微精选

图1 LiDAR数据展示及其在生态与地学领域

文章发表情况统计

1） LiDAR硬件的发展

LiDAR硬件在过去几十年内得到了高度多样化的发展，包括常见的地基、手持、背包、车载、无人机、机载、星载等LiDAR平台，以及地球与行星测量中使用的激光高度计（Laser Altimeter）等（图2）。未来LiDAR硬件的发展方向之一是开发一体化多平台LiDAR，能够有效解决不同平台点云数据的精度差异问题；其次，多光谱与高光谱LiDAR技术的出现能够同步获取3D几何和光谱信息，其未来研发与应用将极大丰富点云反射强度的多样性；对星载LiDAR而言，现有传感器的光斑密度依然较为稀疏，未来地球动力学测地线探测器的发射将极大改善这一情况。

图2 LiDAR硬件的发展简图

2） LiDAR算法的发展

LiDAR算法主要包括点云配准、点云分割与分类、LiDAR与多元遥感融合、点云大模型等四个方面。近年来，基于深度学习的点云配准和分类技术正朝着高效性与鲁棒性并重的方向迅猛发展；多源数据融合方面，结合荧光与LiDAR 3D结构信息，有助于推进植物全3D生理监测与生产力估算，在3D尺度上监测植物健康，进而推动精准农业和森林管理的发展；在生态和地学领域，通过整合图像、文本和声音等多模态数据源的点云大模型有望在3D重建、虚拟地理环境构建、数字孪生等方面带来革命性的变革和推动力（图3）。

图3 自然语言与大模型联合驱动的

3D点云应用流程示意图

LiDAR点云处理软件正在朝着多样化、智能化、自动化的方向发展，为生态学、地学以及其他学科的应用提供了有力的支持。这些发展趋势将进一步推动LiDAR点云处理技术的创新和应用，使其能够更好地应对日益复杂和多样化的应用需求（图4）。

图4 LiDAR数据处理软件（部分）汇总

3） LiDAR在生态与地学领域的应用

得益于上文中描述的LiDAR硬件、算法、软件等方面的发展，过去几十年间LiDAR已被广泛应用在生态与地学的多个领域，包括内陆地形测绘、海洋测绘、地质灾害、森林结构测量、树木枝干结构网络、3D辐射传输及场景重建、森林微气候模拟、智慧农业、生物多样性、城市与建筑，以及行星测量等11个方面（图5）。

图5 LiDAR在生态与地学领域的应用

4） 未来的发展与挑战

LiDAR在过去几十年间取得了令人瞩目的快速发展，并极大推动了生态与地学领域的相关研究。从地基到星载多平台LiDAR技术的进步及其广泛应用不仅提高了我们对地球表层过程的理解，也为生态保护和资源管理提供了科学依据（图6）。未来，LiDAR将在生态与地学研究中发挥更为广泛和深入的作用。例如，除上述应用外，结合LiDAR 3D结构信息与计算机辐射传输模拟、物理流体力学等原理，可以推进植物生理过程（光合、呼吸、蒸腾）的模拟，进而更为真实地还原自然生态系统；未来多光谱LiDAR的发展也有望解锁基于LiDAR的物种识别难题；LiDAR也将助力实景三维中国的实现，并在透视地球、地下空间遥感探测、电力巡航等方面持续发光发热。

图6 LiDAR在多尺度森林结构测量中的应用

此外，LiDAR大数据的构建正在成为可能，如我国近地面LiDAR数据共享平台LiDARNET现已创办并启用（https://lidar.pku.edu.cn），为新一代全国动态植被模型与水文模型的开发提出了数据支撑（图7）。我们相信，随着硬件、算法、海量大数据的发展，LiDAR会在更多的领域取得应用并带来突破性的变革。

图7 我国近地面LiDAR数据共享平台LiDARNET

本文成文过程中得到了中国林业科学研究院庞勇研究员的指导，特此感谢。合作者单位包括西安交通大学（王迪）、同济大学（谢欢）、中山大学（张吴明，陈一平、李文楷，李媛）、云南大学（张志明，王彬）、成都理工大学（董秀军，许强）、北京师范大学（漆建波）、北京大学（郭庆华，程凯，杨泽坤，齐志勇，杨海涛，任淯）、中国林业科学研究院（蔡尚书）、中国科学院植物研究所（苏艳军，胡天宇）、南京师范大学（马勤）、南京农业大学（金时超，张欣彤），北京林业大学（黄华国）。

原文链接：

https://www./zh/article/doi/10.11834/jrs.20254366/