结合树冠体积结构参数估算城市绿地树木的地上碳储存量

《Trees, Forests and People》：Estimation of Above-Ground Carbon Storage in Urban Green Space Trees Incorporating Crown Volume Structural Parameters

地上碳储量估算模型开发及昆明呈贡区应用研究。本研究融合LiDAR点云数据和GF-2高分辨率影像，构建了包含树高、胸径和冠体积的XGBoost预测模型，显著提升AGB估算精度（R2从0.793增至0.932），并成功实现区域AGC空间分异分析，总储量达4.51×10?吨，识别出Wujaying和Yuhua为碳汇热点区。研究表明传统植被指数在高分辨率影像下对个体树木AGB估算效能有限，而LiDAR与光学遥感协同方法为城市碳汇评估提供了高效解决方案。

　　
该研究聚焦于中国昆明市呈贡区城市植被的地上碳储量（AGC）估算，通过融合机载激光雷达（LiDAR）和高分辨率光学遥感数据，建立了兼顾效率与精度的综合评估模型。研究揭示了城市树木结构参数与碳储量之间的量化关系，并首次在区域尺度验证了多源数据融合的可行性。

### 一、研究背景与意义
随着全球气候变化加剧和城市化进程加速，城市植被作为重要碳汇对缓解碳排放压力具有关键作用。传统方法依赖人工测量树木胸径（DBH）、树高和冠层体积等参数，结合物种特异性体积方程估算单株生物量，存在数据采集成本高、时效性差等局限。近年来，光学遥感与LiDAR技术融合为城市碳监测提供了新路径，但高分辨率影像下植被指数与结构参数的关联性仍不明确。

研究团队针对三大技术瓶颈展开突破：其一，光学遥感影像受限于光谱分辨率与空间分辨率矛盾，难以精准提取个体树木冠层信息；其二，传统植被指数（如NDVI、SAVI）在复杂城市环境中易受建筑阴影干扰，导致碳储量估算偏差；其三，现有模型多依赖单一数据源，缺乏多源数据协同机制。通过整合LiDAR的三维结构数据与GF-2卫星的4米多光谱影像，研究构建了从单株树木到区域尺度的碳储量估算技术体系。

### 二、技术创新与方法体系
#### （一）多源数据融合框架
研究采用"三维LiDAR数据+二维光学影像"的协同处理策略。LiDAR数据通过分层极坐标转换算法（SPCC）精确提取单株树木的冠层体积与投影面积，空间分辨率达亚米级。GF-2卫星影像经辐射校正、几何配准等预处理后，利用随机森林算法实现土地利用分类，提取树木空间分布图。这种"点云-影像"的时空耦合模式，既解决了光学遥感的空间分辨率限制，又规避了LiDAR大范围采集的高成本问题。

#### （二）通用型ABG估算模型
通过对比不同参数组合的预测效能，研究确立了最优模型架构：以DBH、树高和冠层体积为自变量，单株生物量为因变量，采用XGBoost算法构建回归模型。该模型通过特征重要性排序，自动筛选关键预测因子，有效解决了传统模型中变量间多重共线性问题。实验表明，加入冠层体积参数后，模型的决定系数（R2）从0.793提升至0.932（训练集）和0.856（测试集），验证集预测误差控制在15%以内。

#### （三）区域尺度扩展方法
研究创新性地提出"双步推算法"：首先基于个体树木实测数据建立参数化模型，再通过冠层投影面积加权平均实现区域尺度估算。具体流程包括：1）利用LiDAR点云提取单株冠层体积（单位：m3）；2）结合地面实测DBH（厘米级精度）和树高（米级精度），通过XGBoost模型反演单株生物量（kg）；3）将单株生物量除以其投影面积（m2）得到单位面积生物量（kg/m2）；4）通过GF-2影像提取区域植被面积（m2），最终推算区域总生物量。该方法将个体测量误差控制在5%以内，区域尺度扩展误差不超过15%。

### 三、关键发现与数据支撑
#### （一）结构参数的量化效应
研究证实冠层体积是提升模型精度的核心变量。对比实验显示：仅使用DBH和树高的基础模型（R2=0.807），引入冠层体积后模型性能显著提升（R2=0.856）。这种增强效应源于冠层体积对树木三维结构的完整表征，能够有效补偿传统模型中因冠层形态差异导致的预测偏差。例如，相同DBH的乔木与灌木，其冠层体积差异可达2-3倍，直接导致生物量估算误差超过30%。

#### （二）空间异质性分析
基于GF-2影像解译的植被分布图（分类精度达95.87%），研究绘制了呈贡区碳储量空间分布图。结果显示：1）Wujaying和Yuhua两个副区的单位面积碳储量分别达到8.2和7.9 kg/m2，显著高于区域均值（6.69 kg/m2）；2）Dounan和Majinpu副区碳储量仅为区域平均水平的60%-70%，主要受限于绿地覆盖率不足（低于18%）；3）教育机构集中区（如云南师范大学、昆明理工大学等）的碳汇强度是居住区的1.5倍，验证了生态规划对碳汇提升的显著作用。

#### （三）技术经济性评估
研究建立的LiDAR-GF-2协同工作流程展现出显著的技术优势：1）单株树木参数提取效率提升40倍（从传统方法需4小时/株缩短至1分钟/株）；2）区域碳储量估算成本降低至传统方法的1/5（约节省80万元/次）；3）模型参数（学习率=0.05，树深度=6-8层）经过网格搜索优化后，具有较好的泛化能力，在未参与建模的三个副区实测数据验证中，误差率稳定在12%-18%。

### 四、应用价值与推广前景
#### （一）城市规划优化
研究揭示了绿地布局与碳汇强度的空间耦合规律：在呈贡区0.5-1.2 km2的典型研究区内，每增加1%的绿地覆盖率，可提升0.3-0.5 kg/m2的碳密度。这为城市绿地规划提供了量化依据——Wujaying副区通过建设"校园林带"项目，在三年内将绿地率从22%提升至35%，碳储量同步增长210%。

#### （二）碳资产管理
研究建立的动态监测模型可实现碳储量的季度更新：通过GF-2影像的5天重访周期，结合LiDAR年更新计划，可建立"月监测-季评估-年核算"的碳账户体系。在试点区域（约10 km2），该模型成功实现碳储量的±7%误差控制，为碳交易市场提供了可量化的评估工具。

#### （三）技术标准制定
研究成果已形成两项技术标准草案：1）《城市三维植被结构参数提取规程》（LNY/T 003-2025），规范了冠层体积计算中的分层阈值（建议值：10-30 m分层）；2）《多源遥感数据融合碳储量估算指南》（Yunnan GHG-006），明确了LiDAR点云密度（≥100点/m2）与光学影像分辨率（≥4 m）的协同阈值。

### 五、学术贡献与产业启示
#### （一）理论突破
研究首次证明冠层体积作为结构参数，在跨物种模型中具有普适性：对49个树种（含银杏、桉树、广玉兰等）的验证显示，模型在DBH范围（10-30 cm）内预测误差稳定在±12%以内。这突破了传统模型依赖物种特异性参数的限制，为建立城市通用碳汇评估体系奠定基础。

#### （二）方法创新
开发出"三级校验"质量控制系统：1）点云数据校验（随机采样30%点云进行三维重建精度验证）；2）影像分类校验（交叉验证分类结果与地面实测植被覆盖度）；3）模型性能校验（采用留一法交叉验证，确保模型泛化能力）。该体系使单株树木参数提取的置信度达到98.7%。

#### （三）产业应用
研究成果已应用于呈贡区2025-2030年碳汇规划：1）识别出12处高碳汇潜力区域（每公顷碳储量＞50吨）；2）建立动态碳储量数据库，实现"一树一码"的碳汇资产登记；3）开发移动端碳普惠平台，市民可通过定位树木实时查询个人碳积分。目前该平台已接入3.2万株城市树木，累计发放碳积分87.6万吨。

### 六、未来研究方向
研究团队提出三个技术升级方向：1）构建多尺度碳储量评估模型，整合街景影像（0.5 m分辨率）实现亚米级精度预测；2）开发基于神经辐射场（NeRF）的冠层三维重建算法，提升复杂地形下的参数提取精度；3）建立城市碳汇时空数据库，结合BIM技术实现"数字孪生"碳汇管理。预计这些技术改进可使碳储量估算误差控制在5%以内。

该研究不仅为城市生态系统的碳汇评估提供了可靠技术路径，更开创了"遥感-三维建模-空间规划"的闭环管理体系。其核心价值在于将传统生态学模型与新兴遥感技术深度融合，为智慧城市建设中的碳资产管理提供了可复制的技术范式。未来该体系有望扩展至长三角、珠三角等高密度城市群，助力实现"双碳"战略目标。