有关自然资源管理的战术决策需要准确和最新的空间信息，以实现可持续森林管理。 通过使用从卫星或机载传感器获得的多光谱数据的遥感设备，可以进行大量数据采集，从而降低了数据收集成本并满足了对连续精确数据的需求。 森林高度和乳房高度直径（DBH）是预测体积和生物量的关键变量。 传统的估算树高和生物量的方法既费时又费力，这使各国很难定期进行国家森林清单调查以支持森林管理和REDD +活动。 这项研究评估了LiDAR数据在估算Londiani林区各种森林条件下的树高和生物量方面的适用性。 目标森林是在各种地形条件下分析的天然林，人工林和其他零散森林。 LiDAR数据是由在1550 m高处飞行的飞机收集的。 用激光雷达击中森林来估计森林的高度和植被的密度，这暗示着生物量。 在15个半径为15 m的78个采样图中收集了LiDAR数据。 对LiDAR数据进行了地面真实处理，以比较其对地上生物量（AGB）和高度估计的准确性。 LiDAR与野外数据之间的高度相关系数对于汇总数据为0.92，在天然林中为0.79，在人工林中为0.95，在其他零星林中为0.92。 根据LiDAR和地面实测数据估算的AGB，汇总数

采用python语言，实现txt文本格式点云数据读取，并进行三维可视化

#资源达人分享计划#

lidR：用于林业应用的机载LiDAR数据操纵和可视化的R包

机载 LiDAＲ 点云和倾斜摄影影像数据融合处理技术流程

融合航空影像的震后机载LiDAR建筑物点云提取研究

一种基于三角网的机载点云数据滤波算法，这种算法的滤波效果好，值得研究