近日，资源与环境学院本科生唐浩同学在中国科学院二区SCI期刊Remote Sensing上发表题为《Cluster-Based Wood–Leaf Separation Method for Forest Plots Using Terrestrial Laser Scanning Data》的研究性论文。唐浩同学为论文第一作者，李世华教授为论文通讯作者，资环学院为论文第一单位。                           

森林生态系统在气候调节和碳循环中至关重要，准确了解其结构尤为关键。枝叶分离是评估森林健康的重要步骤，为后续森林3D模型重建、叶面积指数等参数反演工作提供了可靠支持。论文提出了一种使用地基激光雷达数据，基于类簇特征的林地点云枝叶分离方法，在一定程度上解决了现有方法在处理复杂冠层结构的林地时效率低、精度低等问题。使用三块不同类型的样地进行验证，平均准确率约为0.938，优于目前主流的LeWoS算法和随机森林（RF）算法，尤其是在复杂的森林冠层结构中，优势更加明显。此外，该方法效率较高，能够在较短时间内处理大量点云数据。

本论文依托于资环学院定量遥感团队和本科生“智慧地球计划”科研育人项目。“智慧地球计划”科研育人项目自2022年开班以来，同学们在老师们的指导下，结合专业核心课程和项目，已完成“网赌校园无人机遥感影像获取与三维重建”“林下可燃物信息无线传感网络设计与静止卫星火点探测”“深地CT仪器研发”等工作，已发表遥感学科顶级会议论文6篇、申请国家发明专利3项。

论文链接：https://atelierducil.com/10.3390/rs16183355