森林是最大的陆地资源之一,除了可以提供木材和林副产品外,还具有水土保涵、防风固沙、调节气候、为野生动物提供栖息地等生态功能。森林资源的变化不仅关系着社会经济的发展,而且对环境和生态也有巨大的影响。随着近年来人类环保意识的提高,森林资源的重要性得到越来越广泛的认知。因此及时高效地获取森林资源状况成为必然。而森林是由单株树木组成,准确的森林的单木参数是获得详细的森林资源状况的必要保证,所以,准确获取高精度的单木参数意义深远。激光雷达(LiDAR)系统作为一种主动遥感技术,在对地观测尤其是探测地物高度方面具有其他遥感手段不可比拟的优势。凭借其准确地获取林地数字高程模型和探测林木高度的优势,将遥感技术在林业上的应用登上了新的台阶。国内外的学者在应用LiDAR数据获取单木参数方面做了很多研究,研究方向主要集中在方法和算法两个方面。研究发现虽然LiDAR在提取单木树高方面的优势明显,但对单木树冠边缘刻画能力较弱,既不能很好地获得单木冠幅信息也影响了单木树高信息的提取精度。本研究以黑龙江省伊春市凉水自然保护区,以机载小光斑激光雷达点云数据及与其同步获取的大比例尺航空相片为数据源,进行了高精度的单木参数信息提取。对机载LiDAR数据进行滤波和分类处理,得到DEM和DSM,两者作差得到CHM；对航片进行正射纠正后的DOM进行单木分割,计算冠幅大小并与实地测量数据进行反演,得到85%以上的平均精度；将CHM与树冠多边形进行叠加,搜寻CHM中每株立木的树冠多边形内的高程最大值,作为该单木的树高；选取实地测量中的83株样木,利用其中60株作为训练样本,在用LIDAR估测树高和实测树高进行相关性分析建立回归方程,利用余下的23株样木进行反演以检验方程精度,平均精度达到86.87%。结果证明用LiDAR数据结合大比例尺航空相片可以提取出高精度的单木参数信息。