![]()
![]()
森林是陆地生态系统的主体，在维持全球生态系统平衡和生物多样性等方面扮演着重要角色。随着摄影测量与遥感技术的不断发展，点云数据成为了森林三维结构信息的重要载体，同时也是森林资源数字化管理的基础。然而由于森林环境的复杂性、多平台数据的异质性以及数据融合算法多规则性等问题，如何有效地整合这些数据，实现精确的点云配准，成为了一个亟待解决的问题。本文通过对近20年森林点云配准（Point Cloud Registration, PCR）文献的分析，对现有的各种方法进行了系统梳理和总结，并对面临的挑战及未来应用前景进行了探讨。2024年5月，Forestry Research 在线发表了西北农林科技大学刘金成副教授团队题为 Forest Point Cloud Registration: A Review 的综述文章。由于在森林点云数据采集和处理的实际应用场景中，往往会涉及到地面和无人机等不同平台，而不同平台点云数据的特征、规则及任务各不相同，因此，必须采用不同的点云配准方法，以完成不同的任务需求。本研究在全面回顾了森林点云配准（PCR）技术发展历程的基础上，梳理了PCR“早期人工标记法-基于特征的自动配准法-基于深度学习的方法”演变阶段，并重点探讨了地面平台之间、地面平台与机载平台之间以及机载平台之间的森林PCR问题（图1）。
通过对各种平台上的森林PCR方法的分析，本文阐明了目前森林PCR技术在地面平台之间、地面平台与机载平台之间以及机载平台之间的特点和局限性。与此同时，结合目前点云配准的定量和定性评价指标体系，本文提出了森林PCR未来可能得发展前景（图2），具体表现为：
（1）研发适应性更强的森林PCR算法是当前森林PCR研究的关键所在。（2）GNSS和RTK等先进定位技术的进步会提高森林PCR数据源的精度和可靠性。（3）选择更有效的特征匹配技术，以满足来自不同平台和复杂环境的森林PCR需要。（4）结合深度学习方法和更大规模的数据集，是森林PCR未来的一个重要趋势。（5）随着计算机视觉的不断进步，摄影测量点云在未来的应用中具有巨大的潜力。通过本研究，综述期望为森林PCR领域的研究人员提供一份有价值的参考资料，同时也为实现森林资源的精准监测和评估提供强有力的科技支撑。西北农林科技大学资源环境学院刘金成副教授为该文第一兼通讯作者，硕士生郭义军为第二作者，此外，山东科技大学杨俊涛副教授、武汉大学朱宁宁助理研究员、中国地质大学（武汉）代文霞副教授以及西北农林科技大学于强教授也参与了这项工作。该研究得到了国家自然科学基金青年项目（32001249）和面上项目（32371875）的联合资助。
Forestry Research 是一本专注于林学领域的期刊，一本全新的国际化的、开放获取的、具有严格的编辑筛选和同行评审流程的期刊。主要发表与森林科学和多个相关领域的研究论文、方法、综述和观点；涵盖范围从分子到种群，再到生态系统。期刊主编由美国密歇根理工大学林业资源与环境学院卫海荣教授担任，北京林业大学钮世辉教授担任期刊执行主编。目前期刊已被Scopus、DOAJ、CABI等大型数据库收录。
期刊官网：
www.maxapress.com/forres
投稿网址：
mc03.manuscriptcentral.com/forres
![]()
添加小编微信，邀您进《林学研究》交流群。
群内将不定期举办各种学术活动。
![]()
点击“阅读原文”，查看文章原文
