En consideración a la limitada precisión de los algoritmos individuales de segmentación de la copa de los árboles debido a la diversa estructura de la copa y a los entornos complejos en áreas montañosas y colinosas, este estudio optimizó los parámetros de segmentación de tres algoritmos para la segmentación individual de la copa de los árboles en tales entornos mediante el análisis de sus respectivos parámetros. Utilizando un sistema de Vehículo Aéreo No Tripulado-LiDAR (UAV-LiDAR), obtuvimos Modelos de Altura de la Copa (CHM) de las copas basados en Modelos Digitales de Elevación (DEM) y Modelos Digitales de Superficie (DSM). Posteriormente, investigamos los efectos de la segmentación CHM, la segmentación por agrupamiento de nube de puntos y la segmentación por ajuste de apilamiento de capas en las copas en diferentes áreas de investigación. Además, combinando datos de levantamiento en tierra de terrenos forestales con la interpretación visual de imágenes ortofoto UAV, evaluamos el rendimiento de estos tres algoritmos de segmentación en términos del puntaje F como indicador de evaluación de la precisión de la segmentación individual de la copa de los árboles. Combinando el algoritmo de filtrado de Simulación de Tela (CSF) después de eliminar la nube de puntos del suelo, nuestros hallazgos indican que entre diferentes densidades de camelias y entornos de terreno, el algoritmo de segmentación por agrupamiento de nube de puntos logró la mayor precisión de segmentación con un 93%, seguido por la segmentación CHM con un 88% y el método de ajuste de apilamiento de capas con un 84%. Al analizar los datos de la tecnología UAV-LiDAR que involucra varios tipos de terrenos y plantaciones, verificamos la aplicabilidad de estos tres algoritmos de segmentación para extraer las copas de las camelias. En conclusión, este estudio tiene una importancia significativa para delinear con precisión las copas de las camelias dentro de entornos montañosos colinosos, al mismo tiempo que proporciona información valiosa para futuras investigaciones en campos relacionados.