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对于生物学家、森林管理员及其他人来说，需要长期了解表征、表型诸如一片树木的一组植物的信息。传统上采用手工方法获得植物样本的属性并且将该植物样本的属性外推至较大的一组植物。例如，采样可估计其它属性以外的植物的高度、体积、年龄、生物量和物种。可以以许多不同的方式来使用该表征植物属性的信息。例如，可以使用样本数据来量化有利于收获的原材料的详细目录 。又如，通过随着时间的推移来比较植物的样本集的属性， 可以确定病害是否正在危害植物的健康。

将样本数据外推至较大的集合可能不会准确地反映植物的实际属性。关于这一点，物种及其它植物属性测量可能取决于附近地理位置中高度变化的许多不同因素。因此，生物学家、 森林管理员及其他人很难掌握准确地表征植物的属性的信息。
航空和卫星激光扫描技术的进步提供了获得关于植物属性的较准确的信息的机会。关于这一点，激光雷达技术LiDAR是一种用来识别距远程目标的距离的光学远程扫描技术。例如，可以从诸如飞行器或卫星等的源位置向地面上的目标位置发射激光脉冲。 距目标位置的距离可以通过测量脉冲的发射与一个或多个反射的回波信号的接收之间的时间延迟来量化。此外，反射的回波信号的强度可以提供关于目标的属性的信息。关于这一点，地面上的目标将响应于激光脉冲以变化的强度量来反射回波信号。例如，具有大量树叶的植 物物种平均将以比具有较少量树叶的植物较高的强度来反射回波信号。

激光雷达LiDAR技术具有非常适合于识别植物属性的属性。例如，LiDAR激光脉冲的波长通常在电磁光谱的紫外线、可见光、 或近红外区域中产生。这些短波长在识别树叶、树枝等的水平和垂直位置方面非常准确。而且，LiDAR提供执行高采样强度的能力、广泛的航摄覆盖范围、以及穿透植物冠层的顶层的能力。发射到目标植物的单个LiDAR脉冲通常将产生多个回波信号，每个回波信号都提供关于植物属性的信息。

随着技术的进步，使用LiDAR激光雷达可扫描的个体的树木、灌木及其它植物的位置。例如，可以收集其中以高采样强度来扫描森林的原始LiDAR数据，所述高采样强度足以产生描述个体的植物项目的位置和反射属性的数据。具有其中处理原始LiDAR数据以便于识别个体的植物项目的位置的系统将会对研究带来便利。例如，通过足够高的采样速率，可以辨别树木的树冠、树枝和树叶的形状和其它性质。如果该类信息是可辨别的，则计算机系统将能够识别个体的植物项目的物种。能从原始LiDAR数据识别各种植物属性的系统会给科研带来便利。

除了激光雷达，也广泛使用高光谱以及多光谱来进行树木的分类识别，高光谱、多光谱以及激光雷达也广泛应用于植物表型研究中。

北京欧亚国际科技有限公司代理系列高光谱、多光谱以及激光雷达设备。