无人机技术的兴起,在不同领域的广泛应用,使得通过无人机来调查林业资源相关因子变得可能。本文提出的基于无人机的调查方式,通过无人机上搭载的数码相机和传感器实时获取林区图像和飞行参数并通过4G网络实时发送到服务器。通过终端软件能获得林区的实时图像,经纬度等。林业人员可以从实时影像图直接识别树种,长势,当地生长环境等状况。对林区上方的正射影像图通过算法分割出树冠,在结合样线法的方式来测量林区郁闭度。将本文的分割算法和常见的分割算法以及人工提取做对比,并计算两者的检精率与检全率。实验表明该分割方法有较高的准确度,所得误差在5%左右。对测量出的郁闭度与抬头望法作对比来计算误差率,结果表明0.9以下的郁闭度有较高的精度。针对林区环境恶劣,林业人员无法直接进入林区使用仪器测量的情况下,本文实现了用Pix4d软件生成林区三维点云的方式来测量树高。使用LiDAR软件导入生成的点云数据,利用点云数据带有的高度属性,通过软件自带的算法工具来分割地面点云跟树冠点云,则树木的高度等于树冠N个点云数的高度均值与地面M个点云数高度均值之差。将全站仪测出的实际树高与本方法测量值计算相关误差,结果显示相对误差均值为5.65%,最大误差为10.06%,最小误差为4.83%。将数据与实际树高值做一次、二次、三次多项式拟合显示相关系数R2在0.96以上且多项式次数增高,相关系数变化不大,表明用三维点云测量的树高与实际树高有显著的正相关性。本方法提出的测量方式具有较强的可操作性和易用性能够提升林业资源调查效率,同时数据的时效性,能提高林业资源的经济效益以及生态效益。