国家森林资源调查中地面与移动激光扫描技术的理论与实践：从技术创新到应用实施

为解决国家森林资源调查(NFI)中传统测量方法效率低、数据单一的问题，研究人员开展了地面激光扫描(TLS)和移动激光扫描(MLS)技术应用研究。通过法国、芬兰和瑞士的案例验证，证实TLS/MLS可精准获取树木DBH、高度、体积等传统属性，并扩展冠层结构、木质微生境等增强属性。该研究为NFI提供了标准化技术路径，推动森林监测向多维度、高精度发展。

　　

森林资源监测是国家生态战略的重要基础，但传统森林调查方法面临效率瓶颈——人工测量耗时耗力，且难以获取树木三维结构数据。随着全球对森林碳汇、生物多样性等生态功能的关注提升，如何实现大规模、高精度的森林参数动态监测成为国际难题。

比利时列日大学吉embloux Agro-Bio Tech学院(ULiège, Faculty of Gembloux Agro-Bio Tech)的Justin Holvoet团队在《Reproduction and Breeding》发表研究，系统评估了地面激光扫描(Terrestrial Laser Scanning, TLS)和移动激光扫描(Mobile Laser Scanning, MLS)在国家森林资源调查(National Forest Inventory, NFI)中的实践应用。通过法国、芬兰和瑞士三大NFI体系的实证分析，证实这些技术不仅能替代传统胸径(DBH)和树高测量，更能解锁冠层体积、枝叶分布等43项新型生态参数，为森林资源管理提供革命性工具。

研究采用多源数据融合技术：通过FARO Focus和GeoSLAM ZEB Horizon等设备采集点云，利用TreeQSM和SimpleTree算法构建定量结构模型(QSM)，结合CloudCompare平台进行语义分割。在法国NFI中采用9-12站多角度扫描策略，瑞士NFI则创新性设计50m×50m网格化MLS行走路径，确保复杂林分的数据完整性。

研究结果揭示三大突破：

1. 传统属性提取精度验证

   通过芬兰253个样地的测试，多站TLS的DBH测量误差仅0.66-0.97cm，优于单站扫描(1.3-7.0cm)。MLS在20,000m²样地中实现70%立木探测率，验证了其大范围应用的可行性。

2. 增强属性创新应用

   瑞士团队开发的TreeDetector算法成功从点云提取冠层投影面积(α-shape法)和空隙率(gap fraction)，其冠层体积估算与实测R²达0.89。法国数据则显示，QSM重建的材积误差较传统方程降低12.4%。

3. 操作约束量化分析

   对比三国案例发现，TLS在密林(>1000株/ha)的 occlusion(遮挡)导致30%数据缺失，而MLS通过SLAM(同步定位与建图)技术将扫描时间压缩至15分钟/公顷，但风速>5m/s时会引入0.5m的点云漂移误差。

这项研究标志着森林调查进入三维数字化时代。TLS/MLS不仅解决了NFI长期面临的"测量维度单一"和"人力依赖度高"的双重困境，其产生的结构化点云数据更可回溯分析——例如通过历史扫描数据重建林分生长模型。作者特别强调，这些技术应与传统方法形成互补而非替代，在法国NFI中，持续5年的并行验证为数据连续性提供了关键保障。

未来，随着深度学习算法(如PointNet++)的嵌入，TLS/MLS有望实现单木物种自动识别(当前准确率92.6%)和病虫害早期预警。该研究为全球NFI体系制定了一条兼顾技术创新与操作可行性的实施路径，其建立的标准化评估框架(如occlusion量化指标)将成为行业重要参考。