激光雷达森林生态应用：理论、方法及实例 [Lidar Principles,Processing and Applications in Forest Ecology] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郭庆华，苏艳军，胡天宇，刘瑾 著

图书标签:

• 激光雷达
• 森林生态学
• 遥感
• 林业
• 生态学
• LiDAR
• 森林测量
• 植被
• 三维建模
• 数据处理

出版社： 高等教育出版社

ISBN：9787040493016

版次：1

商品编码：12305118

包装：精装

丛书名： 地理信息科学系列

外文名称：Lidar Principles,Processing and Applications in Forest Ecology

开本：16开

出版时间：2018-02-01

用纸：胶版纸

页

编辑推荐

　　激光雷达作为一种新兴技术，为生态学研究提供了一个全新的三维视角，将促进生态学的定量描述从“二维”到“三维”的变革。《激光雷达森林生态应用：理论、方法及实例》讲解了激光雷达技术原理及不同激光雷达平台的数据获取与处理，并以此为基础系统介绍了激光雷达技术在森林生态应用中的理论基础和技术方法，可以帮助读者拓宽激光雷达技术与森林生态学交叉应用研究的思路。由于激光雷达技术尚处于快速发展阶段，读者要深入了解其原理和应用，往往需要使用编程语言进行数据处理与分析，该书在介绍相关内容时附有Python程序代码，供读者使用。

内容简介

　　《激光雷达森林生态应用：理论、方法及实例》系统介绍激光雷达技术及其在森林生态学研究中的应用和前沿发展，同时包括国内外相关领域的典型研究实例。全书分为基础原理、技术方法、应用与前沿展望三大部分，共15章。第一部分包括第1～3章，重点阐述激光雷达遥感技术的基本概念和类型、扫描测距原理、数据获取工作流程和误差来源；第二部分包括第4～10章，详细介绍激光雷达森林生态应用的技术基础，针对森林生态关键参数阐述了激光雷达遥感定量分析方法，并就具体的参数提取给出了应用程序代码；第三部分包括第11～15章，结合实例阐述了激光雷达在森林生态学研究中的应用热点，介绍了新兴起的移动激光雷达平台，力图反映激光雷达技术的未来发展方向及其森林生态应用前景。
　　《激光雷达森林生态应用：理论、方法及实例》从广阔的视角介绍激光雷达主动遥感技术在森林牛态学多个分支领域的应用，对于遥感、生态、植被、气候、水文、环境、规划、气象和防灾减灾等专业的高校师生以及从事相关领域研究的科研人员具有参考价值。

内页插图

精彩书评

　　★“《激光雷达森林生态应用：理论、方法及实例》从解决全球变化、生物多样性、可持续发展等前沿科学问题出发，以精确获取森林生态关键要素为线索贯穿全文，内容涵盖了激光雷达基础、森林生态关键参数的提取与反演、激光雷达技术应用的发展方向……国内关于激光雷达应用于森林生态学研究的图书缺乏，该书在这方面做了开创性工作，其中基于激光雷达技术开展的生态系统结构参数提取、功能参数反演、三维场景重建和模拟的研究成果，创新性、启发性、教育性强，对推动激光雷达技术在生态学领域的应用普及将起到相当重要的作用。”
　　——中国科学院院士方精云

目录

第一篇 基础原理
第1章 激光雷达主动遥感技术的起源与发展分化
1．1 激光雷达技术简介及发展历史
1．2 激光雷达分类
1．3 主要商业激光雷达设备简介
1．3．1 国外主要商业激光雷达设备
1．3．2 国内主要商业激光雷达设备
1．4 激光雷达数据专业处理软件简介
1．5 激光雷达在森林生态学中的应用价值
1．6 小结
参考文献

第2章 激光雷达工作原理
2．1 激光扫描仪的测距原理
2．1．1 脉冲式测距
2．1．2 相位式测距
2．1．3 测距精度
2．2 激光扫描仪的辐射原理
2．2．1 激光雷达方程
2．2．2 辐射回波信号
2．3 地基激光雷达工作原理
2．3．1 地基激光雷达系统组成
2．3．2 地基激光雷达系统的主要参数
2．4 机载激光雷达工作原理
2．4．1 机载激光雷达系统组成
2．4．2 机载激光雷达系统的主要参数
2．5 星载激光雷达工作原理
2．5．1 星载激、光雷达系统组成
2．5．2 星载激光雷达系统的主要参数
2．6 小结
参考文献

第3章 激光雷达外业工作流程和系统误差来源
3．1 地基激光雷达扫描系统作业基本流程
3．1．1 扫描前期准备
3．1．2 扫描作业规划
3．1．3 数据采集作业
3．1．4 数据初期检验
3．2 机载激光雷达扫描系统作业基本流程
3．2．1 机载激光雷达作业流程概述
3．2．2 航测前期准备工作
3．2．3 航测方案规划设计
3．2．4 航测数据采集作业
3．3 地基激光雷达扫描系统误差来源
3．4 机载激光雷达扫描系统误差来源
3．4．1 飞行平台误差
3．4．2 POS系统误差
3．4．3 激光传感器误差
3．4．4 系统集成误差
3．5 小结
参考文献

第二篇 技术方法
第4章 激光雷达点云数据格式
4．1 点云数据格式、组成和特点
4．1．1 点云数据格式和组成
4．1．2 点云数据特点
4．2 点云数据索引
4．3 点云数据的读取
4．3．1 为什么选用Python编程语言？
4．3．2 Python的基本语法
4．3．3 Pvthon读取激光雷达数据及其索引
4．4 小结
参考文献

第5章 激光雷达数据滤波和数字高程模型生成
5．1 滤波简介
5．1．1 基本概念
5．1．2 滤波的难点
5．2 滤波方法概述
5．2．1 基于坡度的滤波方法
5．2．2 基于形态学的滤波方法
5．2．3 基于插值的滤波方法
5．2．4 基于渐进三角网加密的滤波方法
5．2．5 基于分割思想的滤波方法
5．2．6 混合滤波方法
5．3 滤波精度评价比较
5．4 DEM的生成
5．4．1 DEM插值方法与比较
5．4．2 DEM误差分析
5．4．3 DEM精度分析
5．5 小结
参考文献

第6章 地基激光雷达数据分析和特征提取
6．1 点云解算
6．2 点云配准
6．3 噪声去除
6．3．1 基于空间分布的去噪算法
6．3．2 基于聚类的去噪算法
6．3．3 基于密度的去噪算法
6．4 点云特征提取
6．4．1 颜色特征
6．4．2 局部几何特征
6．5 点云分类
6．5．1 基于模型拟合的点云分类
6．5．2 基于区域增长的点云分类
6．5．3 基于聚类的点云分类
6．6 小结
参考文献

第7章 机载激光雷达数据分析和特征提取
7．1 机载激光雷达数据处理流稃
7．2 机载激光雷达数据解算
7．3 航带拼接与航带平差
7．4 点云数据的粗差探测
7．4．1 粗差定义和来源
7．4．2 粗差探测与剔除
7．5 机裁激光雷达点云分类和目标提取
7．5．1 点云分类和目标提取方法简介
7．5．2 点云临督分类流崔及精度分析
7．5．3 点云监督分类过程中的特征提取
7．6 小结
参考文献

第8章 星载激光雷达数据分析和特征提取
8．1 GLAS简介
8．1．1 慨述
8．1．2 GLAS产品简介
8．1．3 GLAS数据获取与数据类型
8．2 GLAS波形数据处理与参数提取
8．2．1 GLAS波形数据处理
8．2．2 GLAS波形参数提取
8．3 GLAS数据应用
8．3．1 大区域尺度树高估算
8．3．2 大区域尺度地土生物量估算
8．4 小结
参考文献

第9章 森林结构参数提取
9．1 群落水平林业结构参数
9．1．1 群落垂直结构剖面
9．1．2 群落结构参数及层片结构
9．2 单木水平林业结构参数提取
9．2．1 单小分割
9．2．2 结构参数批量提取
9．3 小结
参考文献

第10章 生态系统功能参数反演与大尺度模拟
10．1 冠盖度与郁闭度
10．2 叶面积指数
lO．2．1 理论基础
10．2．2 地基激光雷达提取LAI
10．2．3 机载激光雷达提取LAI
10．2．4 星载激光雷达提取LAI
10．3 地上生物量
10．3．1 基于大光斑激光雷达的森林地上生物量估算
10．3．2 基于小光斑激光雷达的森林地上生物量估算
10．4 小结
参考文献

第三篇 应用与前沿展望
第11章 激光雷达技术在森林生态系统动态监控中的应用
11．1 森林动态监控
11．1．1 基于激光雷达的森林动态监控
11．1．2 基于激光雷达的森林生长模型构建
11．2 林火监控和林火烈度评估
11．2．1 基于激光雷达的林火实时监控
11．2．2 基于激光雷达的林火烈度评估
11．2．3 基于激光雷达的森林可燃物载量估算
11．3 森林疏伐区检测
11．4 小结
参考文献

第12章 激光雷达技术在森林生物多样性、生态水文及生态模型中的应用
12．1 激光雷达技术在生物多样性研究中的应用
12．1．1 遥感技术在生物多样性研究进展
12．1．2 激光雷达技术在生物多样性研究中的应用实例
12．1．3 激光雷达技术在生物多样性监测网络中的发展前景
12．2 激光雷达技术在生态水文研究中的应用
12．3 激光雷达技术在生态模型中的应用
12．4 小结
参考文献

第13章 基于激光雷达技术的植被三维可视化重建
13．1 单木水平的三维重建
13．2 景观水平的三维可视化模拟
13．3 植被三维重建的应用领域
13．4 小结
参考文献

第14章 近地面移动激光雷达平台的兴起及其生态应用
14．1 背包激光雷达系统
14．1．1 背包激光雷达系统的硬件组成
14．1．2 背包激光雷达系统的工作原理
14．1．3 背包激光雷达数据示例
14．2 车载激光雷达系统
14．2．1 车载激光雷达系统的硬件组成
14．2．2 车载激光雷达系统的T作原理
14．2．3 车载激光雷达数据示例
14．3 无人机及其他近地面激光雷达系统
14．3．1 无人机激光雷达系统的硬件组成
14．3．2 无人机激光雷达系统的工作原理
14．3．3 无人机激光雷达数据示例
14．4 近地面移动激光雷达平台的生态应用
14．4．1 在城市生态系统中的应用
14．4．2 在湿地生念系统中的应用
14．4．3 在草地生态系统中的应用
14．4．4 在农田生态系统中的应用
14．5 小结
参考文献

第15章 激光雷达技术面临的挑战与应用展望
15．1 激光雷达的技术展望
15．1．1 传感器的研发和创新
15．1．2 多源异构数据融合
15．1．3 激光雷达在大数据时代的发展和机遇
15．2 激光雷达在森林生态系统的应用展望
15．3 小结
参考文献
索引

前言/序言

　　2005年，我在美国加利福尼亚大学（默塞德分校）开始我的教职生涯。参与的第一个跨学科大项目是“Sierra Nevada Adaptive ManagementProject”（内华达山脉适应性管理项目）。受加利福尼亚州政府的委托，加利福尼亚大学作为独立第三方被邀请来全面评价美国联邦森林管理局的森林管理策略对加利福尼亚州内华达山脉森林的影响（包括森林健康、濒危物种、森林火灾、水资源、公众意识等）。项目涉及生态学、水文学、地学和社会科学等多个学科，加利福尼亚大学三个分校（伯克利、戴维斯、默塞德分校）6个团队的10多位教授共同主持该项目，我有幸作为空间分析团队的项目负责人加入该项目。由于该项目的成果会直接影响美国联邦森林管理局的森林管理政策，获取高精度的地形、森林植被以及物种分布信息是本项目执行成功的关键。我提出通过采用激光雷达技术提取精准森林结构参数和地形因子的技术方案，来评价森林疏伐对环境的影响。此外，我还作为美国自然科学基金会支持的美国地学关键带（Critical Zone Observatory，CZO）的项目负责人，负责收集和处理所有关键带的激光雷达数据。在美期间，我同时也完成多项美国自然科学基金会、联邦地质调查局、联邦国家公园管理局、加利福尼亚州水利局、摩尔基金会等超过千万美元的项目。全职回国以后，我和团队承担了中国科学院战略性科技先导专项（A类）、国家重点基础研究发展计划（973计划）、国家重点研发计划、中国科学院科研装备研制项目、国家自然科学基金等多项研究任务，继续开展激光雷达技术在农业育种、林业监测和生态保护研究等领域的应用和国内推广，并在林下地形提取、森林精细结构反演、生物多样性监测、作物表型参数提取、城市三维绿量和多源传感器集成等方面取得了重要成果。
　　执行这些项目过程中，我和团队突破了一系列数据获取和信息提取的瓶颈，解决了生物物种三维空间的生态位需求与传统遥感技术只能获取二维平面生境信息的不对称问题，同时也深刻认识到激光雷达技术为生态学研究提供的全新三维视角，将促进生态学的定量描述从“二维”到“三维”的变革。激光雷达作为一种新兴技术，目前还缺乏一本全面讲述激光雷达在森林生态系统应用的入门书籍。撰写本书的目的是希望向读者系统地介绍激光雷达技术及其在森林生态研究中的应用和前沿发展。读者对象包括生态学和地学相关专业的高年级本科生和研究生，以及希望了解该领域的学者。由于激光雷达技术尚处于快速发展阶段，许多算法也还不够成熟，读者要深入了解激光雷达原理和应用，往往需要使用编程语言进行数据处理，所以本书在介绍相关内容时附有Python代码，相关数据和程序可以在我们团队网站下载。
　　本书主要基于团队在激光雷达软硬件研发和森林生态应用方面十多年的研究结果撰写而成。非常感谢这些年来和我一起学习和成长的团队成员；特别感谢参与部分章节撰写和整理工作的团队成员，他们是：苏艳军、胡天宇、刘瑾、李文楷、薛宝林、吴芳芳、李玉美、赵晓倩、翟秋萍、庞树鑫、金时超、史跃、陈琳海、刘丹、陶胜利、高上、王永财、马勤、王瑞、徐可心、李静、徐光彩、杨炳伟和孙喜亮。
　　撰写本书的最初想法是我在美国加利福尼亚大学工作期间萌生的。当时，我作为国际华人地理信息科学协会（CPGIS）成员，参与“地理信息科学系列”著作的出版。回国后，非常荣幸受中国科学院大学邀请，担任“植被生态与遥感应用”的首席教授，优秀的学生们对于先进技术的求知若渴进一步敦促我完善思路并最终落笔成稿。在本书出版过程中得到了高等教育出版社关焱编辑的大力支持，我代表本书作者深表感谢。

探索遥感新视界：森林生态学的数字化未来 本书并非关于激光雷达在森林生态应用中的具体理论、方法或实例，而是将视角投向更广阔的遥感技术领域，探讨其如何赋能我们对森林生态系统的认知、监测与管理。我们关注的是那些尚未被激光雷达这一特定技术完全覆盖，但同样具有深远意义的遥感应用潜力，旨在为读者勾勒出一幅更全面的森林生态学数字化图景。 一、 传统遥感技术的基石与演进：光谱的语言与影像的叙事 在激光雷达技术兴起之前，光学遥感技术早已为我们揭示了森林的诸多奥秘。本书将首先回顾那些奠定我们理解森林生态学遥感基础的传统技术，包括： 可见光与近红外（VNIR）成像： 探索植被光谱反射率的独特“指纹”，如何通过分析这些光谱信号，识别不同的植被类型、监测植被健康状况（如叶绿素含量、水分胁迫），以及估算叶面积指数（LAI）等关键生物物理参数。我们将深入解析不同波段的信息提取原理，以及如何构建用于植被分析的常用指数，例如归一化植被指数（NDVI）的局限性与改进，以及其他针对特定生态过程的指数开发。 中红外与热红外（SWIR & TIR）成像： 揭示水分含量、矿物成分以及地表温度等信息。例如，在中红外波段，我们可以识别与干旱胁迫相关的叶片细胞结构变化；在热红外波段，地表温度的监测则能帮助我们理解蒸腾作用、热岛效应以及森林火灾的风险评估。 多光谱与高光谱成像： 区分不同光谱窄带的优势，理解高光谱成像如何提供更精细的物种识别、疾病检测乃至环境污染物监测能力。我们将讨论光谱分辨率、辐射分辨率和空间分辨率之间的权衡，以及在有限的遥感数据下如何最大化信息提取。 影像处理与解译技术： 回顾经典的影像分类算法（如监督分类、非监督分类、面向对象分类）在森林区域划分、土地覆盖变化监测中的应用。探讨纹理分析、形状分析等方法如何帮助我们描述森林冠层的异质性，以及如何利用时间序列影像分析森林的动态过程，例如生长、衰退、扰动恢复等。 二、 新兴遥感技术的力量：超越可见光，洞察隐秘的生态肌理 除了光学遥感，其他非光学遥感技术在森林生态学研究中同样扮演着不可或缺的角色，它们提供了激光雷达无法替代或互补的信息维度。本书将重点探讨： 微波遥感（SAR）： 全天候、全天时的观测能力： SAR技术不受云层遮挡的影响，使得在热带雨林等云雾多发地区进行连续监测成为可能。我们将详细介绍SAR的基本成像原理，包括后向散射系数与地物特性的关系。 穿透性与结构信息： 特定波段的SAR信号能够穿透植被冠层，与树干、枝条甚至地表发生交互作用。这使得SAR成为估算生物量、监测森林结构变化（如砍伐、退化）以及研究土壤水分的重要工具。我们将深入探讨不同极化方式（如HH、HV、VV、VH）与森林结构、含水量的关联，以及利用干涉SAR（InSAR）技术进行地表形变监测，例如滑坡、沉降在森林区域的潜在应用。 相干性与动态监测： SAR干涉技术在监测森林冠层动态变化、植被生长状态以及火灾后恢复情况方面展现出独特优势。我们将讨论相干性衰减的原因及其与森林扰动、水分变化的关系。 热力学遥感： 地表能量平衡的揭示： 除了热红外，本书还将触及基于地表能量平衡的遥感模型，如何利用地表温度、地表反照率、地表长波辐射等参数，估算蒸散量（ET）、净辐射等关键生态过程指标。 水分胁迫与火灾风险： 通过监测地表温度的昼夜变化，可以有效地评估植被的水分胁迫程度，预测森林火灾的发生风险。 声学遥感（初步探索）： 生物声学监测： 虽然尚未大规模应用，但声音作为一种信息载体，在森林生态系统中扮演着重要角色。本书将对声学遥感在森林生物多样性监测中的初步探索进行展望，例如通过识别鸟类、昆虫、哺乳动物的叫声来评估物种组成、活动模式，甚至监测森林健康度（如静谧的森林可能预示着生态失衡）。这是一种全新的、非侵入性的监测手段，其潜在价值值得深入挖掘。 三、 整合与融合：构建多维度的森林生态信息系统 单一的遥感技术往往难以全面捕捉森林生态系统的复杂性。因此，数据融合成为提升森林生态学遥感研究效能的关键。本书将探讨： 多传感器数据融合： 光学与微波融合： 如何结合光学遥感对植被覆盖和物候的敏感性，与微波遥感对穿透性、全天候观测的优势，以更全面地监测森林覆盖变化、生物量分布以及水分动态。例如，利用光学数据识别清晰的植被边界，再利用SAR数据评估树冠以下结构或土壤水分。 多尺度数据融合： 整合高分辨率影像与低分辨率影像、航空影像与卫星影像，实现从宏观到微观的森林生态过程分析。 遥感与地面调查数据融合： 强调遥感数据与实地样地调查数据的互补性，通过地面数据验证和校准遥感模型，实现遥感估算结果的精度提升和生态意义的深化。 遥感数据与生态模型耦合： 参数同化与反演： 将遥感获取的生物地球化学参数（如LAI、叶绿素含量）同化到生态模型中，以提高模型模拟的准确性。 模型驱动的遥感数据分析： 利用生态模型预测森林的生长、碳循环、水分收支等过程，并结合遥感数据进行验证和参数优化。 四、 森林生态服务的量化与可持续管理：遥感的宏大愿景 最终，遥感技术的应用目标是更好地理解、保护和管理我们的森林资源，以支持可持续发展。本书将聚焦于： 碳汇与碳储量的估算： 探讨如何利用不同遥感数据，结合模型，精确估算森林的碳储量，并监测其动态变化，为应对气候变化提供科学依据。 生物多样性监测： 除了基于声学的初步探索，还将讨论如何利用高光谱遥感区分不同物种，以及如何通过植被结构、冠层异质性的遥感指标来间接评估生物多样性。 森林健康与病虫害监测： 探讨利用遥感手段早期识别森林火灾迹象、病虫害爆发区域，以及评估森林受损程度，为及时干预和灾后恢复提供决策支持。 森林火灾风险评估与火情监测： 整合地表温度、植被干枯度、燃料负荷等遥感信息，构建精细化的森林火灾风险区划图，并结合SAR等技术进行火灾发生后的实时监测。 森林生态系统服务价值评估： 探讨如何利用遥感数据量化诸如水源涵养、水土保持、气候调节等森林生态系统服务功能，为森林资源的合理利用和保护提供经济学上的支持。 五、 面向未来的挑战与展望 尽管遥感技术在森林生态学领域取得了巨大进展，但仍面临诸多挑战。本书将探讨： 数据处理与分析能力的提升： 海量遥感数据的存储、管理和高效处理需求。 模型的不确定性与不确定性量化： 如何减少模型偏差，并对遥感估算结果的不确定性进行科学评估。 跨学科合作与人才培养： 推动遥感科学家、生态学家、林业专家之间的紧密合作。 新兴技术（如人工智能、深度学习）在遥感数据分析中的应用前景： 探索AI如何革新森林生态遥感的研究范式。 本书旨在为读者提供一个非激光雷达视角的、关于遥感技术在森林生态学领域广泛应用的全面概述。它不仅仅是技术的罗列，更是对这些技术如何串联起我们对森林复杂生态过程的理解，以及如何赋能可持续森林管理，最终服务于人类社会福祉的深刻思考。我们希望通过这样的视角，激发读者对更广阔的遥感技术在森林生态学中应用的兴趣，并为相关研究和实践提供新的启发。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出版无疑填补了激光雷达技术在森林生态学应用领域的一个重要空白。在我多年的林业科研工作中，虽然接触过不少关于森林资源调查和生态监测的文献，但能够系统性地介绍激光雷达这一前沿技术，并将其与森林生态过程紧密结合的著作却寥寥无几。看到这本书的标题，我立刻联想到它可能会深入探讨激光雷达数据如何帮助我们理解森林的垂直结构，例如树高、冠幅、树冠形态、林下植被分布等等，这些都是传统遥感手段难以准确获取的关键信息。 此外，我对于书中可能涉及到的具体案例分析非常感兴趣。理论和方法固然重要，但能否将这些理论转化为实际的应用，解决现实的林业问题，才是衡量一本书价值的关键。例如，通过激光雷达数据如何实现森林病虫害早期预警、森林火灾风险评估、森林可持续经营管理方案的制定，甚至是基于激光雷达数据反演的森林碳汇估算，这些都是当前林业领域迫切需要解决的难题。如果书中能够提供真实的项目案例，详细介绍数据采集、处理、分析的全过程，并展示其应用的成效，那将极具参考价值。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计简洁大气，字体清晰，一眼就能看出是以激光雷达技术为主题，同时“森林生态应用”的字样也明确了其研究领域。作为一名对遥感技术在林业领域应用充满好奇的研究生，我在图书馆偶然翻到这本书，立刻被它吸引。虽然我还没有机会深入阅读，但仅仅从目录和章节标题来看，它似乎涵盖了激光雷达技术的基本原理，包括其工作机制、数据采集的类型（如机载、地面、无人机载）、以及不同波长激光与森林冠层、植被结构相互作用的物理基础。 我特别期待书中对于激光雷达数据处理方法的详细阐述。目前市面上关于激光雷达处理的书籍不少，但很多侧重于城市环境或通用地理信息系统应用，对于如何精细化地处理森林相关的点云数据，例如植被高度模型（CHM）的生成、叶面积指数（LAI）的估算、生物量反演的算法，以及如何区分植被、土壤、水体等不同地物类别的点云分类技术，我希望这本书能提供更具体、更符合森林生态学需求的解决方案。尤其是在点云滤波、去噪、分割等预处理环节，如何克服森林冠层遮挡、地形起伏等复杂因素带来的挑战，是很多实际应用中的难点，期待书中能有精彩的解读。

评分☆☆☆☆☆

从书名来看，这本书似乎具备了将前沿技术转化为实用工具的潜力。在信息爆炸的时代，能够找到一本集理论深度与实践指导于一体的书籍是相当不容易的。我尤其看重“实例”这个词，这意味着书中不会止步于抽象的理论和通用的方法，而是会通过实际的应用案例来展示激光雷达技术在森林生态学领域的强大力量。 我非常期待书中能够包含一些引人入胜的案例研究，例如利用激光雷达数据来评估森林火灾后的恢复情况、监测外来入侵物种的扩散、或者量化森林生态系统服务功能的变化。这些案例不仅能让我们直观地了解激光雷达技术的应用价值，也能为我们未来的研究提供宝贵的启示和参考。如果书中还能提及一些在不同地理区域、不同森林类型下的应用经验，那就更完美了，因为森林生态系统的多样性是巨大的，不同情况下的处理方法可能也各有侧重。

评分☆☆☆☆☆

这本书的目录结构清晰，从原理到应用，层层递进，给人一种循序渐进的学习体验。作为一名对激光雷达在森林领域应用感兴趣的初学者，我通常会担心技术书籍过于晦涩难懂，但这本书的编排似乎考虑到了不同读者的需求。我猜想，在“理论”部分，它会从最基础的光学原理讲起，解释激光是如何工作的，不同类型的激光雷达（如脉冲式、连续波式）的优缺点，以及它们在森林探测中的适用性。 而“方法”部分，我期待能够看到如何将原始的激光雷达数据转化为具有生态学意义的信息。这可能包括数据预处理（如配准、滤波）、点云分类（区分地面、植被、建筑物等）、特征提取（树高、冠层覆盖度、林分密度等）以及模型构建（如三维可视化、生物量估算模型）等关键步骤。我特别希望书中能介绍一些常用的软件工具和算法，以及在实际操作中可能会遇到的问题和解决方案，这样对于我们这些需要动手实践的研究者来说，将是无价的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的出现，对于我们这些长期在野外工作的林业科研人员来说，无疑是及时雨。我深切体会到，随着全球气候变化对森林生态系统带来的影响日益加剧，我们需要更精细、更准确的监测手段来评估森林的健康状况和生态功能。激光雷达技术以其高精度、高分辨率的特点，为我们提供了前所未有的能力，能够深入“透视”森林的内部结构，这对于理解森林生物多样性、物种分布、群落动态以及生态过程至关重要。 我希望这本书能够详细讲解如何从海量的激光雷达点云数据中提取出有意义的生态学指标。这不仅仅是关于技术本身，更重要的是这些技术如何服务于生态学研究。例如，如何利用激光雷达数据构建精密的森林三维模型，进而分析不同树种的竞争关系、林下光照条件对更新的影响，或者监测森林冠层结构的变化与气候变化之间的关联。期待书中能够提供一些量化的分析方法和模型，帮助我们更科学、更深入地理解森林生态系统的复杂性。