1.基于机载激光雷达点云空间分布特征的树木点云提取方法，具体步骤如下：步骤一、确定目标点与运算点的加权距离影响因子，原始点云数据是指原始数据中的所有点云数据，目标点是指当前处理的点，运算点是指原始点云数据中除了目标点本身并与目标点计算的点云；

(1)确定目标点与运算点的正投影欧式距离；

设目标点P0正投影坐标为(x0,y0),运算点Pi正投影坐标为(xi,yi),则目标点与运算点的正投影欧式距离Distanceoi：

(2)确定目标点与运算点之间的生成距离Disoi，其中Rresolition为最小距离单位长度，取决于处理数据的扫描分辨率，Rresolution∈[0.05,0.001]；

(3)得出加权距离影响因子D0i

(4)得出目标点P0与运算点Pi高程差H0i，H0i≥0；

步骤二、点云运算区块的确定：

(1)设原始点云数据的最小x坐标为xmin,最大x坐标为xmax，最小y坐标为ymin，最大y坐标为ymax；

如若xmax-xmin≥100,则对原始点云数据进行分割，将点云数据图像以x坐标为变量，平均分成N份， 在原始点云数据已经分块完成的基础上，如若ymax-ymin≥100,则对原始点云数据进行分割，将原始点云数据以y坐标为变量，平均分成M份，最终原始点云数据共计分为N×M块运算区块；

(2)设定目标点搜索半径Rt:：Rt:取决于处理数据的点云密度，Rt:∈[1,10]；

遍历目标点所在的运算区块内的所有点云，当Distanceoi小于Rt:时进行下一步操作，即步骤二(3)；否则跳过该点云，遍历下一点云直到该运算区块内所有点云被遍历完成；

(3)设定目标点高程滤波阈值Ht:：Ht:取决于处理数据的点云密度,Ht:∈[5,10]；

只进行Ht:高程范围内的点云运算，当H0i小于Ht:时则开始树木点因子函数值运算，否则跳过该点云，遍历下一点云直到该运算区块内所有点云被遍历完成；

步骤三、计算目标点树木点因子数值V0：(1)初始化目标点树木点因子数值V0，即令V0＝0；

(2)通过目标点与运算点进行自定义函数运算，通过自定义函数得到的值与D0i成正相关，与H0i成正相关，并累加到目标点树木点因子数值V0上；H0i乘以D0i为运算点对目标点贡献的树木点因子数值Vi，通过目标点与周围的运算点进行不断的运算，从而得到最终的V0；

Vi＝H0i×D0i，自定义函数为 步骤四、提取出树木点云：

设目标点的树木点因子数值阈值为Vth，在结束所有目标点的运算之后，通过遍历每一个点云的目标点树木点因子数值V0，比较Vth与V0的大小，将V0小于Vth的点云删去，保留下来的点云即为树木点云。