项目背景与核心目标 - 项目团队成功绘制中国首张“树密度地图”，统计得出截至2020年全国约有1426亿棵树，相当于人均拥有约100棵树 [1] - 该项目旨在解决过去对森林资源统计停留在宏观蓄积量层面的问题，为“双碳”目标和绿色发展提供精准的“绿色账本”，以支持科学的绿化决策 [1] - 项目启动的动机之一是回应国际学术界的不足，团队认为中国森林不应是国际研究的“模糊地带”，并致力于提供比《自然》杂志相关论文更准确的数据 [1] 技术方法与创新 - 项目核心技术是采用激光雷达技术，通过激光脉冲准确勾勒树木的高度、形状和位置，扫描一片树林仅需十几分钟 [2] - 团队研发了“天地一体”的“双眼”观测体系，结合无人机空中扫描和地面设备随走随扫，实现多角度、多维度的互补观测 [2] - 为解决森林地表起伏等挑战，团队开发了仿地飞行算法和智能单木分割算法，以自动分析海量数据并形成树密度地图 [3] - 项目研发的激光雷达软硬件已在全球130多个国家和地区得到应用 [2] 项目规模与执行过程 - 项目历时10年，覆盖超过7.6万个样方，采集了超过400太字节的数据，数据体量相当于超过8000万张5兆字节的电子照片 [3] - 项目执行过程强调克服技术挑战和脚踏实地的工作精神，继承了先辈科研人员通过实地测绘完成《中华人民共和国植被图》的传统 [3] - 项目团队在西藏发现了高达102.3米的亚洲第一高树，体现了项目在生态调查方面的深度和广度 [4]

项目核心成果 - 成功绘制中国首张树密度地图 显示截至2020年全国约有1426亿棵树 人均约100棵 [1] - 该项目历时10年完成 旨在为国家的绿色发展和"双碳"目标提供精准的"绿色账本" [1] 研究方法与技术 - 采用"天地一体"的"双眼"观测体系 结合无人机机载激光雷达与地面移动扫描进行多角度互补测量 [2] - 核心技术为激光雷达 激光脉冲能准确勾勒树木高度、形状和位置 扫描一片树林仅需十几分钟 [2] - 研发仿地飞行算法解决地表起伏导致的树高测量难题 并探索智能单木分割算法以自动分析海量数据 [3] - 项目团队研发的激光雷达软硬件已在全球130多个国家和地区得到应用 [2] 项目实施规模与挑战 - 项目覆盖全国 研究团队走遍76000多个样方 采集了超过400太字节的数据 数据量相当于超8000万张电子照片 [3] - 科研过程需要克服技术难题并耐住寂寞 面对外界质疑 依靠闯劲冲劲完成这项曾被视作不可能的任务 [3] 行业意义与未来展望 - 精准的树密度数据有助于科学决策 例如指导东部过密人工林进行间伐 西部过疏林地进行补植 [1] - 项目推动了中国森林资源统计从宏观蓄积量向单木级碳储量和生物多样性支撑能力等精准化方向发展 [1] - 未来将继续完善中国自然生态的数字化"账本" 为守护绿色根基作出贡献 [4]

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]