近日，我校地理与遥感学院王红教授课题组在森林激光雷达数据处理方法方面取得重要进展，相关研究成果以“StemReg: A Marker-Free Automated Method for Registering MultiScan Terrestrial Laser Scanning Data in Forests Using Stem Mapping”为题，发表在行业顶刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》上。在森林精细结构研究中，地基激光雷达（TLS）能够获取毫米级精度的三维信息。然而，由于树干、枝叶遮挡及设备视角受限，单次扫描往往难以完整记录林分结构，因此需要对多站点TLS数据进行配准。传统配准方法依赖人工布设标靶，操作繁琐且效率低下，限制了TLS在大尺度森林调查中的应用。该研究提出了一种无需标靶的自动配准方法StemReg：首先基于改进的随机抽样一致（RANSAC）算法自适应提取树干候选点，并结合可见性检测和区域生长策略实现精确树干位置识别；然后通过树干空间分布匹配完成多扫描数据的粗配准，并利用迭代最近点算法进一