树高是防护林林分结构中的一个关键特征,其准确测量有助于直观反映防护林的生长状况。北疆防护林树种多样,具有树冠形态不规则、林冠相互遮挡和高密植的特点。传统树高估测方法主要依赖于人工抽样调查,精度和效率较低。本研究提出了一种基于机载激光雷达数据的树梢聚类算法。该算法首先利用滑动窗口法提取树顶和树梢点,并使用聚类准确探测单木位置。随后,以探测到的单木位置为中心,进行再聚类以获取单木点云,并从中提取最高点作为树高的估测值。该方法不仅可提高树高估测的精度,而且避免了繁琐的野外调查工作。研究结果表明,该算法能够有效适应所选研究区的林分结构与立地环境,在3个研究区域中均能实现超过60%的单木探测精度,对于探测到的单木,与野外实地调查数据对比,可以达到88%以上的树高估测精度。该研究可为机载激光雷达林分结构探测与树高估测领域的相关探索提供参考与借鉴。
