、冠幅等关键参数时，现有技术难以兼顾精度与成本。这种困境直接制约着当地森林碳汇评估、生物量测算等生态管理工作。

为突破这一技术瓶颈，来自摩洛哥的研究团队在《Geomatica》发表了一项创新研究。该团队采用消费级无人机搭载多光谱传感器，结合结构运动恢复(Structure from Motion, SfM)算法，开发了一套适用于Argane森林的精准测量方案。通过对比三种局部最大值算法(Local Maxima, LM)和逆向流域分割(Inverse Watershed Segmentation, IWS)技术，最终实现了亚米级精度的森林参数反演，为半干旱区森林资源动态监测树立了新标杆。

研究团队主要运用了四项核心技术：1）无人机多光谱影像采集（飞行高度30米，重叠率80%）；2）Agisoft Metashape软件生成数字表面模型(DSM)与数字地形模型(DTM)；3）冠层高度模型(CHM)的局部最大值算法处理；4）基于R语言的ForestTools和rLidar包统计分析。研究区域覆盖摩洛哥四个典型Argane森林样地，通过1,089株样木的实地测量数据验证算法精度。

在"Materials and Methods"部分，研究详细阐述了30米低空航测方案的设计依据。特别值得注意的是，团队采用Vertex 5激光测距仪进行地面验证，确保数据可比性。通过设置4个地面控制点(GCPs)，使DSM平面精度控制在2厘米内，为后续CHM计算奠定基础。

"Results"章节显示，三种LM算法对树高的估测均达到R²=0.95的极优水平，其中ForestTools的RMSE仅0.32米。冠幅估测方面，ForestTools与IWS ArcGIS分别取得R²=0.84和0.81的精度，显著优于传统卫星遥感手段。箱线图分析揭示算法间无显著差异(p>0.05)，但低空航测存在约0.16米的系统性高估，这与地形坡度导致的点云偏移有关。

"Discussion"部分深入剖析了技术优势：30米飞行高度被证实是平衡效率与精度的最优解，较100米航高减少32%的冠幅低估误差。研究同时指出，IWS算法在阔叶林中的局限性，建议结合机器学习提升复杂冠层分割效果。这些发现不仅验证了消费级无人机在林业调查中的实用性，更建立了首个针对Argania spinosa的遥感估测标准。

该研究的核心价值在于：1）首次系统评估了UAV-SfM在Argane森林的适用性；2）开发了可推广的低成本监测方案，单木检测精度提升40%；3）为联合国可持续发展目标(SDG15)中的森林可持续管理目标提供了技术支撑。正如作者强调的，这套方法特别适合地形复杂的保护区，未来可通过季节监测揭示Argania spinosa的生长动态，为这种"沙漠黄金"树种的保护性开发提供科学依据。