近景森林感知：现状、挑战与展望

梁欣廉; 陈健昌; 庞勇; 丁易; 陈磊; 郑光; 陈佳乐; 王晓晨; 米湘成; 付安民; 吴发云; 张怀清; 雷相东; 臧润国; 陈尔学; 郭庆华; 李增元; 龚健雅

doi:10.13203/j.whugis20260399

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近景森林感知：现状、挑战与展望

摄影测量与遥感 | 更新时间：2026-10-15

- 近景森林感知：现状、挑战与展望
- Close⁃Range Sensing of Forest： Status， Challenges， and Prospects
- 武汉大学学报（信息科学版） 2026年51卷第11期页码：2395-2423
- 作者机构：
  
  1.武汉大学测绘遥感信息工程全国重点实验室，湖北武汉，430079
  2.中国林业科学研究院资源信息研究所，北京，100091
  3.中国林业科学研究院森林生态环境与自然保护研究所，北京，100091
  4.中国科学院植物研究所，北京，100093
  5.南京大学国际地球系统科学研究所，江苏南京，210023
  6.空天信息大学遥感科学与技术学院，山东济南，250200
  7.国家林业和草原局林草调查规划院，北京，100714
  8.北京大学地球与空间科学学院遥感与地理信息系统研究所，北京，100871
  9.武汉大学遥感信息工程学院，湖北武汉，430079
- 作者简介：
  
  梁欣廉，博士，教授，研究方向为多源支持感知与认知。xinlian.liang@whu.edu.c
- 基金信息：
  
  国家重点研发计划(2023YFF1303901;2023YFE0112801)
- DOI：10.13203/j.whugis20260399
  中图分类号： P237
- 收稿：2026-09-28，
  
  纸质出版：2026-11-05
- 稿件说明：
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梁欣廉,陈健昌,庞勇，等.近景森林感知：现状、挑战与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2395-2423.

LIANG Xinlian,CHEN Jianchang,PANG Yong,et al.Close⁃Range Sensing of Forest: Status, Challenges, and Prospects[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2395-2423.
梁欣廉,陈健昌,庞勇，等.近景森林感知：现状、挑战与展望[J].武汉大学学报（信息科学版）,2026,51(11):2395-2423. DOI：10.13203/j.whugis20260399

LIANG Xinlian,CHEN Jianchang,PANG Yong,et al.Close⁃Range Sensing of Forest: Status, Challenges, and Prospects[J].Geomatics and Information Science of Wuhan University,2026,51(11):2395-2423. DOI：10.13203/j.whugis20260399

摘要

近景感知以接触、非接触方式从近距离观测目标，具有分辨率高、信息维度广、平台灵活多样、场景适应性强等特点，是获取对象真实特征的重要途径，也是连接地面真实场景与航空、卫星遥感观测的关键桥梁。随着观测平台、传感器和信息解译技术的快速发展，加之行业应用场景持续拓展，近景感知取得跨越式发展，正由静态、单源、单次、人工观测向移动、多源、连续和自主方式演进，已形成较完备的软硬件与应用体系，涵盖平台、传感器、数据融合、识别解译、定量反演、变化检测及行业应用等关键环节。在森林环境中，近景感知通过获取样地、单木乃至枝干、叶片等多尺度结构、光谱及动态信息，实现从宏观林分到微观特征的多级定量表达，支撑森林参数精准反演、生长动态监测及生态过程机理研究，并广泛应用于森林资源监测、碳汇计量、健康评估、生物多样性评价和智慧经营等领域。当前，近景森林感知正处于快速发展阶段，面临观测信息时空完整度不足、多源数据协同能力有限、数据与评价标准不统一、跨区域泛化能力不足及多尺度误差传播等问题。围绕平台与传感器、数据处理、应用场景3个层面，梳理近景森林感知发展脉络，总结研究进展与现状，分析面临的关键挑战。进一步，近景森林感知研究应加强对观测完整性、实施方案标准化、跨平台跨区域迁移能力的关注，推动开发物理生态约束融合解决方案，并结合自主感知、边缘计算和数字孪生，推动观测体系向全面、规范、可信和机理驱动方向发展，构建一体化协同观测与人工智能深度融合的新型森林监测体系。

Abstract

Close-range sensing observes objects at target-to-sensor distances ranging from contact or non-contact short range up to several hundred meters or more. It delivers high-resolution

multi-dimensional sensing capabilities through flexible and deployable platforms

enabling robust adaptation to diverse environmental conditions. In addition to enabling detailed characterization of the observed targets

close-range sensing provides a critical bridge between ground-based measurements of real-world conditions and observations from airborne and satellite remote sensing platforms. Over the past three decades

rapid advances in terrestrial

mobile

and unmanned aerial vehicle platforms

coupled with innovations in light detection and ranging

multispectral

hyperspectral

and thermal infrared sensors

together with the development of artificial intelligence-based information interpretation methods and the expanding application scenarios

have propelled the rapid development of close-range sensing. The observation approaches are transitioning from static

single-source

single-temporal

and manually operated observations toward mobile

multi-source

continuous

and autonomous sensing paradigms. In parallel

an integrated ecosystem of hardware

software

and applications has been established

spanning sensing platforms

advanced sensors

multi-source data fusion

information extraction and interpretation

quantitative retrieval

change detection

and domain-specific applications. In forest environments

close-range sensing acquires structural

spectral

and temporal information at the plot

tree

branch

and leaf levels

enabling quantitative characterization. It supports accurate retrieval of forest parameters

monitoring of growth dynamics

and mechanistic investigations of ecological processes. And it has been widely applied to forest resource monitoring

carbon sink quantification

forest health assessment

biodiversity assessment

and intelligent forest management. Currently

close-range sensing of forest environments is still facing several challenges

including incomplete observations

limited interoperability among multi-source data

the lack of unified data and evaluation standards

weak cross-regional generalization capability

and error propagation across scales. This paper overviews the development of close-range sensing of forest environments

summarizes current research progress and the state-of-the-art

and analyzes key challenges from hardware

processing

and application. Future research should place greater emphasis on observation completeness

standardization of implementation procedures

and cross-platform and cross-regional transferability. Autonomous sensing and artificial intelligence should be further integrated to develop a new forest monitoring framework characterized by comprehensive observations

reliable information extraction

and mechanism-informed understanding.

关键词

Keywords

references

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