数字化和精准化是新时期林业管理的发展要求,林区高精路网地图必将成为林业管理中的“新基建”。然而,高精地图的生产制作是一个资金和技术要求很高的产业,当前各地图生产巨头主要聚焦于交通主干道上,对于林区用于满足行业生产经营管理需要的特定的林区高精路网地图的制作尚未见报道。林区道路具有地形起伏大、道路弯曲程度大、路面不规则、断头、多叉,以及遮挡物浓密高大、有生命力并具季节变化等特点。因此有必要探寻一种高效、低成本的林区高精路网地图构建方法,为森林监测、管理、防火、旅游等活动提供精准的基础地图保障。研究中使用大疆Phantom 4 RTK无人机,以低空倾斜摄影拍摄为主,结合林下近景摄影测量进行补拍,分别获取林区高分辨率影像与密集点云,采用迭代最邻近点配准法（即ICP算法）和人工配准相结合的方法将两种点云数据进行融合;利用ContextCapture三维建模软件生成精细的林区三维实景模型;利用PSG 3D三维测绘系统软件加载构建的林区精细三维实景模型,从三维实景模型上采集高精度地理信息数据,例如道路边线、中线、路沿等道路附属设施,严格控制每一条线落在白色喷漆线的中心处,在植被和建筑物影响采集时,可以对模型进行切割显示,切割后可以清晰的绘制道路,并在采集过程中严格把好质量关,进而完成林区高精路网地图的构建。主要研究结果和结论如下:（1）无人机倾斜摄影系统从多视角采集低空影像,获取丰富的地物顶部及侧视的高分辨率影像,构建的三维实景模型感官真实性强。但无法获取林冠下的林区道路信息,无法保证道路模型的完整性。近景摄影测量技术虽然不能获取路网的完整信息,但是它能获得完整准确的林冠遮挡下的路网信息。将两种技术相结合,实现了优势互补,降低了林区精细三维实景模型构建的成本,提高了高精路网地图构建的精度。（2）采用ICP算法与人工配准相结合的方法,将林上林下两种高密度点云配准融合,构建了林区精细三维实景模型,其细节轮廓清晰,近地面目标结构清晰,显示特征直观反映了地物的真实结构状态,有效地解决了林冠下道路模型漏洞和局部拉花问题,模型效果得到极大优化。（3）以孟公山林场为例,构建了林区精细三维实景模型,并且构建的高精路网地图,实际点位与地图上点位中误差为0.076m,高程中误差为0.122m;平面最大误差为0.170m,高程最大误差为0.214m;平面最小误差为0.020m,高程最小误差为0.005m。自动驾驶高精地图综合误差在5cm至20cm,构建的高精路网地图精度符合自动驾驶L4级别的精度要求。（4）采用“无人机倾斜摄影测量结合近景摄影测量+精细三维实景模型构建+人机交互式构建林区高精路网地图”的模式,为林区高精路网地图构建,提供了一种低成本、高效率的方法,能更好地为森林经营活动和将来林区自动驾驶的应用提供高精度的地图数据。实验中构建的林区高精路网地图在精度和数据维度方面达到了服务于自动驾驶的高精地图标准,但在地图更新的时效性上具有一定缺陷,只能作为静态林区高精路网地图,不能作为实时动态林区高精路网地图,这也是今后的主要研究方向。