什麼是激光雷達？激光雷達（Light Detection and Ranging，LiDAR）是一種新興的主動遙感技術，能夠在多時空尺度上獲取森林生態系統高分辨率的三維地形、植被結構參數、葉面積指數等參數。它的工作原理是通過測定傳感器發出的激光在傳感器與目標物體之間的傳播距離，來分析目標地物表面的反射能量大小、反射波譜的幅度、頻率和相位等信息，進而實現對目標物體的精確定位、識別以及一些特性的檢測。一般按照承載平臺的不同，又可分為星載、機載和地面激光雷達。
激光雷達技術最早是基於機載平臺進行的針對近海岸線水深測量的研究工作，1968年，美國 Syracuse 大學的 Hickman 和 Hogg 建造了世界上第一個激光海水深度測量系統，進行了基於機載激光雷達不同回波之間時間差的海洋深度測算，首次闡述了激光水深測量技術的可行性。隨著科學的發展， LiDAR 蘊藏的巨大的應用前景受到人們的關注，逐漸被應用於生態學領域。
新興的 LiDAR 技術能夠獲取地物精細的三維信息，利用點雲數據可以構建研究區域的精細地形和反演植被結構參數（樹高、覆蓋度、葉面積指數等），進而結合地面實測的物種分佈信息估算更大尺度的生物多樣性分佈信息。
圖1 激光雷達點雲數據（a）和傳統光學影像數據（b）比較，（c）為點雲剖面數據
1、生成精細的林下地形產品
地形歷來都被視為生態學研究中的重要環境影響因子，一方面，它是劃分立地條件的重要參考因素，另一方面，地形因子通過對光照、水分、土壤條件的再分配促使群落生境分化，進而間接影響植物群落的物種多樣性、蓄積量等生物特性。
此前，科研人員經常通過 GPS 和全站儀組合測量的作業方式建立地形圖，雖然這種方法可以得到單點或小範圍亞米級精度的 DEM ，但實踐證明，這種方法受限於人工操作、自然條件等因素，整體作業效率低，作業流程時間長。
而機載激光雷達技術能夠穿透森林快速獲取高分辨率的數字地形產品，反映林下的精細的地形起伏，提供更精確的地形參數。
圖2 LiDAR 生成的 DEM 與其他數據 DEM 產品的效果對比。（a）航片影像（b）航拍影像 DEM ，30 m 分辨率；（c）LiDAR 生成的 DEM ，分辨率1 m
2、森林結構參數批量提取
測量樣方內單株木的樹種、位置、高度、胸徑、冠幅和樣方的植株密度、胸高斷面積等參數是森林資源調查的重要內容之一，與傳統樣方調查相比，LiDAR 技術最突出的特點是兼具細節與大尺度。可以說，LiDAR 生成了一個現實世界的“模型”，應用到林學與生態學中則是一個可以量測的真實三維群落。
此前調查人員只能通過建立其與胸徑的關係間接推測樹高，而利用 LiDAR 可以準確提取高度信息；
樹冠冠層結構的改變能夠敏銳反映出植物對其逆境脅迫的應變與適應，但是一直以來，冠層三維結構的複雜性導致實現其準確測量極具挑戰，而 LiDAR 具備的高速率採集和大範圍監測能力，使其成為描述林冠複雜三維結構特徵的有效工具，並能比傳統技術更為迅速地確定林冠結構參數；
材積和蓄積量也是森林經營中常用的評價指標，傳統獲取材積的最直接方法是將樹木採伐後分段計算體積，而 LiDAR 在獲取材積方面有著令人興奮的優勢，甚至可以不用進行樹高、胸徑的測量，就可以直接通過建立樹的真實三維空間模型，積分精確計算單木材積，這種方法既可以在單木尺度上實現，又可以在景觀尺度上進行。
LiDAR 還可以實現生物量的精準計算。
正因為 LiDAR 能批量提取和定量描述以上森林結構參數，從而能為物種分佈生境提供更為綜合全面的描述和評價。
圖3 三維立體生境定量化參數提取示意圖（a）樹高；（b）冠幅；（c）胸徑；（d）枝下高
3、葉面積指數計算
葉面積指數（Leaf Area Index，LAI）可以定義為單位地面面積上所有葉子表面積的總和(全部表面 LAI )，也可以定義為單位面積上所有葉子向下投影的面積總和(單面 LAI )，它是反映森林冠層光合作用能力、群落生長狀況的一個重要生物物理參數。
目前葉面積指數的計算方法主要有直接測量法和間接測量法兩種，直接測量法費時耗力，並且具有很大的破壞性，不能被廣泛利用；間接測量法主要包括光學儀器法和被動遙感法，前者結果存在明顯低估現象，後者則容易出現飽和問題。
而激光雷達技術的引進可以明顯改善這種問題，LiDAR 數據的優勢在於，它可以獲得任意尺度的 LAI ，可以在任意位置獲取 LAI ，避免了魚眼鏡頭法因攝影位置選擇而帶來的誤差。更為重要的是，它能夠獲取垂直方向上 LAI 的連續變化。目前，利用 LiDAR 進行 LAI 推算的研究越來越多，如中國科學院植物研究所郭慶華研究組李玉美博士提出了一種基於新的孔隙率及聚集係數的提取算法，以孔隙率理論為重要理論基礎，實現了LAI的精確測量（圖5）。
圖4 單站掃描示意圖
圖5 地面激光雷達提取 LAI 與實測 LAI 對比圖
因此，利用 LiDAR 能夠精確獲取森林三維空間數據，從中批量提取森林結構參數，為森林生態研究提供了先進、高效、準確的技術手段。
注：本文所用圖均為中國科學院植物研究所郭慶華研究團隊成果圖
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