激光雷达在林业科学研究中的进展

王静东

【摘 要】 本文通过分析这个领域的发展，在水中进行研究，找到正确的方向和方向，提高我们的研究水平的重要性。

【关键词】 激光雷达；探索；林业；发展

激光可以提供三维的数据，可以提取森林的高度，高度高，高度，以及对林业科学研究的重要参数，对于林业科学研究。因此，雷达引起了制造商的广泛关注，科学家，生态学家和政府官员和政府官员。为了测试当前的技术，对于激光测量的能力，有潜力的潜力，重要的是重要的。通常，新技术的发展水平可以反映出一个领域的能力和发展能力。这就是我们对雷达的发展。

森林中提取的方法是关于这种类型的传感器。在文本中提取的主要传感器。

（1）按激光大小的大小（类似于光的空间分辨率，可以分为大橡胶（就像其中一个橡胶（小的小颗粒），小（小的小强子对撞机）两种。一般来说，地面的直径超过1米，可以被认为是大的。现在的直径是8 ～ 70米，也许有一段时间可以在高水平上生存。（2）以一种连续的水平，被分为一种独特的波浪（一种独特的波浪）和所有的波浪（一种形式）。激光记录包括时间和时间强度和两个信息。随着时间的推移，是距离，或者转移”的高度传感器。海拔高度。（3）基于平台，包括颗星载（Spaceborne）、汤米驱逐（Ground——based）（上不）地基，这栋大楼，3种。再一次，将会有一个综合的基础设施，是唯一一个拥有它的恒星。

这些分类方法不同，但也有一些联系方式。雷达的小冲突可以很容易地跳过目标，反馈信号通常不间断，而且只会记录下，所以它屬于雷达雷达。一个更大的信号，可以记录信号。雷达频率少（4次），但密度高的密度是1/f），在垂直水平的垂直水平，在三维的水平上，被称为云（云）。现在，我们有了一个雷达，它是雷达的雷达，它是雷达，它是雷达的，所有的雷达，都是可以的。

尽管它的多样性，但LiDAR的数据结构现在只有两种：波浪和云。如果它是连续的，你可以分析它。密集的云，形成三维空间，可以产生一些云分析。这两个分析并没有冲突，补充信息，支持LiDAR信息。通过分解技术，我们可以把波浪转换成曲线。曲线的曲线对应于一个目标，顶部是一种强度的信息，一种对称的信息，反映了高度的信息，偏差的大小，以及植物目标的长度。这些参数可以从分析指标中提取出来。累积的能量曲线分为几层，计算每一层的比例。假设每一层都遵循bill的规则，它可以对每一层的指标做出反应。

通过建立在野外实测弄一件，并取得这些墨水尺寸和这片森林（度高参数、生物化学能发电站、密度、覆盖度等），将可以建立统计被用来预测的关系，实现森林面积的参数的提取。你们之中森林常常用一些参数分析多样性。这些预测德国加里曼丹地区森林生物化学能发电站做举个例子，设定为Y生物化学能发电站，知道有什么测量RH70的激光雷达、

RH65、RH45和RH50，海拔的高度和范围闪和高清。通过这种方法回到线性逐渐多元，能取得了一些变量和选择的是整个团队的老板，非常方便，广泛应用程序。然而，线性回归分析有假设，如限制的样品都必须遵守着不道德的，与日俱增的分布在10%和线性一共数字。为克服极限理论的，开始从法的机器学习遥感图像被介绍到回归LiDAR分类领域里面，根据统计数据，可以用来预测到更灵活的方式。

通过分析，我们可以得出结论：从新世纪开始，激光探测器开发和扩展，慢慢地研究我们在森林和生态学上的技术，这些研究越来越大。然而，我们如何来满足这些需求一个更好的方式来满足现实需要，准确分类生物物种的调查，发现很快在自然中，仍然是热点在目前的研究中。这些需求将会推动我们的设备和成熟的分析方法。激光的主要数据类型包括海浪和云，分析的方法形成了一个系统，高度精确或相关的信息密度，但LiDAR有一个小的漏洞，一个单一的信息；因此，远程传感器的传感器是当前研究的热点。

在森林中，这些参数的预测是根据统计分析来建立联系在LiDAR和森林中参数的关系。在这些情况下，线性的回归已经被广泛使用了，而新机器也被发现了。基于相对较小的物理模型，理性的研究也需要加强。美国和欧洲的激光技术应用程序已经积累了大量的测试数据。在2004年，我们购买了第一个开发雷达设备。知识产权的LiDAR系统有一个差距。国内的科学成果仍处于研究阶段，大约一种需求在工业与林业部门之间进行。在这些预处理数据方面，法中获得信息和应用程序的组合在工业行业中都还需要研究非常深刻的漫画和扩大。

建议在你的迅速发展的趋势，目前有他的地方找给了水里不同特定需求，开始国际合作，自己的地理优势，这种优势可以找到增长点技术特征。这是一个具体的建议：

（1）从理论上，促使激光雷达找懂传递机制的研究中，植物上有信号辐射。现在仍在研究我们的数字森林和激光雷达，这是我们的统计数字的一部分。统计了解更多的关系需要新的机制的解释号的桌子上，以改善也是被参数拿精度和更多的；因此，我们需要必须执行一项研究来就会辐射。

（2）从应用程序上，找有需求，实际上，如果我们进攻开始，克服这些问题的方法问题迅速的响应，面向林业资源调查。森林生物化学能发电站伐尽，估计整个水做的举个例子，你是怎么来整合欧盟的科技，结合光学、雷达和激光雷达的数据，提供一些如果我们攻击每年一次的统计数据将应得的。此外，健康状态的森林资源，自然灾害的预报和监视调查（包括科研误预报估计变化，肌肉的话语，然后等）都给需求的应用激光已经画了雷达的应用研究的方向。

（3）从相反的，需要将系统研究。也在这段时间里，不，关于具体的应用程序的一个方向，开始生长LiDAR设备，处理标准，我们公布的数据，并推动大规模应用研究。可以考虑开始每年一次交流会，创造了一些篇杂志的文章。在分析和建议，上肯定有乱想了微差，然后分；但有一点可以肯定，应用程序的黄金时代LiDAR在水里就会来。