中國林科院資源所激光雷達遙感創新團隊提出了一種利用機載激光雷達高密度點云提取人工林下幼樹表型參數的方法，并在塞罕壩機械林場對落葉松人工林下種植的云杉幼樹進行了應用驗證。首先優化了團隊提出的譜聚類單木分割算法在幼樹探測方面的考慮，實現了試驗區上層落葉松點云的精確單木分割并獲取了單木樹干位置。在有效去除大樹信息的基礎上，結合局部株數密度，利用自適應核函數帶寬的均值漂移算法實現了下層云杉幼樹的分割，進而用分割的點云數據提取了單株的樹高、樹冠表型參數。

分別利用地面實測幼樹高度及從地基激光雷達數據中提取的幼樹高度和冠幅進行了驗證。結果表明，林下幼樹平均提取率為121.03%。隨著上層落葉松郁閉度的下降，提取幼樹與實測數據的匹配率從62.59%增加到95.65%。基于機載激光點云提取的幼樹高度與野外實測值和地面激光雷達測量值呈現強相關，決定系數分別為0.71和0.78，RMSE分別為0.26 m和0.23 m。此外，利用機載激光點云提取的幼樹冠幅與參考數據回歸的決定系數為0.64，RMSE為0.24 m。本研究提出了機載激光雷達提取幼樹表型參數的方法，能夠顯著提升工作效率，降低勞動成本，為后期通過調節林隙大小以更好地利用陽光資源來調節林分結構提供了基礎。