栖息地高点和低点：使用地面和无人机 LiDAR 模拟恢复林地中的鸟类物种丰富度和丰度,Remote Sensing of Environment
植被结构影响许多鸟类的景观利用和栖息地质量。由于从传统的现场测量中收集结构数据存在困难，许多研究调查了光探测和测距 (LiDAR) 的效用，以提供可能对探索动物栖息地关联有用的景观尺度结构信息。值得注意的是，几乎所有这些研究都涉及在机载而非地面平台上使用 LiDAR。然而，对于解释鸟类物种的发生和多样性可能很重要的植被指标，例如林下植被的复杂性和总体植被体积，可能会被树冠覆盖从机载传感器中部分遮挡。这些挑战可以通过地面和无人机 LiDAR 传感器来克服，这些传感器可以提供林下森林层的详细信息。我们首次在林地景观中收集了地面激光雷达 (TLS) 和无人驾驶飞行器激光雷达 (ULS) 数据，以比较这两种传感器识别植被结构指标与鸟类丰富度和丰度之间关系的能力。总体而言，TLS 和 ULS 模型根据我们在开阔林地景观中用于 LiDAR 数据收集的采样方法提供了相似的结果。来自这些传感器的冠层粗糙度、地面植被垂直复杂性、总植被体积和冠层高度是解释鸟类多样性和个体物种丰度的最常见的重要变量。2 = 0.82 (TLS) 和 R 2 = 0.83 (ULS)) 高于功能性行会的鸟类群落丰度（高达 R 2 = 0.40 (TLS)，R 2 = 0.41 (ULS)）和总体鸟类丰度 (R 2 = 0.10 (TLS), R 2 = 0.16 (ULS)), 物种丰富度 (R 2 = 0.14 (TLS), R 2 = 0.14 (ULS)) 和多样性 (R 2 = 0.17 (TLS), R 2 = 0.16 (ULS) ). 此外，我们发现几种脆弱的鸟类与 LiDAR 结构变量密切相关，这可能有助于栖息地评估和保护管理。
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