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Understanding tree growth dependencies using multisensorial point clouds
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AI
DOI：10.1007/s10342-026-01875-9.png)
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摘要
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个体树冠是环境的主要界面，与树木生长密切相关，但准确表征树冠仍具挑战性。本研究旨在了解个体树木茎干体积生长（Delta V）如何依赖于树冠指标，包括监测期初的指标（T1_C）及其随时间的变化（Delta C），使用近距多传感器点云数据，数据源自地面和机载激光扫描（TLS和ALS）。数据于2014年（T1）和2021年（T2）在芬兰针叶林区的22个样地采集。采用斯皮尔曼等级相关系数（rho）评估Delta V与树冠指标在不同树种间的相关性，并通过随机森林回归（RF）探索这些指标对解释Delta V的相对重要性。研究发现，苏格兰松（Pinus sylvestris L.）的Delta V与树冠指标（包括体积T1_CV、周长T1_CP、投影面积T1_CA2D和顶部高度T1_CHmax）存在强相关性（rho = 0.60-0.63）。相比之下，挪威云杉（Picea abies (L.) H. Karst.）的Delta V仅显示弱相关性，最佳指标为树冠基部高度（T1_CHmin）、T1_CV及其变化（Delta CV）（rho = 0.32-0.38）。对于桦树（Betula sp.），Delta V同样呈现弱相关性（rho = 0.27-0.34），主要与树冠表面积（T1_CA3D）、Delta CV和T1_CHmax相关。RF分析进一步突显了物种特异性驱动因素：苏格兰松的最重要指标为T1_CHmax，可解释Delta V变异的50%；而挪威云杉和桦树的最重要指标为Delta CV，可分别解释Delta V变异的20%和6%。结论表明，多传感器点云为分析Delta V与树冠结构的关系提供了有效方法，但持续测量各类树冠指标并区分实际变化与测量误差仍具挑战性。
Keyword:
Terrestrial laser scanning (TLS)
Tree crown
Airborne laser scanning (ALS)
Stem volume
Scots pine
Boreal forests
期刊
IF:
2.7
论文数:
207
被引数:
4.0K
机构
引用论文
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