摘 要：
近年来，为替代人工测量，出现了采用光传感器、超声波传感器、立体视觉以及激光雷达扫描传感器等各类检测装置进行靶标探测的研究。激光雷达扫描传感器精度高、响应快，能够获得靶标的三维模型，是最具发展潜力的应用技术。由于激光雷达扫描传感器返回的是目标点的距离值，不包含果树枝叶颜色、病虫害等生物信息，为此，相关研究主要集中在计算靶标的几何特征参数上，其中计算最多的参数为靶标区域生物量的体积。本篇综述，通过对LAI、LAD两种叶面积参数的定义及其两者关系。并采用移动激光雷达获取靶标点云数据，针对树冠职业分布不均匀的情况，设计靶标叶面积提取算法，建立靶标叶面积回归模型。
关键词：叶面积指数；叶面积密度；激光雷达；点云处理；
1引言
目前,采用化学农药喷雾仍是中国防治果树病虫害的主要手段，但农药有效利用率(20%～30%)普遍偏低，大水量、粗雾喷洒的施药方式严重影响环境安全、生态安全、农产品质量安全和国民身体健康。变量喷雾技术根据靶标信息的不同，自动控制植保喷雾机械作业，实现对喷雾对象的按需施药，是减少农药危害的必要手段之一。但其首先要解决的问题是如何精确获取指导农药喷施的靶标信息参数[1]。但是当下，叶面积指数仍没有严格统一的定义，研究人员通常根据自己研究的需要来定义LAI，致使LAI存在多种不同的定义，但现在广泛采用的定义为单位地表面积上所有叶片表面积的一半[2]。激光雷达是近年来发展十分迅速的主动遥感技术，它具有与被动光学遥感不同的成像机理，在植被垂直结构信息获取方面具有其他遥感技术无可比拟的优势，目前LiDAR已经在森林结构参数的测量和反演上取得了成功的应用[3]。LiDAR技术不仅能提高我们的农业产量，为我们的农业作出贡献，而且也极大的保障了国家安全[4]。
本篇综述主要通过中国知网、万方数据库，南京林业大学图书馆等搜集的国内、国外有关LiDAR扫描叶面积的的28篇论文、期刊、书籍进行讲述。
2 研究现状
本综述将基于移动激光扫面技术获取靶标叶三维点云数据。其中从叶面积测量方法的不同，三维激光扫描技术，点云数据的处理三个方面展开。靶标叶点云数据由激光雷达传感器间接获取，选择最优叶面积度量方法，以获取精度更高的靶标叶面积。
2.1叶面积度量方法
2.1.1 叶面积指数（Leaf Area Index，LAI）
叶面积指数，也叫叶面积系数，是指单位土地面积上植物叶片总面积占土地面积的倍数（即：叶面积指数=绿叶总面积/占地面积）。叶面积指数的概念来源于作物学，英国农业生态学家Watson于20世纪40年代首先提出叶面积指数这一概念，叶面积指数被他定义为“单位面积土地上单面植被光合作用面积的综合”。这里只考虑了植被叶面是平整的情况，如果叶面是凹凸不平、卷积或者是针叶，这个定义就欠缺合理性了。
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