機載激光雷達遙感具有提供大范圍森林三維結構信息的優勢，已成為森林生物量測量的重要手段。但現有機載激光雷達生物量估測方法需要測量設置幾十上百個地面樣地，對樣地內每株樹木的胸徑和樹高進行測量，才能實現樣地尺度森林生物量模型的構建，且難以獲取大范圍單木尺度的地上生物量。

4月12日，記者從中國林業科學研究院獲悉，該院資源所激光雷達遙感創新團隊，經過激光雷達點云單木分割、樹種分類、生物量指數計算、生物量模型構建，實現了單木生物量的遙感計算，這為單株樹木碳儲量遙感計量提供了新的技術路徑。相關研究成果近日已在《環境遙感》《森林生態與管理》《遙感學報》等國內外主流期刊發表。

創新團隊提出了激光雷達生物量指數（LiDAR Biomass Index, LBI），該指數利用單木樹冠點云及樹高信息實現單木生物量的計算，解決了傳統方法對于胸徑的依賴。利用解析木數據、地基激光雷達數據構建了分樹種可區域推廣的模型，對于闊葉樹和針葉樹均能取得較高的生物量計算精度。

同時，還發展了一種新的譜聚類單木分割算法（NSC），對大區域機載激光點云高效分割單木對象并提取結構參數，分割結果的匹配率和提取率均有很大提升，單木樹高精度88%以上。

基于機載激光雷達點云的NSC單木分割結果，創新團隊還提出了融合樹冠形態特征的點云補償算法，并結合LBI實現了單木、樣地、區域尺度的高精度森林生物量計算和制圖。該方法通過35株左右不同徑級的樣本單木，構建任意樹種的生物量計算模型，將野外測量工作量壓縮到現有方法的1%以內。

另外，研究團隊還集成了兩套中國林科院機載遙感觀測系統，可實現對地物“圖-譜-溫-高”信息的同步觀測。系統闡明了激光雷達森林觀測機理，發展了與多角度光學機理模型相結合的森林參數制圖方法，成果用于陸地生態系統碳監測衛星等傳感器的參數設置和衛星系統。發展了激光雷達遙感提取單木三維參數、激光雷達生物量指數、林下植被探測、樹高生長探測、立地質量制圖方法，提升森林碳儲量估測和森林經營規劃空間化精度。