摘要：林分直径分布是反映林分结构最重要的指标之一，有助于估算森林蓄积、材种出材量、评价林分稳定性。无人机激光雷达（UAV-LiDAR）技术通过提供高精度的三维空间信息，为大范围、连续性的林分直径分布预测提供了新的技术手段。本研究以UAV-LiDAR特征因子和实测直径分布为数据源，利用三种参数预测方法（参数预测法、百分位参数回收法和矩估计参数回收法）构建Weibull直径分布模型，通过R2、RMSE、MAE、EIP、EIR等指标对模型进行拟合和检验，确定最优的人工红松直径分布模型。基于UAV-LiDAR的Weibull参数预测精度R2在0.57-0.71之间，三种参数预测方法建立的直径分布模型均能较好的预测林分直径分布，其中参数预测法表现最佳(EIR=57.384， EIP=0.319)。UAV-LiDAR技术能够有效弥补传统调查中数据获取效率低和覆盖范围小等问题，为实现可靠的林分直径分布预测提供技术支撑。
文章目录
0 引言
1 材料与方法
1.1 研究区概况
1.2 数据采集
1.2.1 实测数据收集
1.2.2 无人机激光雷达数据收集
1.2.3 点云数据处理
1.3 研究方法
1.3.1 Weibull概率密度函数
1.3.2 Weibull参数拟合方法
1.3.3预估模型的构建与评价
2 结果与分析
2.1 PPM、PPRM、MPRM的参数及株数密度预测模型的拟合结果
2.2 PPM、PPRM、MPRM建立的Weibull直径分布模型拟合效果
3讨论
4结论
