摘要
森林构成了全球植被生物量的很大一部分，通过激光雷达扫描可以确定诸如生物多样性和碳储量等各种生态指标。然而，由于激光束宽度的限制，激光雷达数据本身存在不确定性，而这种不确定性会传导到基于其生成的各类指标中。本研究提出了一种方法，用于将这种不确定性传导到基于定量结构模型（QSMs）得出的树木指标上，比如树木体积。首先，利用激光束宽度以及初步的几何形状估算来量化点云的不确定性，从而形成所谓的模糊云。接着，通过蒙特卡洛方法对这一模糊云进行迭代采样，直到方差估算值趋于稳定。作为案例研究，我们将该方法应用于三棵大小不同的树木，并展示了针对整棵树、不同分支层级以及沿树高分布的各种指标。研究结果表明，扫描点的数量对树木体积及其不确定性都有显著影响。在30次迭代后，我们达到了5%的方差阈值，即数值趋于稳定。
