基于LiDAR与机器学习融合的单木地上生物量精准估算方法研究

为解决全球变暖背景下本地化树木生物量估算精度不足的问题，研究人员创新性地结合LiDAR点云技术与机器学习算法，开发了融合树科参数与高级形态特征的异速生长模型。该研究通过"逆向生长"数据增强算法解决样本量限制，采用XGBoost构建的模型精度达R2=0.82，为香港地区碳汇评估提供了高精度工具，显著提升了混合树种生物量估算的准确性。

　　

在全球气候变暖日益严峻的背景下，树木碳汇功能成为实现碳中和的关键途径。然而现有全球异速生长模型在估算本地树木生物量时面临重大挑战：一方面，依赖简单回归方法难以捕捉复杂树木结构特征；另一方面，物种特异性模型与混合物种模型难以兼顾精度与普适性。香港作为生物多样性丰富的亚热带地区，仅有的本地模型基于13个树种构建，已无法满足当前碳汇评估需求。这一现状凸显了开发新型生物量估算方法的紧迫性。

香港理工大学的研究团队开创性地将激光雷达扫描技术与机器学习相结合，建立了融合树科分类特征的高精度估算体系。研究历时13个月采集了100棵涵盖31个树种的实测数据，通过背包式LiDAR系统获取三维点云模型，创新性地提出"逆向生长"算法实现数据增强，并采用TreeQSM软件提取包括树干体积、枝干面积等15项高级形态参数。相关成果发表在《Trees, Forests and People》期刊，为区域碳汇监测提供了新范式。

关键技术方法包括：1) 结合实验室烘干法与点云体积计算的AGB测量技术；2) 基于均值漂移聚类和骨架提取的点云"逆向生长"增强算法；3) 采用XGBoost等四种机器学习算法构建异速生长模型；4) 通过QSM模型提取DBH、冠层面积等高级参数。研究选取100棵涵盖17个科的本地树种，通过5折交叉验证评估模型性能。

【AGB测量方法验证】
通过对比QSM测量与传统手工测量数据，验证了DBH(R²=0.96)、树高(R²=0.89)等参数提取的可靠性。与Chave经典模型相比，本研究的测量方法显著提升了与实测AGB的相关性，为后续建模奠定数据基础。

【数据增强效果】
创新的"逆向生长"算法通过迭代修剪枝干点云，成功模拟了不同生长阶段的树木形态。三维散点图显示，增强后的数据能有效反映相同DBH下因结构差异导致的AGB变化，解决了传统模型对结构变化不敏感的问题。

【模型性能比较】
六种模型的对比显示：传统异速生长模型(模型1-3)最高仅达R²=0.53；而融合QSM参数的XGBoost模型(模型6)表现最优(R²=0.82，MAPE=40.7%)。特别值得注意的是，加入树科分类特征使预测精度提升4%，证实了分类学特征对生物量估算的价值。

【参数重要性】
相关性分析揭示：枝干面积(BA)与AGB相关性最高(r=0.86)，其次是DBH(r=0.84)。出人意料的是，传统关键参数树高(TH)呈现负重要性(-0.12)，表明在复杂树形条件下，TH可能成为干扰因素。这挑战了传统异速生长模型的基本假设。

研究结论部分强调，这套融合LiDAR点云增强与机器学习的方法体系，首次实现了香港地区多树种生物量的高精度估算(R²提升55%)。其创新性体现在：1) "逆向生长"算法突破样本量限制；2) QSM参数提取揭示枝干结构的关键作用；3) 树科分类特征的引入为混合树种建模提供新思路。该成果不仅为亚热带城市碳汇评估建立新标准，其技术框架也可推广至其他生物多样性热点地区，对全球气候变化研究具有重要方法论意义。