森林资源的监测与调查是我国森林资源管理与经营的数据支撑和重要依据,而观测仪器和观测方法则是决定森林资源调查工作效率和数据质量的重要因素。近景摄影测量技术的不断成熟,改变了传统森林调查的手段,推动了森林调查的数字化、智能化发展的进程。为了提高测树因子的采集精度,降低外业的工作强度,该文基于地面近景摄影测量技术,研究提出了以下三种观测方案对单木或林分样地进行观测并提取相关测树因子:(1)该研究提出了一套利用智能手机单片摄影测树的技术方法并研发了对应的系统。在进行森林观测的过程中,只需正直拍摄一张像片即可对单木的胸径、树高、材积、林分平均胸径、密度、蓄积量进行解算。通过实验,该系统测量单木胸径的相对偏差为4.95%,相对均方根误差为6.09%;测量单木树高的相对偏差为5.59%,相对均方根误差为6.43%;测量单木材积的相对偏差为5.86%,相对均方根误差为7.46%;计算林分平均胸径的相对偏差为0.51%,相对均方根误差为8.6%;计算林分密度的相对偏差为1.46%,相对均方根误差为7.47%;计算林分蓄积量的相对偏差为1.35%,相对均方根误差为7.74%。均满足我国森林调查的误差要求,因此该系统具有较好的推广前景。(2)该研究基于单目视觉的近景摄影测量方法,研究了一种提取单木(孤立木)测树因子的方法。通过重建单木的三维点云模型,结合建立的算法,对树高、树干任意高处直径、树冠平均冠幅等测树因子进行了提取。通过实验进行精度分析,得到胸径提取的相对偏差为2.23%,相对均方根误差为6.99%;单木树高提取的相对偏差为3.29%,相对均方根误差为9.77%;平均冠幅提取的相对偏差为8.11%,相对均方根误差为9.57%。所有精度均满足我国森林调查的需求。(3)该研究提出一种利用相机拍摄视频,对样地进行观测,通过建立三维点云模型提取林分样地中树木胸径的方法。该方法尝试将视频测量技术运用在林业调查中,不仅简单可行,而且受环境限制因素极少。根据点云模型的特点以及样地中会有遮挡的现实情况,提出了新的点云数据处理方法,对胸径处的点云进行切片的提取,通过圆柱体拟合以及圆拟合的方法,进行树木胸径的提取。通过实验验证,最终得到更有效且精度相对较高的圆拟合提取胸径的方法精度评估参数相对偏差为-1.49%～5.53%,相对均方根误差为3.14%～8.61%,均满足我国森林资源调查的误差要求。因此该方法可以在我国林业调查的过程中推广使用。这三类方案各有所长且观测精度都可满足我国林业调查的需求,具有较高的现实意义和实际应用价值。