哥伦比亚森林垂直结构高分辨率地图：揭示巨型生物多样性国家的三维植被分布

《Scientific Data》：Maps of forest vertical structure for Colombia, a megadiverse country

本研究针对热带森林三维结构监测难题，利用GEDI激光雷达与多源遥感数据融合，首次绘制了哥伦比亚全境25米分辨率的森林垂直结构地图。研究人员通过整合590万组GEDI足迹与Sentinel系列卫星数据，构建了冠层高度、叶面积指数等5项关键指标的空间预测模型。结果表明区域化建模策略有效降低了亚马逊和安第斯地区的预测误差，为生物多样性保护和生态系统评估提供了高精度基础数据。该成果发表于《Scientific Data》，对实现联合国可持续发展目标具有重要实践价值。

　　

在哥伦比亚这片被誉为"巨型生物多样性国家"的土地上，茂密的热带森林如同绿色宝藏般覆盖着安第斯山脉、亚马逊盆地和加勒比海岸。然而，这些生态系统的三维结构——即植被从地面到冠顶的生物量分布——长期以来如同蒙着面纱的谜题。植被垂直结构不仅影响着水文循环和气候调节，更直接决定着栖息地质量和物种多样性，被国际学界认定为"基本生物多样性变量"。但传统监测手段难以实现大范围、高精度的三维测量，特别是在云层常年覆盖的热带地区。

NASA的全球生态系统动力学调查（GEDI）激光雷达任务为这一难题带来了转机。这颗专门设计用于植被结构监测的卫星，通过8束激光以25米直径的足迹对地表进行采样，能够穿透冠层捕捉垂直剖面信息。但GEDI的离散采样特性使其仅能覆盖约4%的陆地表面，亟需与连续覆盖的遥感数据融合才能生成完整地图。此前虽有全球尺度 canopy height（冠层高度）产品，但缺乏对植被垂直分布整体特征的刻画，且分辨率难以满足区域管理需求。

为解决这一瓶颈，由哥伦比亚国立大学和北亚利桑那大学领导的研究团队开展了一项开创性工作。他们巧妙地将GEDI激光雷达与多光谱、合成孔径雷达数据相结合，绘制出哥伦比亚首套25米分辨率的森林垂直结构地图集。这项发表于《Scientific Data》的研究，不仅提供了冠层高度、叶面积指数等5项关键参数的空间显式数据，更探索了区域化建模在复杂地形条件下的优势。

研究人员采用多源遥感协同的技术路线，主要关键技术包括：① GEDI L2A/L2B数据质量过滤与特征提取，从2019-2021年数据中筛选出超过590万组高质量足迹；② Sentinel-1/2和ALOS-PALSAR时序数据预处理，通过辐射校正、BRDF归一化等步骤生成76个时序纹理特征；③ 基于随机森林算法的区域分异建模策略，将哥伦比亚划分为5个自然区域分别建立预测模型；④ 利用机载激光雷达（ALS）数据进行独立验证，通过rGEDI工具包模拟GEDI足迹实现精度评估。

数据记录

研究生成的2020年哥伦比亚森林结构地图包含5个核心参数：冠层高度（CH）以米为单位，反映RH95（95%能量返回高度）指标；总覆盖度（COVER）以百分比表示冠层垂直投影覆盖率；叶高多样性指数（FHD）量化叶面积垂直分布的复杂性；植物面积指数（PAI）表征单位地表面积的植物投影面积；RH50指标指示50%激光能量返回高度。所有数据以GeoTiff格式存储，空间参考为EPSG:4326，可通过Zenodo数据库和Google Earth Engine平台公开获取。

技术验证

团队实施了三重验证体系：样本数据交叉验证（VSD）显示亚马逊和安第斯区域误差较高，冠层高度的均方根误差（RMSE）达5.8米，覆盖度相对误差最大；外部数据验证（VED）利用乔科地区578平方公里机载激光雷达数据，证实误差较交叉验证有所增加，这与实地验证数据的严格性相符；结构关系验证（VRC）通过比较GEDI足迹与预测像素的相互关系曲线，发现模型良好保持了参数间的生态学关联，如PAI与CH的线性关系确定系数（R²）达0.94。

使用说明

这套地图作为基本生物多样性变量产品，其25米分辨率与全国覆盖特性使其在多个领域展现应用潜力。既往研究表明，类似结构指标可精确反演树种α多样性、碳储量和森林退化程度。特别值得注意的是，区域化建模策略有效克服了哥伦比亚复杂环境异质性带来的挑战，相比全球尺度产品在加勒比和奥里诺基亚等区域表现出更低误差。用户需注意数据基于2020年森林掩膜生成，且区域拼接过渡带可能存在值域突变。

研究结论强调，这是首套刻画热带国家森林垂直结构整体特征的高分辨率产品。通过区域分异建模策略，成功将GEDI离散采样转化为连续表面，其中Sentinel-1 C波段对叶密度的敏感性、ALOS-PALSAR L波段对树高的指示性共同提升了模型表现。该成果不仅为哥伦比亚生物多样性保护提供了基准数据，更建立了多源遥感协同映射植被三维结构的方法框架，对全球热带森林监测具有示范意义。

尤为重要的是，研究揭示了不同自然区域的结构差异：亚马逊雨林表现出最高的冠层复杂性和生物量积累，而安第斯山区由于地形破碎化呈现较大变异。这些空间显式信息为理解生态系统功能与生物多样性的关联提供了新视角，也为《昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架》的实施提供了技术支撑。随着GEDI任务进入新观测周期，这种数据融合方法有望推动全球森林三维监测进入新纪元。