本书以滇中地区天然云南松纯林为主要研究对象，结合无人机可见光影像、多光谱影像、SfM点云、LiDAR数据及背负式LiDAR等多源遥感技术，系统研究了林木参数精准提取及森林蓄积量遥感估测方法。基于无人机RGB影像对比目视解译、分水岭分割及多尺度分割算法在冠幅和郁闭度提取中的精度；在此基础上，利用无人机与背负式LiDAR点云数据，优化单木分割算法，探究了多源数据融合提升树高、胸径等森林参数估测精度的潜力，并对比了云南松、桉树、柏木的适应性差异；最后，通过优选林分参数及特征因子，基于机器学习理论构建了森林蓄积量估测模型，为区域森林资源动态监测提供了高精度估算模型方法支持。

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