森林郁闭度是影响森林空间结构和森林生态系统的一种重要因子。机载激光雷达可用于描述森林空间结构并进一步估测林分郁闭度，然而激光脉冲探测目标丢失回波信号时，将会影响林分郁闭度的估计精度。为此，资源信息研究所无人机创新应用团队提出了一种通过估计激光脉冲丢失回波信号的方式来改进机载激光雷达林分郁闭度的估测精度。通过在已有模型中引入激光脉冲损失率和郁闭度系数得到改进后的林分郁闭度估测模型，获取林分郁闭度参考数据并用于验证林分郁闭度估测值。结果表明森林覆盖地区的激光脉冲损失率明显高于开阔地区。传感器与目标之间的距离是导致回波信号丢失的关键因素，传输距离与损失率之间的关系在开阔地区和森林覆盖区都是非线性的。改进后模型结合了损失率和郁闭度系数，与已有模型相比显著提高了林分郁闭度的估计精度。另外，基于冠层高度模型的林分郁闭度比基于高度归一化点云数据的林分郁闭度更精确。而且，简化后的模型与其他模型相比具有普适性。本研究方法新颖，在改进林分郁闭度制图方面具有很好的潜力。
研究成果“Improving Estimation of Forest Canopy Cover by Introducing Loss Ratio of Laser Pulses Using Airborne LiDAR”已在线发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing（https://ieeexplore.ieee.org/document/8844299）上（影响因子5.63）。资源所刘清旺副研究员为论文第一作者，符利勇研究员为通讯作者。本研究得到了中国林业科学研究院中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金、国家重点研发计划、国家973计划和863计划资助。(胡博/资源所)