森林资源精准调查是森林经营管理的基础,能够促进林业的可持续发展。激光雷达（Light Detection And Ranging,Li DAR）技术能够进行大范围精准化的测量,可以实现单木位置及参数的提取,且具有较高的精度。但Li DAR存在设备昂贵、专业要求较高的问题。近景摄影测量（Close Range Photogrammetry,CRP）技术能够实现林分序列相片到三维场景的重建,且成本低、效率高、操作简便,而使用CRP重建的林木点云缺失树干中上部分信息,无法测量林木树高和材积等参数。本研究以内蒙古旺业甸林场和广西高峰林场为研究区,选取6个人工林样地进行林分参数提取研究,其中获取4个样地（2个落叶松林、1个油松林和1个桉树林）TLS（Terrestrial Laser Scanning,TLS）点云数据和CRP技术重建的林分三维点云数据,用于单木胸径、树高及材积提取;获取3个样地（2个桉树样地和1个红椎样地）TLS点云数据反演林分叶面积指数（Leaf Area Index,LAI）。主要内容和结果如下:（1）CRP图像采集方法研究。以桉树样地为试验对象,对比分析了不同相片采集方案获取的林分序列图像三维重建的效果,并通过单木重建情况进行评价,结果表明,小样地拍摄方案具有较好效果。（2）利用TLS点云数据,分别使用圆拟合、区域高差法以及分段求积法提取单木胸径、树高和材积。使用每木检尺实测值作为验证数据进行精度评价。结果显示4个样地单木胸径提取的RMSE分别为0.97cm、0.80cm、1.03cm、和1.11cm,精度分别为94.00%、95.95%、93.95%和96.15%;单木树高提取的RMSE分别为0.9434m、1.0250m、0.8885m和2.3281m,精度分别为94.58%、95.12%、94.70%和93.98%;材积RMSE分别为0.0333m3、0.0413 m3、0.0316m3和0.1624 m3,精度分别为91.40%、89.65%、89.89%和74.86%;验证了利用TLS提取单木参数的方法具有较高精度,可用于样地精细调查。（3）利用TLS冠层点云数据反演林分LAI。首先使用球极投影法将点云数据投影到球极坐标系,然后计算孔隙度、丛生指数和有效叶面积指数（Effective Leaf Area Index,LAIe）,进而反演LAI。结果显示2个桉树样地和1个红椎样地反演LAI的精度分别为93.63%、93.85%和94.43%。（4）利用CRP技术对林分序列相片进行三维点云重建。分别使用圆拟合、干曲线法、生长方程构造和基于三维点云的生长方程-分段求积结合的材积估算方法提取单木胸径、树高和材积,并以TLS单木参数提取结果为验证数据评价精度。结果表明,2个落叶松样地、油松样地和桉树样地胸径提取RMSE分别为1.43cm、0.52cm、1.69cm、和1.48cm;精度分别达到90.18%、96.54%、90.17%和95.00%;树高提取RMSE分别为0.7636m、1.3843m、1.3348m和4.8801m;树高提取精度分别为93.34%、91.71%、90.32%和85.96%。材积提取RMSE分别为0.0136m3、0.0086m3、0.0161m3和0.0704m3;材积平均提取精度分别为91.55%、91.94%、89.86%和89.6%,单木参数提取均取得了较高的精度,证明本文的方法与流程具有可行性。