В настоящее время основным средством сбора данных для исследования лесов является многозональная космическая фотосъемка. Цифровая аэрофотосъемка в основном применяется для лесоустроительных работ. Однако уже ставший массовым метод воздушного лазерного сканирования до сих пор не нашел применения в исследованиях лесов. Основные причины: дороговизна, отсутствие методик, малая осведомленность исследователей о методе. Прогресс в области лазерного сканирования позволил очень значительно увеличить производительность систем, среди которых можно выделить ряд устройств, сопоставимых по производительности с аэрофотосъемочными комплексами. Стоимость получения данных у таких систем также может быть сопоставима со стоимостью получения космического сегмента данных. Применение подобной съемки совместно с аэрофото позволяет быстрее и точнее получить ряд характеристик растительности, недоступных для получения из космоса или классической аэрофотосъемкой. Для использования этих возможностей необходима разработка методик, учитывающих эту информацию. Подобный опыт уже имеется, так, в 2012–2013 гг. в интересах ФГУП «Рослесинфорг» была проведена научно-исследовательская работа, посвященная изучению возможностей осуществления лесоустроительных работ по данным лазерного сканирования. Принимая во внимание аппаратные особенности оборудования и дополнительных сенсоров, предлагается активизировать усилия по внедрению данного метода в практику географических исследований лесов наряду с решением практических задач.

1. Медведев Е. М. Лазерная локация земли и леса / Е. М. Медведев, И. М. Данилин, С. Р. Мельников. – М. : Геокосмос, 2007. – 219 с.

2. Рыльский И. А. Инвентаризация и мониторинг лесов на основе лазерной локации, цифровой аэро- и космической фотосъемки и спутникового геопозиционирования / И. А. Рыльский, К. А. Варыгин // Материалы 3-й Междунар. практ. конф. по лесоустройству. – Новосибирск, 2013. – С. 87–91.

3. 3D-landscape metrics to modelling forest structure and diversity based on laser scanning data / T. Blaschke [et al.] // The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Freiburg, 2004. – Vol. 36-8/W2. – P. 129–132.

4. A full GIS-based workflow for tree identification and delineation using laser scanning / D. Tiede [et al.] // The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, – Vienna, 2005. – Vol. 36, Part 3/W24. – P. 9–14.

5. Burnett C. A multi-scale segmentation/object relation-ship modeling methodology for landscape analysis / C. Burnett, T. Blaschke // Ecological Modeling. – 2003. – Vol. 168. – P. 233–249.

6. Forest transitions in Eastern Europe and their effects on carbon budgets / Т. Kuemmerle [et al.] // Global Change Biology. – 2015. – Vol. 21. – P. 3049–3061.

7. Herold A. Stand stability in the Swiss National Forest Inventory: assessment technique, reproducibility and relevance / A. Herold, U. Ulmer // Forest Ecology and Management. – 2001. – Vol. 145. – P. 29–42.

8. Holmgren J. Identifying species of individual trees using airborne laser scanner / J. Holmgren, A. Persson // Remote Sensing of the Environment. – 2004. – Vol. 90, N 4. – P. 415–423.

9. Integrity, stability and management of protection forests in the European Alps / L. K. A. Dorren [et al.] // Forest Ecology and Management. – 2004. – Vol. 195. – P. 165–176.

10. Kumar V. Extraction of forest inventory parameters and 3D modelling from airborne LIDAR // Materials of ESRI international user conference. – San Diego, 2014. – P. 321–327.

11. Object-based semi-automatic mapping of forest stands with Laser scanner and Multispectral data / D. Tiede [et al.] // The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. – Freiburg, 2004. – Vol. 36-8W2. – P. 328–333.

12. Pinto N. Mapping Forest 3D Structure with Lidar and Radar Remote Sensing // NASA-Jet Propulsion Laboratory. – Pasadena, 2014. – P. 111.

13. Schwarz B. LIDAR: Mapping the world in 3D // Nature Photonics. – 2010. – N 4. – P. 429–430.

14. Supervised and forest type-specific multi-scale segmentation for a one-level-representation of single trees / D. Tiede [et al.] // 1st International Conference on Object-based Image Analysis. – Salzburg, 2006. – P. 87–90.

15. Tiede D. Process oriented object-based algorithms for single tree detection using laser scanning data / D. Tiede, Ch. Hoffmann // EARSeL-Proceedings of the Workshop on 3D Remote Sensing in Forestry, 14th–15th Feb 2006. – Vienna, 2006. – P. 9–14.

16. Wehr A. Airborne Laser scanning – an introduction and overview / A. Wehr, U. Lohr // ISPRS Journal of Photogrammtry and Remote Sensing. – 1999. – Vol. 54. – P. 68–82.