再生树苗对于维持生态韧性森林的多样且高效的生态系统功能至关重要，同时也有助于可持续的森林管理。自然再生和人工种植苗木是常见的林业栽培方法。林下幼苗的空间分布和表型参数测量对于研究林冠结构特征以及森林下光照动态变化对苗木生长的影响具有重要意义，也有助于进一步探索森林下植物再生和演替的内部机制。树高、胸径和冠幅等表型参数对于林木育种和森林管理在遗传物质选择方面至关重要。然而，由于树木寿命长、生长范围广且形态各异，森林表型参数的获取是一项挑战，需要长期和高频的监测。传统的在野外手动测量林下苗木以获取表型参数的方法是破坏性的、耗时的和劳动密集的。激光雷达技术能够通过森林间隙穿透森林冠层，提供了获取森林表型参数的新可能性。与其他激光扫描技术相比，如地基激光雷达扫描(TLS)或卫星激光雷达扫描，无人机载激光雷达扫描(ALS)能够提供更广泛的再生苗木的表型参数，包括树高和冠幅。

2024年2月，Plant Phenomics在线发表了中国林业科学研究院资源信息研究所和国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室合作完成的题为Identifying Regenerated Saplings by Stratifying Forest Overstory Using Airborne LiDAR Data的研究成果。

图1 研究区域的分布，ALS点云，以及本研究中使用的参考数据的大致位置。(A)样本地块的位置。(B)无人机获取图像内林下树苗的实际场景。(C)样地正射影图，样地分为15个子样地，大小相同，用红色方块表示。叠加在红色方块上的蓝色多边形表示TLS数据收集的范围。(D)研究区ALS点云侧视图，(E)俯视图，包括成熟乔木和林下树苗。

研究人员利用ALS数据检测再生森林的树高和分布信息。然而，现有方法很少关注林下苗木的表型参数估算，可能受到扫描模式和点云精度的限制。再生幼苗的表型参数变异受到林冠间隙特征的极大影响。充足的间隙不仅为幼苗的再生提供生长空间，还导致上层成熟树木的茎密度较低，更容易被无人机载雷达的激光穿透。随着点密度的增加，ALS技术有潜力描述再生森林的内部三维结构，为估算林下幼苗树高和冠宽提供了新途径。

图2 过分割和欠分割树的后处理策略。(A) Undersegmented tree和投影平面。(B)使用最小边界框算法构造垂直平面。(C)拐点检测。(D)树的后处理结果。

为了解决这一问题，提出了一种基于ALS雷达数据提取林下更新幼苗表型参数的方法框架。首先，利用高密度ALS数据获得相对完整森林的林下环境描述，然后通过改进的NSC个体树分割算法处理上层树分割结果，间接提高了上层成熟树的位置精度。在此基础上，成功地移除了幼苗中混合的上层成熟树的树干点，避免了因上层树位置检测不准确而导致的问题。此外，开发了一种基于局部自适应聚类的方法，用于提取林下更新幼苗。该方法能够自动实现大范围内的林下幼苗分割，并获取它们的表型参数，如树高和冠宽。通过野外测量数据验证，该方法的总体检测率和匹配率分别达到了121.03%和82.08%。从ALS数据提取的幼苗高度与野外测量的高度在不同尺度上取得了高一致性，表现出良好的结果。另外，通过与TLS数据比较，该方法显示出较高的准确性。这一方法为研究幼苗的生长状况和森林管理规划提供了技术支持。

论文链接：

https://spj.science.org/doi/10.34133/plantphenomics.0145

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