ABSTRACT

光探测和测距 (LiDAR) 技术的快速发展正在推动生态和森林研究。在过去十年中，使用机载 LiDAR 数据开发了许多单树分割技术。然而，使用地面或移动 LiDAR 数据进行准确的树冠分割是提取树枝级森林特征的必要先决条件，但仍然具有挑战性，主要是因为树冠相交和不规则树冠形状带来的困难。在目前的工作中，我们开发了一种比较最短路径算法 (CSP)，用于分割使用地面 (T)-LiDAR 和移动 LiDAR 扫描的树冠。该算法包括两个步骤，即树干检测和随后的树冠分割，后者受到充分证明的代谢生态学理论和维管植物倾向于最小化到根的转移距离的生态学事实的启发。我们在中国的移动激光雷达扫描的路旁树和 T-LiDAR 扫描的阔叶林和针叶林上测试了该算法。分割结果的点级定量评估表明，对于移动激光雷达扫描的路旁树木，所有点都被正确分类到其对应的树木，而对于 T-LiDAR 扫描的阔叶林和针叶林，kappa 系数在 0.83 到 0.93 之间获得。我们相信我们的算法将有助于解决 T-LiDAR 扫描森林中的树冠分割问题，并且可能引起 LiDAR 数据处理研究人员和森林生态学家的兴趣。此外，我们的研究强调了使用生态理论作为处理 LiDAR 数据指南的优势。

1. Introduction

光探测和测距 (LiDAR) 是一种最先进的主动遥感技术，能够通过发射激光捕获三维 (3D) 测量值（Wehr 和 Lohr，1999）。近几十年来，来自不同平台的激光雷达，即星载、机载、地面和移动激光雷达，在估算生物物理森林特性方面显示出巨大的实用性，包括冠层高度 (Naesset, 1997)、森林生物量 (Zhao et al, 2009; Li等人，2015 年）和高分辨率碳储量&#x

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