摘要
随着全球环境问题的加剧，森林生态系统的经营和管理变得越来越重要。我国现阶段森林调查方式落后，森林经营管理粗放，传统的监测手段费时费力，不能满足现代林业管理的需求。然而无人机遥感技术的应用可以帮助传统林业向精准林业转换，提高测量和检测的效率和精度，有助于保护森林资源和推进林业的可持续发展。 造林是推动生态保护和恢复的重要手段之一，未成林造林地中幼林是森林生长以及森林生态系统的基础。现阶段，大部分研究主要聚焦于中龄、成熟森林，而对监测难度较大的幼林应用较少。本文通过无人机搭载高分辨率相机和激光雷达传感器来获取幼林地的空间信息和结构特征，从而提取出林木参数并进行不同数据源的对比。另一方面，通过造林后年度无人机光学遥感影像对研究区进行持续监测，实现对树木生长变化的精准测量，为幼林生长状态评估和预测提供重要的技术支持。主要研究内容和结论如下： （1）无人机可见光遥感与机载激光雷达（LiDAR）的幼林林木参数提取比较分析。首先通过无人机可见光遥感生成的冠层高度模型（CHM）分析了局部最大值法提取幼树株数和树高；针对机载LiDAR数据，分析了层堆叠算法和点云分割提取单木参数的效果。结果表明，在造林后第二年幼林树高提取中，无人机机载LiDAR数据和可见光摄影测量遥感两者的提取精度都在85%以上。 （2）结合造林前后无人机可见光影像与分治算法的幼林林木树高提取。针对造林后1年的幼树（平均树高1.0m左右）存在高度较低、生长差异较大等问题。在难以建立完整CHM的情况下，提出通过造林前树坑位置以及分治算法对幼树进行高度提取的方法，其中最小检测树高为0.37m。在造林后2年的幼林中，将分治方法与前期局部最大值算法进行对比，发现分治方法从数字表面模型提取的结果相比建立CHM提取的精度结果更高。 （3）评价了多期无人机可见光遥感获取造林成活率与保存率的有效性，并通过单木级幼树树高和树冠生长变化对幼树生长状况进行评价。基于2019、2020、2021年三期无人机可见光遥感影像提取造林后生长1-2年幼树高度，再利用年度间树高的差值得到单木级幼树年高度变化结果。 （4）基于标记控制分水岭分割对具有完整树冠的幼树进行冠幅提取，并且通过人工目视解译的方式获得幼树树冠参考图进行精度评价。此外，结合高度生长变化以及冠幅变化对幼树生长状态进行综合评价。
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