中国环境科学

作者：王雁鹤, 邢英梅

单位：1. 兰州大学资源环境学院, 甘肃 兰州 730000;2. 中国地质调查局西宁自然资源综合调查中心, 青海 西宁 510280

关键词：三江源自然保护区,碳储量,非参数模型,Sentinel-1,Sentinel-2

基金：国家重点研发计划(DD20220878)

以三江源自然保护区为研究区,创新性地提出了一套基于多源遥感数据协同反演的森林碳储量估测方法.研究首次将Sentinel-2红边波段与Sentinel-1 SAR数据进行深度融合.在模型构建方面,采用随机森林(RF)、梯度提升决策树(GBRT)、K最近邻(KNN)等算法进行对比分析,并引入递归特征消除(RFE)方法优化特征选择.研究结果表明:GBRT结合RFE特征选择的模型组合表现最优,其决定系数(R2)达0.84,均方根误差(RMSE)为3.50Mg/hm2;多源数据融合显著提升了不同森林类型的估测精度,在阔叶林和针叶林碳储量估测中,决定系数分别达到0.88和0.92;特征重要性分析揭示红边波段特征(如EVI、CI)对模型贡献最大,而SAR纹理特征通过提供林分结构信息,有效补充了光学特征在冠层穿透方面的不足;基于优化模型生成的30m分辨率碳储量分布图显示,碳储量范围为6.06~39.73Mg/hm2,平均值为20.85Mg/hm2,空间分布呈现出明显的地形效应和水分梯度特征.首次提出适用于高寒地区的地形自适应特征优选框架,显著提升了陡坡区估测精度;实现了红边波段与SAR数据的深度融合,克服了传统单一数据源的局限性;并建立了高精度的区域尺度森林碳储量估测模型,为碳汇评估提供了可靠的技术支撑.研究成果可直接应用于碳交易和生态补偿工作,对推动"双碳"目标实现具有重要的实践价值.

来源：2025年第10期

《中国环境科学》期刊编辑部

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