一个集成化且可视化的森林碳储存估算平台：功能设计与原型实现

《Environmental Modelling & Software》：An Integrated and Visualized Forest Carbon Storage Estimation Platform: Functional Design and Prototype Implementation

森林碳储量估算自动化平台基于Google Earth Engine和开源工具（如PyCrown、PDAL、GDAL），整合点云数据处理、个体树分割（CHM方法）和机器学习建模，显著提升效率（R2=0.66，RMSE=19.08 Mg/ha），但存在低生物量高估、高生物量低估问题，需优化模型。

　　森林碳储量的估算在应对全球气候变化和实现可持续发展方面具有重要的科学价值和现实意义。随着科技的进步，特别是遥感技术和机器学习算法的发展，碳储量估算的方法正在经历从传统方法向自动化、智能化方向的转变。然而，现有的工具大多服务于专业研究人员，对于非专业用户而言，操作门槛较高，且存在较高的成本。为了解决这些问题，本文提出了一种基于Google Earth Engine（GEE）平台的自动化系统，整合了点云数据处理、单株树木分割、机器学习建模以及实地数据与遥感数据的融合，旨在提升森林碳储量估算的效率与可及性。

### 森林碳储量估算的重要性

森林生态系统是全球碳循环中的重要组成部分，其在陆地生态系统中扮演着最大的碳储存角色。森林通过光合作用吸收大气中的二氧化碳，并将其固定在植被和土壤中，从而发挥着长期且可持续的碳汇作用。这种作用不仅有助于缓解全球变暖趋势，也为应对气候变化提供了重要的自然解决方案。然而，森林碳储量的估算涉及复杂的环境因素和多样的数据来源，传统的估算方法往往依赖于大量的实地调查工作，包括破坏性森林调查和非破坏性样地调查。尽管这些方法具有较高的测量精度，但其耗时耗力，难以满足大规模动态监测的需求。

### 现有技术的局限性

传统的森林碳储量估算方法虽然在精度上有所保障，但其操作流程复杂，对技术人员的要求较高，且需要大量的人力和物力投入。此外，由于数据获取和处理的困难，许多研究者在实际应用中面临诸多障碍。而光学遥感技术虽然在获取地表信息方面具有优势，但在森林垂直结构信息的提取上存在局限，导致估算结果中仍存在一定的不确定性。近年来，激光雷达（LiDAR）技术的出现弥补了光学遥感的不足，为森林垂直结构的精确获取提供了新的可能。LiDAR点云数据能够详细反映树木的高度、冠幅、体积等关键参数，为碳储量估算提供了更丰富的数据支持。

尽管LiDAR技术在数据获取方面具有显著优势，但其数据处理流程依然复杂，需要专业的软件工具和算法支持。目前，许多商业软件平台如TerraSolid和LiDAR360被广泛用于点云数据的处理，但这些工具往往价格昂贵，且需要较高的技术门槛。相比之下，开源工具如Laspy、PDAL、GDAL和PyCrown等，虽然在功能上较为强大，但其使用过程较为复杂，用户需要花费大量时间学习和掌握相关技术。因此，如何在保证数据处理精度的同时，降低技术门槛和使用成本，成为当前研究的一个重要方向。

### 自动化系统的构建与优势

为了解决上述问题，本文设计并开发了一种基于GEE平台的自动化森林碳储量估算系统（Forest Carbon Stock Estimation System, FCSES）。该系统采用分层架构设计，包括用户应用层、后台处理层和数据层，确保了各功能模块之间的独立性，同时也提高了系统的可扩展性和可维护性。在数据处理方面，系统集成了多种开源工具，如Laspy用于点云数据的读取和写入，PDAL用于点云的滤波、重采样和格式转换，GDAL用于地理空间数据的处理，PyCrown则用于基于冠层高度模型（CHM）的单株树木分割。这些工具的组合使得点云数据的处理流程更加高效，同时避免了对昂贵商业软件的依赖。

在机器学习建模方面，系统通过Python语言实现了与GEE平台的接口，利用其强大的计算能力和数据处理能力，支持大规模数据集的训练和验证。此外，系统还集成了多种机器学习算法，如随机森林和支持向量机，以适应不同场景下的碳储量估算需求。通过将这些算法与点云数据、地面测量数据以及遥感数据相结合，系统能够更准确地预测森林碳储量，并实现从单株树木到区域尺度的估算。实验结果显示，该系统在估算精度上达到了较高的水平，其R2值为0.66，RMSE为19.08 Mg/ha，rRMSE为11.04%，表明其在实际应用中具有一定的可行性。

### 系统功能与数据库设计

为了实现森林碳储量的高效估算，系统设计了多个核心功能模块，包括点云数据处理、单株树木分割、机器学习模型构建以及碳储量估算。这些模块相互配合，形成了一套完整的数据处理和分析流程。在点云数据处理阶段，系统对原始数据进行了去噪、重采样和标准化处理，以确保数据质量。随后，利用CHM进行单株树木的分割，通过基于水文分割的算法，实现了对树木冠层的精确识别。在机器学习模型构建阶段，系统支持用户选择不同的算法，并提供数据预处理、特征工程和模型训练的功能，使得模型的构建更加灵活和高效。

数据库设计是系统的重要组成部分，用于存储和管理各种类型的数据，包括点云数据、地面测量数据、遥感数据以及模型训练结果。系统共设计了13张数据库表，分别对应不同的功能模块。这些数据库表之间通过数据关联和查询机制进行连接，使得用户能够在不同的模块之间自由切换和操作。数据库的设计不仅提高了系统的数据处理能力，也为后续的模型训练和预测提供了可靠的数据支持。

### 实际应用与案例分析

为了验证系统的实际应用效果，本文选取了祁连山国家公园作为案例研究区域。祁连山位于中国西北部，横跨青海和甘肃两省，地处青藏高原的北缘，具有复杂的地形和多样的生态系统。该区域的森林主要由冷温带针叶林和温带针叶林组成，涵盖了从低海拔到高海拔的多种植被类型。通过对该区域的点云数据和遥感数据进行处理，系统成功实现了单株树木的分割和森林碳储量的估算。实验结果显示，单株树木分割的时间从传统的17分钟减少到了11分钟，提高了约35.3%的效率。此外，系统在进行大规模碳储量估算时，能够将处理时间进一步缩短至30分钟，相比传统方法提升了约80%的效率。

在实际应用中，系统不仅能够处理大量的点云数据，还能与GEE平台上的遥感数据进行融合，从而实现更全面的碳储量估算。用户可以通过系统提供的图形化界面，轻松上传点云数据和遥感数据，并选择合适的模型进行训练和预测。这种交互式的设计大大降低了非专业用户的操作难度，使得他们能够快速获取森林碳储量的估算结果。此外，系统还支持多种数据格式，包括CSV和JSON，使得数据的输入和输出更加灵活。

### 系统的优化与未来展望

尽管FCSES系统在实际应用中表现出较高的效率和精度，但仍存在一些需要优化的地方。例如，在低生物量区域，系统可能会出现一定的高估现象，而在高生物量区域则可能出现低估。这主要是由于遥感数据的分辨率限制和训练数据的分布不均所导致的。为了解决这些问题，未来的研究可以考虑引入更高分辨率的遥感数据，如合成孔径雷达（SAR）和高光谱数据，以提高对森林垂直结构和生物量的识别能力。此外，还可以通过改进机器学习模型的训练策略，增加高生物量区域的样本数量，从而提高模型的泛化能力和预测精度。

另一个值得关注的优化方向是系统的可扩展性和可移植性。目前，系统主要依赖于GEE平台的计算能力和Python语言的编程接口，但随着数据量的增加和模型复杂度的提高，系统的计算需求也会随之增长。因此，未来可以进一步优化系统的后台处理模块，提高其对大规模数据的处理能力。同时，系统还可以与其他开源平台进行整合，以实现更广泛的数据共享和模型应用。

### 系统的实际意义与应用前景

FCSES系统不仅提高了森林碳储量估算的效率，还降低了技术门槛和使用成本，为非专业用户提供了一个更加便捷和高效的工具。通过将点云数据处理、单株树木分割和机器学习建模等关键步骤集成在一个统一的平台上，系统能够实现从单株树木到区域尺度的碳储量估算，为森林管理和生态研究提供了强有力的支持。此外，系统的可视化功能使得用户能够直观地查看和分析估算结果，从而更好地理解森林碳储量的空间分布和变化趋势。

在未来，随着遥感技术和机器学习算法的不断发展，FCSES系统有望进一步优化，提高其在不同环境条件下的适用性。同时，系统的应用范围也将不断扩大，不仅限于森林碳储量的估算，还可以用于其他生态指标的监测和分析。通过不断改进和扩展，FCSES系统将成为一个更加全面和强大的工具，为全球气候变化研究和可持续发展提供重要的数据支持和科学依据。