Noua tehnologie LiDAR permite modelarea 3D la „nivelul unui singur copac”, capabilă să pătrundă în acoperișul pădurii și să realizeze segmentarea automată a arborilor individuali (precizie >95%), extrăgând în același timp înălțimea, diametrul la înălțimea pieptului (DBH) și volumul arborilor cu o mare precizie, ceea ce sporește semnificativ eficiența inventarierii forestiere. Totuși, acest progres reprezintă rezultatul unei evoluții sinergice pe mai multe platforme (aeriene/cu rucsac/portabile) și algoritmii de inteligență artificială, nu al unei descoperiri tehnologice izolate prezentate exclusiv în mai 2026.

Capacitate de pătrundere și segmentare individuală a arborilor:

Actual sisteme LiDAR cu multi-eco (de exemplu, DJI Zenmuse L3, CHCNAV RS30), combinate cu algoritmi de clasificare a norului de puncte (bazate pe numărul de ecouri, intensitate și grupare spațială), disting eficient între punctele din acoperișul pădurii, trunchiuri și sol. Modele de segmentare instanțiată conduse de inteligența artificială (de exemplu, PointNet++, CNN 3D sau cele mai recente arhitecturi Transformer) au atins un Scor F1 de peste 0,95 (corespunzător unei acuratețe >95 %) pentru recunoașterea individuală a arborilor în pădurile cu acoperiș închis, conform cercetărilor din perioada 2025–2026.

Extragere automată a parametrilor:

Înălțimea arborelui (eroare <5 %) și diametrul la înălțimea pieptului (DBH, eroare ±3–5 %) sunt determinate prin potrivire cilindrică a norului de puncte al trunchiului sau prin metode ale celor mai mici pătrate . Volumul este estimat folosind ecuații alometrice (de exemplu, DBH² × Înălțime), integrate cu baze de date de specii, obținându-se erori regionale globale de <3% (așa cum a fost verificat de software-ul ForestPoint al CHCNAV).

Evoluția platformelor tehnice:

Industria a depășit LiDAR-ul terestru static pentru a integra LiDAR montat pe UAV (pentru acoperire la scară largă), liDAR portabil/manual (pentru completarea detaliilor din subarboret), și Poziționarea în timp real SLAM , permițând achiziția colaborativă a norului de puncte „aer–sol”. La începutul anului 2026, echipele de la Universitatea de Silvicultură din Nord-Est și GreenValley International au validat capacitatea inginerescă a acestui sistem la nivelul preciziei pe arbore individual (<10 cm eroare de poziționare).

Puncte cheie de ruptură:

Progresul nu provine din „o nouă penetrare fizică”, ci mai degrabă din convergența densității sporite a norului de puncte (>20 pct/m² în subarboret) + procesarea multi-eco + segmentarea bazată pe învățarea profundă (de exemplu, Mask3D) + modelarea comună a terenului și a vegetației în plus, algoritmul de tăiere „cu luare în considerare a marginii copertelor arborete”, propus de Academia Chineză de Silvicultură în 2025, a îmbunătățit în mod semnificativ integritatea separării individuale a arborilor în pădurile dense.

Aplicații Practice:

Programele pilot desfășurate în pădurile din Nord-Estul și Sud-Vestul Chinei au demonstrat creșteri ale eficienței de peste de 10 ori comparativ cu inventarierea tradițională pe parcele, iar erorile îndeplinesc cerințele de precizie de clasa a III-a pentru Inventarul Național al Pădurilor (LY/T 1953–2021). Această tehnologie transformă silvicultura de la „estimarea pe parcele” către „inventarierea și cartografierea precisă arbore cu arbore".