机载激光雷达遥感具有提供大范围森林三维结构信息的优势，已成为森林生物量测量的重要手段。但现有机载激光雷达生物量估测方法需要测量设置几十上百个地面样地，对样地内每株树木的胸径和树高进行测量，才能实现样地尺度森林生物量模型的构建，且难以获取大范围单木尺度的地上生物量。

       4月12日从中国林业科学研究院获悉，该院资源所激光雷达遥感创新团队，经过激光雷达点云单木分割、树种分类、生物量指数计算、生物量模型构建，实现了单木生物量的遥感计算，这为单株树木碳储量遥感计量提供了新的技术路径。相关研究成果近日已在《环境遥感》《森林生态与管理》《遥感学报》等国内外主流期刊发表。

       创新团队提出了激光雷达生物量指数（LiDAR Biomass Index, LBI），该指数利用单木树冠点云及树高信息实现单木生物量的计算，解决了传统方法对于胸径的依赖。利用解析木数据、地基激光雷达数据构建了分树种可区域推广的模型，对于阔叶树和针叶树均能取得较高的生物量计算精度。

       同时，还发展了一种新的谱聚类单木分割算法（NSC），对大区域机载激光点云高效分割单木对象并提取结构参数，分割结果的匹配率和提取率均有很大提升，单木树高精度88%以上。

       基于机载激光雷达点云的NSC单木分割结果，创新团队还提出了融合树冠形态特征的点云补偿算法，并结合LBI实现了单木、样地、区域尺度的高精度森林生物量计算和制图。该方法通过35株左右不同径级的样本单木，构建任意树种的生物量计算模型，将野外测量工作量压缩到现有方法的1%以内。

       另外，研究团队还集成了两套中国林科院机载遥感观测系统，可实现对地物“图-谱-温-高”信息的同步观测。系统阐明了激光雷达森林观测机理，发展了与多角度光学机理模型相结合的森林参数制图方法，成果用于陆地生态系统碳监测卫星等传感器的参数设置和卫星系统。发展了激光雷达遥感提取单木三维参数、激光雷达生物量指数、林下植被探测、树高生长探测、立地质量制图方法，提升森林碳储量估测和森林经营规划空间化精度。