摘要：目前获取森林特征参数的主要方法是外业测量,工作量大、效率低。该文以中国自主研发的轻小型航空遥感系统为数据获取工具,以油松人工林为研究对象,通过对获取森林的激光雷达（light detection and ranging,LIDAR）点云数据去噪,分类,提取等过程获得单木的树高数据,对获取的航空影像数据进行预处理,匹配,拼接,分割及冠幅提取获得单木的冠幅数据,再与外业抽样调查的单木的树高、胸径建立回归模型,同时验证模型精度。试验结果表明：通过LIDAR点云数据提取的树高与实测的树高具有极显著的相关性,所建立的模型预测精度达97.5%,通过影像提取的冠幅与实测的胸径也具有极显著的相关性,预测精度达91.6%,基本上能够满足林业生产的要求。

关键词：雷达 林业 数学模型 航空影像 树高 

单位：北京林业大学测绘与3S技术中心; 北京100083