【摘 要】
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构建多变量的天山云杉林Schumacher蓄积收获模型，提高林分蓄积量反演精度，获得便捷、快速提取森林蓄积信息的技术方法，为探索山地天然林精准监测与评价提供技术途径。以2020年激光雷达影像与样地实测数据为研究材料，在激光雷达影像图中提取遥感因子，代入Schumacher蓄积收获模型中，通过再参数化来构建适用于天山云杉林的可变密度收获预估模型，并进行精度检验。结果表明，激光雷达影像分辨率较高，进行
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区林业改革发展基金项目（XJTB20181102）；
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构建多变量的天山云杉林Schumacher蓄积收获模型，提高林分蓄积量反演精度，获得便捷、快速提取森林蓄积信息的技术方法，为探索山地天然林精准监测与评价提供技术途径。以2020年激光雷达影像与样地实测数据为研究材料，在激光雷达影像图中提取遥感因子，代入Schumacher蓄积收获模型中，通过再参数化来构建适用于天山云杉林的可变密度收获预估模型，并进行精度检验。结果表明，激光雷达影像分辨率较高，进行点云数据处理后，树高提取精度为89.64%,每公顷株数提取精度为85.13%,坡度提取精度为84.26%,坡向提取精度为84.26%,海拔提取精度为97.25%。结合Schumacher蓄积收获模型构建天山云杉蓄积量反演模型，R~2=0.80,将检验数据代入模型中，估测蓄积量与实测蓄积量平均精度为90.22%,模型的拟合度较好。研究将立地因子、林分密度、林龄等变量引入Schumacher蓄积收获模型，对于天山云杉的蓄积估测精度有较大提高，优于以往经验模型，满足新疆山地天然林数字经营管理的标准。
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为提高森林单木生物量估测精度和效率，本研究基于无人机激光雷达技术对某市林业示范基地的水曲柳、樟子松样地进行点云数据获取及单木生物量估测。研究通过对采集到的点云资料进行树高、冠幅等单一木质建筑的参数的优化处理；在此基础上，利用修正的凸包方法对树冠体积、树冠投影区域进行了提取。将以上所得的单一木质构件的参数应用到常规CAR生物量模式中，利用无人机的雷达点云资料，构建了单一木材的生物量模式。
红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带、受到海水周期性浸淹的木本植物群落，被公认为是海陆边缘重要的蓝色碳汇，但由于其地处海岸带区域，受人类开发利用活动的影响严重。本文选择广西茅尾海红树林保护区为研究区，以无人机多光谱和激光雷达影像为数据源，利用支持向量机分类方法对红树林优势种类进行分类；提出了单木分层分区距离判别聚类分割方法，准确提取了红树林的单木结构信息；估算了研究区红树林地上生物量。得出以下结论
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