处理完成 基于机载激光雷达评估亚马逊森林择伐对林冠影响的研究

本研究利用机载激光雷达(LiDAR)技术，通过比较择伐前后数据，精确量化了亚马逊森林林冠结构变化。研究发现择伐导致林冠空隙增加3.9%，平均树高显著下降，揭示了LiDAR在森林监测中的高精度和可扩展性，为可持续森林管理提供了重要技术支持。

　　

监测热带森林择伐影响一直具有挑战性，因为依赖劳动密集型的实地调查。本研究利用择伐前后的机载LiDAR数据，提供了一种精确且可扩展的方法来量化林冠干扰，在朗多尼亚州贾马里国家森林的可持续管理计划内进行。对机载LiDAR数据的分析显示，择伐后林冠空隙显著增加(F=63.5, p<0.001)，林冠空隙对应于由于择伐活动导致的占总地块面积平均3.9 ± 0.4%的增加。每棵倒伐树木的平均林冠空隙面积为158.29 m2(± 35.7)。发现择伐后出现的林冠空隙与被采伐的生物量(AGB)之间存在强烈的正相关关系(18.4 ± 1.7 Mg ha?1)。还观察到平均林冠高度显著降低，从择伐前的26.26 ± 0.40 m降至择伐后的24.62 ± 0.33 m(F=9.86, p=0.005)。平均林冠空隙面积从40.68 ± 2.30 m2转移到77.07 ± 2.82 m2。此外，空隙总数增加了14.6%。择伐前的平均基尼系数为0.50 ± 0.02，择伐后区域为0.64 ± 0.01，择伐对林冠的平均总体影响为择伐区域的16.6 ± 1.5%。使用所提出的方法获得的结果与实地观测一致，证明了与清单和GNSS数据相比，LiDAR检测影响的高准确性。这种高检测率突出了LiDAR点云数据在捕捉微小结构变化方面的敏感性。与择伐前条件相比，观察到的变化表明，LiDAR提供了更精确和可扩展的方法来量化择伐对森林结构的影响。