ABSTRACT

主动遥感数据可用于执行各种林业任务，包括林分特征、库存、森林管理和火灾行为建模。目前的工作通过处理基于冠层高度模型 (CHM) 的个体树木检测 (ITD) 和大面积点云的树木分割，研究了机载激光扫描 (ALS) 派生方法在落叶林中应用的潜力。测试了不同的算法并评估了它们的性能，以显示与ground truth相比，它们中的哪一种可以提供最充足的树木数量。树木规模信息用于确定林龄。森林高度、结构和密度是通过应用个体树检测 (ITD) 来计算一些森林属性（例如茎体积、森林均匀性和生物量估计）来指定的。这篇文章的主要目的是检查森林的状态以实时监控它。我们假设利用最初根据 LiDAR 数据为 ITD 构建的 LM 算法，树木应该以合理的精度自动与 ALS 衍生的 CHM 区分开来。因此，本研究工作研究了固定树顶窗口大小 (FWS)、固定平滑窗口大小 (SWS) 和可变窗口 (VW) 对 ITD 性能的影响（RMSE=3.4% 和 R=0.88）。很明显，从获得的结果来看，较小的窗口大小会导致更多的树。事实上，最小的树被包含附近最高点的最大树遮挡，通常会被大窗户忽略。还探索了树冠描绘以提取树木的高度、半径树冠和 3D 坐标，并将它们与低蓝牙传感器“iBeacon”检测到的值进行比较。

1. Introduction

森林管理和养护是提供森林状况概览、保证和确保森林可持续性的主要和有效战略。为此，我们在本文中编制了一份森林清单。主动遥感技术ALS产生的3D点云包含森林垂直结构的信息，从树冠的顶部到地面(Shin等人，2018年)。事实上，ALS数据通常用于获得精确的地形高程特征，并提供有关森林组成、分布和状况的准确信息(Snchez等人，2018年)。一些研究侧重于利用激光雷达数据对树种进行分

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