论文解读

森林碳储量的精准监测是全球气候变化研究的关键环节，但在地中海混交林这类结构复杂的生态系统中，传统遥感技术面临巨大挑战。这类森林通常具有多层冠层、高物种混杂度和崎岖地形，导致单一传感器难以全面捕捉树木结构特征。尤其当树冠遮蔽严重时，无人机激光扫描（ULS）难以获取下层林木数据，而手持激光扫描（HLS）虽能近距离测量树干却对树冠顶部探测不足。这种技术局限直接影响了碳储量估算的准确性，进而阻碍了区域环境政策的制定。

针对这一问题，由西班牙巴利亚多利德大学、葡萄牙里斯本大学等机构组成的研究团队，在葡萄牙中部1公顷地中海混交林样地开展了一项创新研究。通过融合HLS与ULS技术，系统评估了不同飞行高度（50/70/90/110 m）和扫描模式（双回波/三回波）对生物量估算的影响，并首次量化了结构参数误差对碳储量的传递效应。相关成果发表于《European Journal of Forest Research》，为复杂森林的精准监测提供了重要方法论参考。

关键技术方法
研究采用GeoSLAM ZEB-Horizon手持激光扫描仪和DJI Matrice 300 RTK搭载Zenmuse L1传感器的无人机系统，结合地面实测DBH与树高数据（348棵样本树），通过ICP算法融合点云。使用FSCT工具和lidR包进行单木分割，采用西班牙/葡萄牙国家森林清查的生物量方程计算碳储量，并运用误差传播分析评估测量偏差的影响。

研究结果

ULS飞行高度的影响
对比50-110 m飞行高度的点云数据发现，CHM（冠层高度模型）偏差随高度增加而增大（RMSE 6.4-80.7 cm），但Kruskal-Wallis检验显示不同高度间冠层结构分布无显著差异（p>0.05）。三回波模式在穿透中层冠层方面未达预期效果，对下层林木的探测率不足30%。

HLS与点云融合的精度
HLS在DBH估算中呈现2-3 cm系统性低估，导致生物量估算偏差达13%。点云融合仅轻微改善DBH精度（R²=0.81），但对树高估算提升有限（RMSE>4 m），尤其在高度<10 m的林木中漏检率达15%。研究指出，传统地面测高方法在多层林中不宜作为激光数据的验证基准。

误差对碳储量的影响
模拟分析显示，DBH每低估1 cm会使地上生物量（AGBD）减少7%（约6.5 Mg ha^-1），而树高误差影响微弱（1 m误差仅导致0.38%偏差）。随机误差情景下，碳密度估算波动范围达12.8 Mg C ha^-1，凸显DBH测量精度对碳监测的决定性作用。

结论与意义
该研究揭示了激光扫描技术在复杂森林监测中的适用边界：HLS适合快速获取DBH但需校正系统偏差，ULS适用于冠层测绘但难以穿透密林。虽然点云融合未能显著提升精度，但提出了多季节扫描（leaf-on/leaf-off）的优化方向。研究成果为地中海地区森林碳汇评估提供了误差控制标准，并推动QSMs（定量结构模型）与移动扫描技术的结合应用，对实现《巴黎协定》的森林碳监测目标具有实践价值。未来研究需开发适应物种混杂度的算法，并探索时序数据对生长动态的捕捉能力。

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