融合无人机与背包LiDAR协同多尺度估算中美鹅掌楸混交林地上生物量的创新方法

本研究创新性地整合无人机激光雷达(UAV-LiDAR)、背包LiDAR及高分辨率影像技术，提出多尺度（单木/样地级）生物量精准估算框架。通过种子点邻域特征匹配实现数据融合（RMSE=9.72 cm），开发新型DBH提取算法（R2=0.89），构建冠层体积-生物量模型（R2=0.91），为复杂结构混交林的碳计量提供高精度解决方案。

　　

Highlight亮点

种子点驱动的背包与无人机LiDAR数据匹配展现出卓越性能，配准误差仅9.72 cm，显著提升单木分割精度（F值从0.76跃升至0.87）。我们开发的DBH创新算法融合连续体元素、法向量角、KD树平滑及最小二乘圆拟合技术，实现厘米级精度（R²=0.89，RMSE=1.78 cm）。

Section snippets研究片段

Matching of backpack and UAV LiDAR data and individual tree segmentation背包与无人机LiDAR匹配及单木分割

配准前后的点云可视化对比（图4）生动展示了本研究的创新配准效果。基于邻域特征空间相似性与欧氏距离的优化方法，使背包LiDAR点云坐标精度显著提升。通过CSP算法实现的单木分割，在融合背包LiDAR种子点后，分割准确率提升14.5%。

Conclusion结论

本研究构建的多平台LiDAR协同框架，成功突破复杂混交林生物量估算瓶颈。LAI_pc（源自LiDAR）指标在纯林中表现优异，而D₆（冠层回波密度）指标对混合比例样地的生物量预测更具优势。该技术为森林碳汇监测和精准育种提供了革命性工具。