基于机载LiDAR数据的树木高度及森林生物量估算——以肯尼亚Mau地区的Londiani森林为例

简介：
本研究利用机载LiDAR技术对肯尼亚Mau地区Londiani森林中的树木高度和森林生物量进行精确测量与估算，为该区域生态管理和保护提供科学依据。 自然资源管理中的战术决策需要依赖准确且最新的空间数据来实现可持续的森林管理。通过使用从卫星或机载传感器获取的多光谱遥感技术，可以大量采集数据，并降低收集成本同时满足对连续精确信息的需求。树高和乳房高度直径（DBH）是预测树木体积和生物量的关键参数。然而，传统的评估方法既耗时又费力，使各国难以定期进行国家森林清查以支持森林管理和REDD+活动。 本研究旨在评估LiDAR数据在Londiani林区不同森林条件下估计树高和生物量方面的适用性。该区域涵盖了多种地形条件下的天然林、人工林以及其他零散的森林类型。收集LiDAR数据时，飞机飞行高度为1550米。利用激光雷达技术测量森林的高度及植被密度以估算其生物量。 在研究过程中，在78个采样点（每个半径为15米）采集了LiDAR数据，并进行了地面实测处理来比较地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。结果显示，LiDAR与实地测量之间的相关系数分别为汇总数据0.92、天然林0.79、人工林0.95以及其他零星森林0.92。