为了能够更有效地利用地面激光雷达的点云数据识别树种,以北京林业大学为研究区域,利用FARO Photon120型地面激光雷达在研究区内获取4个树种、共92棵树木的点云数据。依据点云的三维坐标值提取研究区内立木的胸径、枝下高、树高、冠高、最长冠幅、垂直最长方向冠幅6个测树因子,同时提取由测树因子组合而成具有鲁棒性的6个树形特征参数,包括冠长树高比、胸径树高比、冠高树高比、分枝角、冠长最大冠幅之比、最长冠幅与垂直方向冠幅之比。分别使用测树因子和组合特征参数,采用支持向量机、分类回归决策树和随机森林的方法,对树种进行冠幅自动识别。研究结果表明:使用测树因子树木识别方法,识别平均准确率为0. 765,平均召回率为0. 778,3种识别方法中,分类效果较好的依次为分类回归决策树、随机森林、支持向量机;使用组合特征参数树木识别方法,识别平均准确率为0. 891,平均召回率为0. 896,分类效果较好的方法是随机森林和支持向量机,其次是分类回归决策树;总体上来看,不论是对于单个树种还是总体的准确率和召回率,组合特征参数法均高于测树因子法,而对于3种不同的分类方法,随机森林相对最好。研究结果表明,结合地面激光雷达获取的点云和不同机器学习分类方法进行树种识别分类可以达到满意的效果,且能节省大量时间和人力。