Le partage des données de nuages de points LiDAR multi-plateformes est d'une grande importance pour la recherche en écologie forestière et en algorithmes LiDAR. À cet effet, l'Institut de recherche sur l'information des ressources de l'Académie chinoise des sciences forestières a publié un ensemble de données de référence de nuages de points LiDAR et d'enquêtes au sol pour des sites forestiers en zone subtropicale, collectés à partir de plateformes habitées, de drones et de plateformes terrestres. Le jeu de données a été obtenu dans la forêt domaniale de Gaofeng, région autonome Zhuang du Guangxi en Chine, comprenant trois espèces principales : l'eucalyptus, le cèdre et le pin maritime, avec 25 placettes d'échantillonnage. Les données d'enquête au sol comprennent la position des placettes, la position des arbres, le diamètre à hauteur de poitrine, la hauteur de l'arbre, la hauteur sous branches et l'étendue du houppier. Cet ensemble de données peut être utilisé pour analyser les caractéristiques de la représentation en 3D des structures forestières à partir de différents plateformes LiDAR, pour évaluer les performances des algorithmes de traitement des nuages de points comme l'enregistrement et la segmentation des arbres individuels, pour analyser l'applicabilité de l'extraction des paramètres structurels forestiers, et pour fournir une référence importante pour les études forestières à l'échelle régionale, des placettes et des arbres individuels. En outre, cette étude a développé une méthode d'enquête au sol basée sur les nuages de points LiDAR terrestres, qui identifie la position des arbres à partir des points marqués du tronc et effectue les mesures pour chaque arbre en se basant sur la carte des positions, évitant ainsi les étapes de localisation et de marquage terrain des arbres individuels, améliorant l'efficacité opérationnelle et offrant une nouvelle approche pour les enquêtes forestières au sol.

forêts subtropicales;LiDAR;plateforme habitée;drone;plateforme terrestre;multi-plateforme;placette forestière;nuage de points;jeu de données de référence;enquête au sol