摘要
林业作为国民经济的重要组成部分，对生态环境和经济可持续发展都起着至关重要的作用。
林木信息是林业资源调查、森林经营管理、生态系统监测等方面的重要基础数据。
传统的林木信息获取方法主要依靠人工实地测量，效率低、成本高且存在一定的主观性。
近年来，随着激光雷达(LiDAR)技术的快速发展，其高精度、高密度、三维信息丰富的优势使其逐渐成为林木信息提取的有效手段。
本文首先介绍了LiDAR数据的特点和林木信息提取的基本概念，然后从单木分割、树高提取、冠幅提取、胸径提取以及树种识别等方面详细综述了国内外基于LiDAR数据的林木信息提取方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，对该领域未来的发展趋势进行了展望，指出深度学习、多源数据融合以及三维点云语义分割等将成为未来研究的热点方向。
关键词：LiDAR;林木信息提取;单木分割;点云;深度学习
1.引言森林是陆地生态系统的重要组成部分，对维持地球生态平衡、缓解全球气候变化具有不可替代的作用[1]。
林木信息是进行森林资源调查、森林生态系统监测、生物量估算等林业研究和管理工作的重要基础数据。
传统的林木信息获取方法主要依靠人工实地测量，费时费力且存在主观性，难以满足大范围、高精度、快速获取林木信息的需求。
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