前言
在森林资源调查中，单株树的胸径似乎比树高更为重要。调查时通常会对每株树测量胸径，但不一定会测量树高。这是因为树高相对较难测量。经验丰富的林业调查员通常通过目测估算，或使用布鲁莱斯测高器、激光测高测距仪进行测量。使用测高器时，需要从一个既能看到树基又能看到树顶的点进行操作。然而，在植被密度较大、下层植物丰富的森林环境中，测量树高往往十分困难，因此通常只测量标准木的树高。
对于林木资产评估、林木保险、碳汇等注重评估准确性的项目，全面且精确的基础数据至关重要，而树高也是不可或缺的关键因子之一。如果需要快速获取某个区域内单株树木的高度，机载激光雷达是目前最为高效的工具。
机载激光雷达计算树高的思路：
通常，机载激光雷达获取的森林点云包含地面点和植被点。首先，通过滤波处理森林点云以提取地面点，然后基于地面点的高度对植被点进行高度归一化处理。最后，对归一化后的点云进行单木分割，从而得到每棵树的树高。
基于机载激光雷达单木树高测算的注意事项：
首先，机载激光雷达的单木树高测算更适用于针叶林，而对于密度较高的阔叶林则不太适用，因为在较密集的阔叶林中，进行单木分割是一个较难解决的问题。
其次，如果场景中分布着密集且均匀的林下植物，如蕨类植被，这些低矮的下层植被点可能会被误识别为地面点，从而导致单株树木高度的低估。
最后，如果上层植被过于密集，且采集设置回波数量不足，导致地面点极为稀少或存在斑块性缺失，这也会影响单木高度测算的准确性。
下文将介绍如何基于机载激光雷达，使用Lidar360软件提取单木树高。
操作流程
Lidar360机载林业提供了基于CHM和基于点云的单木分割算法，大致的处理流程见下图。下文介绍基于CHM生长的种子点进行单木分割的步骤，学会了该方法，其它的方法也就通了。
基于CHM的单木分割
大致流程首先对点云进行地面点滤波，并基于地面点对点云进行高度归一化处理。接着，生成数字高程模型（DEM）和数字表面模型（DSM），并基于DEM和DSM生成冠层高度模型（CHM）。随后，利用CHM生成种子点，并对这些种子点进行编辑。最后，基于编辑后的种子点进行单木分割。
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地面点滤波
以CSF地面点滤波为例，工具箱 _> 分类 _> CSF地面点滤波，如下图。初始类别是指要被分类的点云，未做过处理的数据只有创建点，未分类这一类。目标类别就是将要分的地面点。重要参数设置：一是场景设置，选择与实际地形对应的场景类型（陡坡、缓坡、平地），二是分类阈值这里说的是布料与点的距离，这并不利于新手的理解，可以理解为CSF方法会先形成地面高度模型，与地面高度处置距离小于阈值的点都是地面点。这个参数可以需要进行设置调整，我的要求是尽量不让地面点包含树木主干点。
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生成冠层高度模型
点云是先归一化还是生成CHM后归一化都行，这一步没有什么需要注意的参数。
在机载林业模块点击数字高程模型生成DEM，在点击数字表面模型生成DSM，DEM和DSM设置的分辨率要一致，建议设置为0.5米或0.25米，分辨率大小是会影响到种子点的生成。最后点击冠层高度模型生成CHM。
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基于冠层高度模型生成种子点
这里最重要的参数设置就是最小树高和sigma值。
最小树高能够控制过分割，这需要根据实际情况设置。
对于sigma值设置，先以默认值进行分割一次，看效果，sigma值过小就会过分割，过大就会欠分割，如果分割过多，那么就sigma值调大否则调小，这个参数很重要，影想到分割效果可以多调节几次。半径为高斯平滑的窗口，设置为平均冠幅直径大小即可。
判断生成的种子点是否合适，需通过目视检查，确认种子点与单木是否基本对应。若基本对应，方可进入下一步操作；否则，后续删除和添加种子点的工作量将会很大。
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增删种子点
目视效果还行，对于一些明显错误的种子点要进行删除，对漏分的要增加种子点
点击ALS种子点编辑 -> 编辑 -> 开始编辑 -> 开始编辑 -> 打开种子点文件。
增加遗漏的种子点时，可以先通过正视图目视检查，确定可能遗漏的位置。接着，在坡面图中框选该区域，并通过三维视图确认是否确实遗漏了种子点。若确认遗漏，点击添加种子点，并在大致树冠顶点处按住左键以添加。
删除种子点时，针对过分割的种子点进行处理。点击删除种子点后，会弹出一个删除工具，不要关闭此工具，挪动到空白处后，通过左键框选来删除多余的种子点。
为了效率。我一般以正式图目视删除、添加种子点。
最后对种子点文件进行保存退出。
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基于种子点的单木分割
最后点击基于种子点的单木分割工具实现单木分割，参数注意一下最小树高与离地面高度即可。
最后分割的结果图如下图右小图，如果我将种子点修改的好一点，结果会更好。单木参数会以表格进行保存。
