摘要： 测绘技术与机器人技术正在融合，为机器人辅助数据采集及劳动密集型测绘活动提供了巨大潜力。从森林监测角度看，关于冠层下飞行无人机（UAV）存在若干技术和操作层面的问题需要解决。为验证这项新兴技术，我们利用冠层下飞行无人机获取的激光扫描数据开展了树木检测与树干曲线估算研究。为此，我们将搭载集成式同步定位与建图（SLAM）系统的Kaarta Stencil-1激光扫描仪安装在无人机上，通过佩戴接收机载摄像头实时画面的视频目镜进行人工操控。在该冠层下飞行无人机帮助下，我们在北方森林两个32米×32米的测试区（分别具有稀疏特征[42棵树]和遮挡特征[43棵树]）采集了经SLAM校正的点云数据。通过应用新型点云数据处理算法，实现了单木树干检测及其树干曲线与胸径（DBH）提取。将估算的树木属性与采用半手动多扫描地面激光扫描仪（TLS）获取的高精度实地参考数据进行对比，该方法在稀疏样地成功检测到93%的树干，在遮挡样地检测到84%的树干。稀疏样地的DBH和树干曲线估算均方根误差（RMSE）分别为0.60厘米（2.2%）和1.2厘米（5.0%），遮挡样地对应数值为0.92厘米（3.1%）和1.4厘米（5.2%）。通过将冠层下无人机激光扫描获取的树干曲线与冠层上无人机激光扫描获得的树高数据相结合，我们计算出两样地检测树木的树干体积，相对RMSE均为10.1%。因此，冠层上下无人机激光扫描的结合使我们能以与过去基于TLS的北方森林最佳研究相当的精度提取树干体积。由于测试区部分云杉树干存在严重遮挡导致基于树干的方法无法检测，我们开发了专门检测树干遮挡树木的工作流程，该流程在两样地分别实现98%和93%的树木检测率且100%准确率。冠层下无人机激光扫描仪的关键优势在于其所需数据采集时间极短——目前已证明远快于实地测量和TLS所需时间。结合冠层下飞行无人机测量的质量与已验证的效率，该技术具备支持快速精准森林资源清查的应用潜力。