Исследователи из Китая разработали метод повышения точности оценки надземной биомассы в субтропических вечнозеленых лесах с помощью фенологических признаков

Дайджест исследований

Надземная биомасса лесов (AGB) служит важнейшим количественным показателем, отражающим способность лесов поглощать углерод, и точное отображение AGB имеет решающее значение для оценки стабильности лесных экосистем. Однако картографирование AGB в субтропических вечнозеленых широколиственных лесах на юге Китая сопряжено с трудностями из-за сложной структуры полога, неоднородности древостоя и насыщенности спектрального сигнала. Фенологические особенности, отражающие сезонную динамику растительности, способствуют решению этих проблем. Анализируя дифференциальные спектральные характеристики отражения в течение вегетационного периода (январь-март, ноябрь–декабрь) и вегетационного периода (апрель–октябрь), это исследование разработало методологию, основанную на фенологических характеристиках, для улучшения оценки AGB в субтропических вечнозеленых широколиственных лесах. Впоследствии четыре индекса растительности временных рядов (VI), а именно NDVI, EVI2, NDPI и IRECI, были использованы для извлечения фенологических признаков (PFS) для составления карты AGB лесов с использованием модели множественной линейной регрессии (MLR), модели K-ближайшего соседа (KNN), модели с опорными векторами (SVM), и модель случайного леса (RF). Результаты показали значительные различия в спектральной отражательной способности Sentinel-2 (полосы 740-1610 нм) между вегетационным и вневегетационным сезонами. PFs продемонстрировал самый высокий коэффициент корреляции расстояний (0,57), значительно превзойдя другие базовые типы признаков (0,44). Кроме того, было обнаружено, что сезонные изменения NDVI и NDPI лучше отражают накопление AGB в вечнозеленых широколиственных лесах по сравнению с EVI2 и IRECI. Использование различных PF, полученных из всех четырех VI, значительно повысило точность отображения AGB, получив значения rRMSE в диапазоне от 21,01% до 25,06% и значения R2 в диапазоне от 0,40 до 0,58. Полученные результаты показали, что PFs можно рассматривать как ключевой фактор для решения проблем насыщения спектрального сигнала при одновременном эффективном повышении точности оценки AGB.

Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing.