東北地理所在森林健康狀況遙感評價研究中取得進展
森林生態系統是陸地生物圈的主體，在保障陸地生態系統功能和緩解全球氣候變暖等方面發揮著不可替代的作用。森林健康狀況是進行生態評估和科學管理的重要基礎，體現在生態系統穩定性、恢復力、碳儲存能力、木材生產力等方面。多源遙感數據的涌現及機器學習算法的廣泛應用，使得多尺度、高精度的森林植被重要生態參數遙感反演取得了突破性成果，也為森林生態系統健康狀況遙感評價提供了有效途徑。
長白山國家級自然保護區1980年加入聯合國教科文組織國際“人與生物圈”保護區網，現存的大片原始森林被視為歐亞大陸最典型的動植物種類豐富的天然復合體。在氣候變化和人為因素的綜合作用下，保護區森林生態系統的健康狀況如何？區域尺度上是否存在顯著的空間差異？上述問題亟待解答?；诙嘣催b感數據與機器學習算法，實現保護區森林重要生態參數遙感估算與健康狀況綜合評估，對于理解森林生態系統結構與功能的空間變異規律，支撐長白山保護區森林可持續管理與保護，維護區域生態系統安全等具有重要的科學價值和現實意義。
中科院東北地理所地理景觀遙感學科組研究人員選取林齡、郁閉度、立木密度、蓄積量和土壤肥力等重要生態參數作為評價指標，基于ALOS-2L波段雷達數據、Sentinel系列衛星的C波段雷達和可見光影像、ALOSDSM數據和大量的野外調查數據，開展了長白山森林結構和功能參數的遙感反演研究，并將其應用于森林健康狀況評價。該研究系統分析了遙感因子與各參數的關系，并通過統計回歸、隨機森林、隨機森林克里金等空間建模方法，反演獲得長白山國家自然保護區林齡、郁閉度、立木密度、蓄積量和土壤肥力等參數的空間分布；在此基礎上，利用主成分分析法確定各參數權重，構建了長白山國家自然保護區森林健康狀況評價模型，并對評價結果進行了不確定性分析。
研究發現，Sentinel-2影像的生物物理變量與森林郁閉度、立木密度具有較為顯著的廣義線性關系。L波段干涉雷達的地形因子和可見光的光譜指數在林齡和土壤肥力反演中貢獻較大。在雷達后向散射特征中，HV極化和VV極化對蓄積量、林齡和土壤肥力等參數空間變異信息更為敏感。高精度的遙感反演結果表明，長白山國家級自然保護區森林郁閉度、立木密度和林齡均呈現沿海拔梯度升高而降低的分異規律。由森林健康狀況空間評價結果可知，長白山國家級自然保護區森林健康狀況的空間差異主要受土壤肥力和蓄積量影響；不同功能區的森林質量狀況差異并不大，但核心區的森林質量狀況變異系數最高。本研究提出了基于多源遙感數據的森林健康狀況評價技術路線與方法，研究結果可以為保護區制定科學有效的森林管理和保護措施提供重要參考。
該研究由東北地理所博士生陳琳、任春穎研究員、張柏研究員、王宗明研究員和美國羅德島大學王野喬教授等共同完成，成果發布在RemoteSensing期刊上。該研究由國家重點研發計劃子課題（2016YFC0500300）和中科院青促會項目（2017277、2012178）等項目資助完成。論文信息列表如下：
Chen, L., Ren, C.*, Zhang, B., Wang, Z., Wang, Y. *, 2019. Mapping spatial variations of structure and function parameters for forest condition assessment of the Changbai Mountain National Nature Reserve. Remote Sensing 11, 3004, doi.org/10.3390/rs11243004.
圖1 長白山保護區森林健康狀況參數反演及評價結果圖
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