实现森林质量精准提升，需要对森林生长、森林资源进行精确预测和精准监测以及对森林进行精细化经营。
先进的遥感技术可以为此提供重要信息。目前，高光谱遥感影像有着大量的光谱信息，可以用来建立高精度的森林参数反演回归模型，但高光谱数据的空间分辨率较低；雷达数据虽然可以较好地反映森林结构信息，但雷达传感器重量较大，需要搭载在小型飞机上，价格昂贵；而高分辨率的卫星影像价格昂贵，并受重访周期和天气状况的限制，无法满足对于单木尺度的信息提取。
近年来，轻小型无人机作为一种新型获取数据来源的技术设备，以其成本低、轻巧灵活、方便、安全、快速获取高分辨率影像的优点弥补了传统卫星遥感影像分辨率低、容易受到云层影响数据质量以及重返周期限制等不足，同时，无人机航空摄影测量技术可以实现对林班、小班的数据采集和获取，研究对象不再立足于单木和样地，还可将整个林场作为研究对象，这就更使无人机技术在森林资源调查和动态监测中发挥巨大优势。
无人机获取森林信息工作流程
无人机是一种小型无人驾驶飞行设备，当结合地面控制站和数据链接时形成“无人飞行系统”或“无人机系统”。森林信息便是在无人机飞行系统拍摄影像的基础上获取，然后对影像进行畸变校正、连接点提取与平差、空三加密、影像自动匹配、正射影像纠正等处理后，进行树木参数的提取。“无人飞行系统”已经被证明是一种有效的森林资源调查工具，可以为林业提供低成本、高精度的遥感数据。通过无人机不仅可以获取具体的树木信息，还可以有针对性地进行森林资源调查及林区规划。
如何获取森林结构参数
森林结构参数是反映森林质量及经营状况的重要指标。以往粗犷的森林资源调查往往通过目测或简单的仪器进行测量，精度较差，满足不了“精准林业”和“数字林业”的要求。随着森林资源的日益减少和数字化技术的不断发展，对单木和林分实现精准无损测量已成为相关领域的研究热点。目前，通过无人机影像提取的森林结构参数主要包括单木树高、单木冠幅、株数密度、郁闭度、林分平均高、生物量及蓄积量等因子，而树木胸径主要是通过影像提取的树木高度和冠幅来进行反演。随着无人机技术及影像处理技术的不断发展，无人机影像提取森林结构参数正在朝着数字化、信息化、自动化的方向发展，提取结果将在精度和速度上占有更多优势。
在林区规划及树木空间分布方面的应用
无人机在森林资源调查和林区规划方面的应用正在朝着综合化、现代化的方向发展。研究人员利用航空数字摄影测量影像进行林区小班边界自动生成，得到的小班区划精度符合林业实际生产需求，从而大幅减轻了外业调查工作量，提高了工作效率。在无人机影像基础上生成的各种专题图为森林经营管理提供了新的思路，利用ArcMap软件进行森林资源区划分析，在无人机航空影像的基础上产生了森林区划专题图，部分小班的实地验证总体精度达到88.7%，说明无人机遥感技术在林区规划中是可行的。
无人机影像在森林资源调查和大规模清查方面具有天然优势，无人机能够以较低的成本获得大规模的树木信息，通过对影像的后期处理能够获得树种分布等具体信息。实验表明，利用无人机进行主要树种空间分布调查与地面调查的结果是相似的。有研究人员获取了25.29平方千米的研究区无人机影像，运用面向对象的分类方法获取了研究区内红树林的空间分布情况，验证显示，信息精度超过90%。通过搭载不同类型的传感器可以获得不同波段的光谱信息，极大增强了无人机的森林调查能力和效率。随着城市规模的不断扩大，无人机在城市规划、改造、绿化等方面起着越来越重要的作用。有研究表明，在卫星影像时效性不强、云层遮挡的情况下利用无人机影像获取井冈山绿地覆盖分布情况，获取成果达到城市绿化测定工作的要求。
完成森林景观三维重建
无人机可以很好地进行三维景观重建，对于精度要求不高的三维模型，无人机有信息获取速度快、处理简单、机动性强等优点。随着信息化和计算机技术的不断发展，利用遥感技术重构模型的方法已逐渐成熟，通过三维重建技术获取无人机影像的深度信息可以完成对树冠的三维模型重建。与之相比，主动遥感技术如雷达机载平台只提供部分树冠重建，地面激光雷达数据具有局限性且成本较高。研究人员利用小型无人机按照预定轨迹在目标立木附近缓慢飞行以获取影像，采用计算机视觉的方法建立单木以及林分三维模型，利用无人机影像提取数字高程模型并叠加高分辨率无人机影像，用载波相位差分技术采集的地面控制点对提取的数字高程模型进行精度检验，结果表明，生成的森林三维景观真实感强且精度较高。总之，利用无人机构建的森林三维景观更好地展现了森林价值，有利于森林的保护和经营。
无人机及相关技术的发展推进了无人机在森林信息获取方面的应用，现代林业调查规划的需求同样加大了无人机在林业方面的研究力度。无论作为影像获取源，还是综合激光雷达数据，无人机都可很好地应用于林业的许多方面，但目前，在技术方面，还有很大的提升空间。
目前，无人机技术获取的遥感影像存在相幅小、数量多、影像重叠不规则等缺点，现有软件的图像处理算法难以获得良好的效果，从而造成遥感影像预处理工作需大量手工操作、效率低等。因此，为保证遥感影像数据的实时性，遥感影像的几何校正、快速无缝拼接和质量评价等技术必须有所突破。
在使用无人机调查时，可根据树木信息获取需求的不同，选择不同型号的相机以及飞行高度以获取不同分辨率的遥感影像。有研究表明，不同像素分辨率影像对森林信息获取精度有显著影响。针对具体需求采用不同分辨率影像，是今后无人机技术发展的趋势。
树高、冠幅等测树因子的获取受到树冠遮挡的影响较大，目前的研究大多集中在中低郁闭度林分的信息获取。但我国森林主要集中在东北、西南和南方3个林区，郁闭度都很高，所以今后应加强高郁闭度林分信息获取的研究，同时需要进行样地每木调查作为补充。
通过遥感和无人机影像对树木高度和冠幅参数的获取比较方便，而树木胸径数据无法直接测量，只能通过反演方法进行估测，今后应结合其他遥感技术，如地面激光雷达或地面摄影测量技术来辅助获取更准确的树木胸径值。
另外，高精度无人机遥感影像虽然具有极高空间分辨率，但其光谱信息集中在可见光波段，光谱信息较少。现有的算法往往只能提取林分尺度上的面积、空间信息等，难以有效对遥感影像进行单木尺度的特征提取。因此，加强针对高精度无人机遥感影像的自动解译研究有利于实现高精度无人机遥感影像数据在森林资源调查和监测中的高效和广泛运用。
无人机不仅在森林资源调查方面大有可为，在森林景观重建以及林区规划方面也可大显身手。今后，加强无人机在森林生态旅游地区对重要游览区三维景观的还原，能够为景区和当地旅游宣传提供有力的服务。
目前，缺乏通用的无人机飞行规则，限制了无人机技术研究的流动性和信息交流。因此，国家或行业应制定相应的无人机使用规范和行业准则，从而尽快推进无人机技术在森林资源调查与监测方面的广泛应用。
