给森林做“CT”：中国1426亿棵树是这么“数”出来的
“全中国有多少棵树？”当你在DeepSeek输入这一问题，几秒后就会得到一个准确答复：1426亿棵。这背后，是源于我国首张“树密度地图”。
树密度，即每公顷树木的棵数。一张精准详实的“树密度地图”，能够清晰呈现某区域内森林树木的总数及分布特征，也能助力评估森林生态系统结构与健康状况，为造林规划提供精准指导。
科研人员使用背包式激光雷达传感器给森林做“CT”。受访者供图
“截至2020年，中国约有1426亿棵树，平均树密度约为689棵/公顷，相当于中国人均拥有约100棵树。”2025年4月，北京大学郭庆华团队联合中国科学院等数家科研机构团队发布了我国首张“树密度地图”。当前，在中国科学院A类战略性先导科技专项“地球大数据科学工程”项目的支持下，郭庆华作为“新一代中国植被图绘制”任务的主要负责人之一，正联合中国科学院所等全国各地300余名相关领域内的专家、学者，利用团队研制的软硬件设备，结合遥感大数据、地面调查等共同展开新一代中国植被图的绘制工作。
1426亿棵树，是怎么“数”出来的？首张“树密度地图”，又有何特殊意义？记者赶赴北京，对话其背后的科研团队。
十年“数”木
一张白底的中国地图上，分布着深浅不一的色块，由浅绿、碧绿过渡至深蓝的七级色阶，清晰勾勒出全国树密度的分布梯度。从图上可看出，华东南、西南、东北地区的色块颜色较深。
这是我国首张“树密度地图”，可以清晰测算出全中国960多万平方公里土地上，树木的覆盖情况及分布特征。
比如，从地理区域来看，西南、华南、华东地区树最多，分别为360亿棵、328亿棵、259亿棵。又比如，中国第一高树、世界第二高树种是西藏林芝市波密县一棵高达102.3米的藏南柏木。
郭庆华（中）在野外调查。受访者供图
2015年，源于对森林资源科学认知与管理的需求，北京大学地球与空间科学学院博雅特聘教授、遥感与地理信息研究所所长郭庆华带领团队开启了“树密度地图”项目，地图绘制历时近十年，前后参与人数达上百人。
在郭庆华看来，这是件有意义且有意思的事情，可以为森林制作出更精准的“绿色账本”。“过去，我国对森林资源的统计更多停留在面积和蓄积量层面，看不到具象的树密度地图。”
团队骨干成员北京大学特聘副研究员程凯博士指着地图上的色块介绍，地图的分辨率很高，每个像素点都对应1公顷（10000平方米）的实际区域，统计的是“森林”范畴内的树木数量，即所在区域要满足树木覆盖率、高度等要求的那些树木。
科研人员使用背包式激光雷达传感器给森林做“CT”。受访者供图
在项目前期，团队通过科学抽样，在全国典型森林范围内选取了7.6万多个样方，每个样方面积为1公顷。“要让样方有代表性，首先需确保覆盖的森林类型全，其次是考虑疏密均衡。”程凯表示。
确定样方之后，就是漫长的数据收集和处理过程。十年间，团队走遍所有样方，采集到了400多TB的数据，“如果按一张照片5M来算，相当于存储了8000多万张照片”。
在程凯看来，“数据”是地图绘制整个过程中最难、也最为核心的环节。庞大而精确的数据背后，有日复一日的一线勘察，也有多年的学术积累和科研积淀。具体而言，数据采集离不开精密设备的研发支持，而数据处理则与核心算法的持续优化息息相关。
激光雷达点云单木分割结果。受访者供图
给森林做“CT”
那么，这1426亿棵树到底是怎么“数”出来的？“背后的核心，是遥感领域的激光雷达技术。”郭庆华指出。
所谓遥感，是一种从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线等，对目标进行探测和识别的技术。过去近20年间，郭庆华一直致力于将遥感领域的三维激光雷达技术应用于森林生态系统。
与穿透力弱的光学遥感相比，激光雷达可以穿透树木冠层孔隙，探测到森林的内部结构。
郭庆华形象地把“数”树的整个过程比作“给森林做CT”和“看片子”，分别对应着数据的收集和处理两个环节。这其中，最重要的工具就是激光雷达传感器。
搭载在无人机上的激光雷达传感器在给森林做“CT”。受访者供图
程凯介绍，激光雷达传感器每秒可发射出上百万个激光脉冲，能搭载在无人机上俯视获取激光数据，也能随身携带平时或仰视获取激光数据，比如手持式、背包式、车载式等等，适应多种使用场景。
值得注意的是，要想将俯视、平视等多角度采集的激光数据拼接和融合起来，还需要定位几个“特征点”——在区域内特定的几棵树上贴反光片或悬挂塑料小球等标靶，以此将不同视角画面中的同一棵树进行一一对应。
特定树木上贴着反光片或悬挂塑料小球等标靶。受访者供图
“将激光雷达传感器得到的多角度激光数据拼接之后，基本就能描绘出每棵树的形态，得到‘CT片’。”程凯表示。
不过，得到“CT片”之后，还需要AI来“看片子”，即基于团队研发的单木分割算法等技术，提取出每一棵树木的信息，比如高度、胸径等，同时统计每个样方的树木数量。最后，再借助卫星遥感数据，通过AI模型还原整个中国范围内的森林模型。
点云分割后呈现的单棵树木。受访者供图
通过电脑上的点云图（由大量离散点组成的三维数据集，用于精确描述物体或场景的几何形状和表面特性），渐变的色彩间，我们可以清晰看到每棵树木的整体轮廓，细节至树叶边缘。
“简而言之，就是通过给森林做‘CT’，用AI算法‘看片子’，最后用卫星遥感‘拼’出全国森林全景图。”郭庆华总结道。
值得一提的是，与传统的林业调查相比，激光雷达技术的介入使效率大大提升、难度大大降低。一般来说，传统方式一天只能调查约1600平方米的森林面积，而借助激光无人机，可以轻松完成2000-3500亩森林区域的调查。
西藏柏木最高树点云模型。受访者供图
“承前启后的工作”
从这张“树密度地图”中，我们也能窥见中国植树造林的成就。20世纪80年代初，我国森林覆盖率仅为12%，现已增至25%以上，森林蓄积量超200亿立方米。
美国航空航天局2019年公布的卫星数据表明，2000年至2017年，全球绿化面积增加了5%，其中约1/4来自中国，贡献比例居全球首位。
“中国人均树木占有量约100棵，这比几十年前有了很大提升，这反映出我国在提高森林覆盖率上所做的努力，比如退耕还林工程、天然林保护工程等。”郭庆华表示。
郭庆华在野外开展调查。受访者供图
与此同时，团队也注意到，中国在过去几十年内种植的人工林，一些地区的固碳效益并不如天然林。通过深入的研究，进一步发现树木密度是导致两者差异的一个重要因素。
“所以，要想实现中国人工林固碳效益的最大化，不应该一味扩大种植面积，而应该调整好种植的疏密度，考虑如何进行更科学的种树。”程凯说。
在程凯看来，自己所做的是一份“承前启后”的工作，基于前人的积累，也为后人研究或实际应用提供方向。“我们所做的东西能真正应用于林业生产实践，对我来说是最大的意义价值所在。”
树枝点云细节。受访者供图
“希望我们的研究成果，要么在‘书架’上要么在‘货架’上，解决相关领域的前沿科学问题，或具体的工程实践问题。”郭庆华说。
在郭庆华的办公室里，摆着厚厚的一本《中华人民共和国植被图》，这是2007年出版的专业地图集，整合了新中国成立后50年的植被调查成果。
郭庆华办公室摆放着的《中华人民共和国植被图》。
日复一日徒步山林间，手拿纸张、尺子、铅笔进行实地测绘，细化到几百个群系，精确到每个树种……无数前人翻山越岭、扎根林间，耗时三十多年才凝结成了2007年出版的这一本《中华人民共和国植被图》。
这也是郭庆华团队的下一个目标——制作一版新的《中华人民共和国植被图》，把时间更新至2020年，并将比例尺从“1：1000000”提升至“1：500000”。
据悉，郭庆华团队自2018年开始着手绘制，在激光雷达技术的加持下，目前已完成了大部分工作，处于完善阶段。
“对于生态学研究者来说，《中华人民共和国植被图》这本图集意义重大。上一版本的绘制耗费了三十多年，当下技术的进步让我们不再需要下一个三十年。”郭庆华说。