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林业激光雷达:精准测量森林木材蓄积量

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30 Jan 2026 Trishunya Team
林业激光雷达:精准测量森林木材蓄积量
无人机激光雷达 · 林业与蓄积量测量

林业激光雷达:精准测量森林木材蓄积量

📅 30 Jan 2026 ⏱️ 3 分钟阅读 🏷️ 林业测绘 TI Trishunya India

传统上,估算森林林分的木材蓄积量意味着派遣地面调查队测量样本树木并进行推算。无人机激光雷达通过覆盖测区内每棵树木的完整冠层高度模型(CHM),彻底取代了这种基于抽样的猜测。

通过精准获取每个点的地面高程与冠层顶部高程,激光雷达可直接计算树高;将树高与树冠面积相结合,为林业工作者在整个林分范围内进行木材蓄积量和生物量估算提供了坚实的数据基础。

激光雷达林业木材蓄积量测量与冠层高度模型
基于激光雷达数据构建的冠层高度模型(CHM),支持森林蓄积量与生物量的高精度估算。
100%
全林冠覆盖,非样本抽样
单木级别
支持单木树高精准计算
更高效
大幅优于传统人工样地调查

观察冠层高度模型的构建过程

实时林冠蓄积量累积模拟

随着激光扫描横跨林分,每棵树的高度被实时测量,木材蓄积量随之动态累加。
随着更多林冠被扫描和分类,估算的总蓄积量持续增长。

调节林分郁闭度与密度

交互式蓄积量计算器

拖动滑块调整林分密度,观察估计的总木材蓄积量如何随之变化。
55% 林分密度

对单株树木进行抽样测量

点击树木以测量其参数

点击下方任意树冠,查看其由激光雷达反演的树高以及对整体蓄积量的预估贡献。
点击树冠以采样测量其高度。

激光雷达林木蓄积量估算的工作原理

1

数字地形模型(DTM)构建

通过地面点分类生成裸地模型,真实再现林冠下方的地形表面。

2

数字表面模型(DSM)构建

提取各区域最高的激光回波点,构建代表林冠顶层的表面模型。

3

冠层高度模型(CHM)计算

用数字表面模型减去数字地形模型高程,直接得出林分内任意位置的精确树高。

4

单木树冠分割

利用图像分割与空间聚类算法在冠层高度模型中识别单株树冠,实现单木级精细化分析。

5

蓄积量与生物量估算

结合树高、冠幅面积以及树种异速生长方程(Allometric Equations),精准估算全林分的木材蓄积量。

由于激光雷达扫描的是整个林分而非孤立的样地,蓄积量估算能够完整考量测区内的自然变异,包括传统样地抽样极易遗漏的林窗空隙、林木密集斑块以及林缘效应。

抽样样地只能告诉你几棵树的情况,而激光雷达能精准呈现林分中的每一棵树。

在林业工程项目中的实际应用

无论是用于木材资源清查、碳储量评估还是人工林精准抚育管理,全林冠点云覆盖都为现代林业分析带来了革命性改变。我们的无人机测绘团队利用激光雷达扫描数据,为林业和种植园客户提供量身定制的冠层高度模型与资源评估方案。

需要进行森林蓄积量或生物量评估吗?

请向我们提供您的林地面积与树种构成,我们将为您详细解析基于激光雷达的技术路线。

常见问题解答

激光雷达通过从林冠表面高程中减去地面高程,直接计算出每个位置的相对高度,从而获取林分内树木的精确树高。

冠层高度模型(Canopy Height Model)是表示森林林分内各位置树木绝对高度的空间数据集,由激光雷达数字表面模型(DSM)与数字地形模型(DTM)相减生成。

是的。激光雷达采集整个林分的连续三维数据,消除了样地外推的抽样误差,能更真实地反映林地内的空间异质性与自然分布。

可以。利用单木分割算法(如分水岭算法或局部最大值滤波),可以从冠层高度模型中精准识别单株树冠并反演单木参数。

异速生长方程(Allometric Equation)是基于树种特性的经验数学公式,建立了树高、胸径、冠幅与木材蓄积量/生物量之间的函数关系,用于将激光雷达几何测算转化为蓄积量数据。

可以。激光雷达反演的林分生物量是森林碳储量核算、监测与碳汇交易(如REDD+机制)公认的高精度核心数据源。

是的。激光雷达适用于天然林与人工林,而在树种单一、行距均匀的人工林中,结构规整性使单木分割与蓄积量反演更加高效和精确。

覆盖面积取决于无人机航时、载荷重量和飞行规划。通过合理的多架次航线规划,无人机激光雷达可高效覆盖从数十公顷的小林地到数千公顷的大型人工林场。

仍需少量地面实测样地数据。利用少量实测样木数据校准和验证特定区域树种的异速生长方程,能进一步提升整体蓄积量估算的置信度。

激光雷达能敏锐捕捉到枯梢、落叶引起的冠层结构异动和林隙变化;结合机载多光谱或高光谱相机,可实现森林病虫害与健康状况的全面诊断。

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