激光扫描技术捕捉森林结构复杂性动态演变的多源数据一致性研究

推荐：本研究针对不同激光扫描技术（TLS/ALS）监测森林结构复杂性发展的数据一致性问题，通过7-10年南方针叶林49样地监测，发现间隙分数（gap fraction）和香农熵（Shannon entropy）能跨技术（0.4-3600 pts/m2）稳定反映结构演变，而三维指标（如植被占有率）受点云特性影响显著，为多源激光扫描数据在生态监测中的标准化应用提供关键依据。

　　

森林作为地球生态系统的重要组成，其结构复杂性直接影响生物多样性维持和碳汇功能。然而，传统森林调查方法难以全面量化结构特征，而快速发展的激光扫描技术（LiDAR）虽能三维重建植被，但不同技术（如地面TLS与航空ALS）获取的数据密度（0.4-3600 pts/m²）和几何特性差异显著，导致长期监测中数据可比性存疑。这一瓶颈严重制约了激光扫描在生态保护和可持续林业中的应用。

针对该问题，芬兰自然资源研究所（Natural Resources Institute Finland, Luke）的研究团队以南方针叶林49个样地为对象，利用多时期TLS与不同分辨率ALS（低/中/高密度）数据，系统评估了8种结构指标在7-10年监测周期内的表现。研究发现，水平结构指标如间隙分数（gap fraction）和垂直分布指标香农熵（Shannon entropy）能跨技术一致反映结构演变方向与幅度（p<0.05），而三维复杂度指标（如植被占有率）则显著受点云密度影响。该成果发表于《Trees, Forests and People》，为多源激光扫描数据在长期生态监测中的标准化应用提供了关键方法论支撑。

研究采用四项核心技术：1）多平台激光扫描数据采集（TLS与0.4-3600 pts/m² ALS）；2）基于冠层高度模型（CHM）的个体树分割；3）分形维数（box-dimension）量化树木架构复杂性；4）体素化分析空间占据模式。通过配对样本检验比较不同技术间指标变化的一致性。

主要结果

1. 分析方法的敏感性差异：低密度ALS（0.4 pts/m²）下，分形维数均值低于理论阈值1，表明其不适用于稀疏点云；而TLS数据（20000 pts/m²）始终获得有效分形值（1.44→1.46）。
2. 跨技术一致性指标：间隙分数在所有技术中均显著降低（p<0.05），反映冠层密闭度增加；香农熵增幅相似（Δ=0.12-0.15），表明垂直分层强化。
3. 三维指标的局限性：植被占有率在TLS中无显著变化，而高密度ALS显示下降，凸显数据采集几何（自上而下vs.地面视角）对结果的影响。

讨论与意义
该研究首次系统验证了激光扫描技术间结构监测指标的兼容性。香农熵与间隙分数的稳健性使其成为多源数据融合的理想选择，而分形维数等三维指标需谨慎用于低密度ALS。这一发现对全球森林动态监测网络建设具有双重价值：一方面支持历史低分辨率ALS数据与新兴高精度TLS数据的联合分析，另一方面为制定跨传感器监测标准提供理论依据。研究者特别指出，未来应开发机器学习方法校正技术间偏差，并深入探究林型与林龄对指标稳定性的影响，以推动激光扫描在生态保护中的精准应用。