Door de recente technologische vooruitgang op het gebied van LiDAR-scanning kunnen we de structuur van het tropisch regenwoud tot in het kleinste detail bestuderen. Tot nu toe zijn de voorgestelde methoden om LiDAR-puntwolken te analyzeren gesuperviseerd, en dus semi-automatisch. In dit doctoraat worden onsuperviseerde machineleerstrategieën ontwikkeld, waarbij blad- en houtachtige componenten uit LiDAR puntenwolken worden gehaald. Dit zal een grote stap voorwaarts betekenen voor operationele toepassingen.