地面激光雷达可以快速的获取高精度、高密度的三维点云数据,其在森林测量等林业方向的应用近几年也成为研究的热点。本论文研究的主要目的是探索和讨论基于单站地面激光雷达数据提取树木胸径和树干形态的方法。对于树木胸径的估计提出了一种基于点云切片的圆形-椭圆自适应胸径估计方法。对林地点云数据在胸高位置进行切片,然后对胸高切片点云进行聚类,利用圆形-椭圆自适应拟合方法对聚类结果进行树干点判别,符合圆形分布的树干点集直接用于计算树木胸径,符合椭圆分布的树干点集进行胸高位置校正之后再进行胸径计算。利用RIEGL VZ-40,0型地面激光雷达采集样地林木点云数据和计算机人工仿真树木点云数据分别对胸径估计方法进行验证。胸径估计方法验证结果显示,在扫描距离为26m的样地范围内,树木的胸径估计均方根误差为1.1cm,在扫描距离为56m的样地范围内,树木的胸径估计均方根误差为1.99cm,判别为椭圆分布的树木胸径估计结果比单纯圆形拟合结果平均误差降低了 4.7%,所采用方法可以快速有效地进行自适应胸径估计。本方法首先树木点云进行地面点云与树木点云进行分离,然后根据邻近关系对树木点云构造邻域图,之后利用多源广度优先搜索方法和聚类方法获取树木骨架的关键节点,最后根据关键节点的邻接关系获取树木骨架。分别利用RIEGLVZ-400型地面激光雷达采集香椿树与山桃树的点云数据和人工仿真得到的黄山松点云数据对胸径估计方法进行验证。验证结果显示,提取出的树干骨架形态与真实树干形态基本一致,而且可以保留较为丰富的枝干细节。