研究团队与成果 - 北京大学郭庆华团队联合中国科学院等科研机构发布中国首张树密度地图[4] - 团队使用无人机搭载激光雷达传感器扫描森林 结合AI算法与卫星遥感技术制作全景图[6] - 团队自主研发空地一体化遥感平台 集成多种传感器设备实现高精度数据采集[10] 技术方法创新 - 采用激光雷达技术获取从树顶到地面的详细三维结构信息 包括树高、树粗和树冠尺寸[9] - 攻克激光雷达硬件系统集成和海量数据处理算法自动化难题 数据处理量达400太字节[6][7] - 通过160多张照片拼接形成巨树等身照 发现102.3米亚洲第一高树西藏柏木[12][13] 数据发现与分布特征 - 截至2020年中国拥有约1426亿棵树 平均树密度为每公顷689棵 人均约100棵树[4] - 西南地区树木数量最多约360亿棵 长江流域以496亿棵位居全国流域首位[5] - 发现25棵90米以上高树及大量85米以上树木 主要分布在西藏云南原始森林[12][13] 行业应用与推广 - 团队面向全国高校科研机构开展激光雷达培训 10年累计培训2-3万人[10] - 技术应用有助于精准核算森林碳汇数据 服务国家双碳目标生态效益优化[8] - 实现传统人工森林调查向三维立体化转型 提升数据采集效率与完整性[9]

研究团队与核心技术 - 北京大学郭庆华团队联合中国科学院等科研机构研发中国首张树密度地图 [3] - 团队采用无人机搭载激光雷达传感器结合AI算法进行森林扫描与数据分析 [4] - 自主研发空地一体化遥感平台集成激光雷达、数码相机、惯性导航等多类设备 [7] 树密度地图关键数据 - 截至2020年中国拥有约1426亿棵树 平均树密度达每公顷689棵 人均约100棵树 [3] - 西南地区树木数量最多约360亿棵 长江流域以496亿棵居流域首位 [3] - 数据采集覆盖7万多个样方 总数据量超400太字节（相当于8000多万张5MB照片） [4] 技术突破与应用价值 - 激光雷达技术可获取树木高度、胸径、冠层三维结构信息 突破传统人工测量局限 [6] - 技术实现复杂地形下高精度数据采集 解决林下定位信号丢失等技术难题 [7] - 团队10年来培训科研人员超2-3万名 推动激光雷达在森林生态领域的普及 [7] 生态研究成果 - 2023年5月在西藏林芝发现102.3米西藏柏木（亚洲第一高树）及25棵90米以上高树 [9] - 研究目标包括精准测算碳储量、优化树种配置方案以支持双碳目标 [5] - 通过160余张无人机照片拼接形成巨树等身照 未来将深入研究树木生长机制 [10]

树木测量技术 - 激光雷达技术通过发射激光脉冲获取森林三维点云数据，分辨率达厘米级，可精确测量树高、树冠大小等参数[8][9] - 自主研发的空地一体化遥感平台集成多种设备，能在复杂林况下实现高精度数据采集[8] - AI单木分割算法处理7万多个1公顷样方数据，构建全国树木数量估算模型[5][6] 全国树木资源 - 截至2020年全国树木总量约1426亿棵，平均密度689棵/公顷，人均约100棵[2][4] - 长江流域树木数量最多达496亿棵，四川以超100亿棵居各省首位，西藏人均近2000棵居首[4] - 首张"树密度地图"耗时10年完成，覆盖960万平方公里，包含森林分布与单点树木数量信息[2][4][5] 生态保护应用 - 激光雷达技术为黄帝手植柏等古树建立"全息档案"，记录根系至树冠纹理的三维数据[11][12] - 研究发现部分地区人工林密度过大导致碳汇能力下降，需优化树木数量与结构[13] - 新一代中国植被图将完成更新，对比显示过去40年50%土地覆盖类型已发生变化[11] 技术突破 - 自主研发设备解决进口仪器昂贵、功能单一问题，适应雨雪风沙等恶劣天气[6][8] - 点云优化与AI模型集成降低中下层树木识别误差，树高测量偏差小于1厘米[6][9] - 联合团队使用自研激光雷达将中国最高树记录从76.8米刷新至102.3米[9]