森林资源信息一般指林分因子,包括森林类型、蓄积量、树高、胸径、郁闭度等;获取林分因子的传统做法是测绘人员实地测量统计,这种做法往往耗时长,并且测绘周期正比于测绘区域的面积大小,此外还需要大量的人力和财力支撑。目前,传统的测绘方法正在被新的测绘技术取代。近景摄影测量技术和机载激光雷达技术均属于非接触型的三维坐标采集技术,均能快速准确的获取到被测目标的三维坐标信息。结合计算机视觉理论,两种技术已广泛应用于林业方面的研究,比如碳储量、生物量、叶面积指数、风害评估等。本文以人工混交林和复杂地形纯林为研究对象,研究基于近景摄影测量技术与机载激光雷达技术的林分参数反演工作,主要内容分为以下几部分:基于近景摄影测量技术,提出了基于空间结构的单株树的点云提取算法。将近景摄影测量技术获取的点云数据的x、y坐标转换为灰度图像的行列坐标,其高度值则转化为图像像素的强度大小,从而将林分点云数据转换成图像;然后根据局部极大值原理求得各株树木的顶点位置,根据顶点与地面的高度差得出树高;接着根据树冠八个方向的高度变化趋势提取出树冠的边缘信息,进而提取出单株树的点云,根据树木点云的行宽和列宽可得出冠幅的大小,再根据经验方程来推算出胸径的大小,最后通过外业测量的数据来验证实验结果的准确度;实验结果表明,树高的R~2=0.75,而冠幅的R~2=0.61。基于机载激光雷达技术,提出了基于梯度变化的单株树的点云提取算法。同样,先将机载激光雷达获取的点云数据的x、y坐标网格化,分别获取每个网格内的最高点和最低点,转换为二维灰度图像I_h和I_l,前者用来提取单株木的点云数据,后者用来提取实验样地的DTM(Digital Terrain Model)数据。然后利用局部极大值原理得出单株木的顶点,再提取出I_h的梯度方向矩阵,从每个树冠顶点处进行区域生长,提取树冠边缘信息,进而得到单株木的点云数据。接着根据双边滤波器对I_l进行平滑去噪,从而得到样地的地表信息,算出顶点和地面的高度差即树高;根据树木点云的行宽和列宽可得出冠幅的大小。最后利用外业测量的数据来验证实验结果的准确度。实验结果表明,树高的R~2=0.77,而冠幅的R~2=0.65。本文从实际应用角度出发,研究新型林业测绘手段的林分参数反演准确度,旨在帮助林业测绘工作拥有更加完善的发展前景。