森林属性地图支持小区域森林干扰评估：以树皮甲虫灾害为例

欧洲云杉和冷杉林受树皮甲虫(Ips typographus L.)侵害加剧的背景下，法国研究团队通过融合国家森林资源调查(NFI)、激光雷达(LiDAR)和哨兵2号数据，构建森林属性地图(GSV/BA)，开发小区域估计(SAE)方法量化灾害影响。结果显示成熟林分对虫害更敏感，为森林灾害管理提供高精度空间决策工具。

　　

气候变化下的森林危机与精准评估需求
近年来，欧洲频发的干旱事件显著削弱了树木抗性，导致云杉(Picea abies (L.) H. Karst.)和冷杉(Abies alba Mill.)林分大规模遭受树皮甲虫侵袭。这类生物干扰不仅改变森林生态系统结构与功能，更直接影响木材资源供给。虽然遥感技术已能监测灾害空间范围，但灾害对森林关键属性（如生长蓄积量GSV、基础面积BA）的定量影响评估仍存空白。法国洛林大学、国家地理与林业研究院(IGN)等机构的研究团队在《Annals of Forest Science》发表研究，提出创新解决方案。

技术方法精要
研究团队整合2016-2020年法国国家森林资源调查(NFI)的430个样地数据、2021年机载激光雷达(LiDAR)点云（密度8.3 pts/m²
）和哨兵2号多光谱影像，构建30米分辨率森林属性预测模型。通过k-最近邻算法(kNN)开发通用模型（全树种）和专用模型（针叶树种），结合独立获取的2018-2022年树皮甲虫爆发地图，采用自助法(bootstrap)小区域估计技术量化受灾林分属性损失。

研究结果解析
1. 模型性能验证
专用模型在针叶林GSV预测中表现更优，验证集相对均方根误差(RMSE%)为33.1%，优于通用模型的41.7%。成熟林分GSV估值达441.5 m³
/ha，显著高于全域均值377 m³
/ha，证实其易感性。

2. 灾害影响量化
2021-2022年共1137公顷林分受灾，占研究区针叶林面积1.2%。通过SAE估算损失GSV总量为49.4万m³
（通用模型）和50.5万m³
（专用模型），相对误差均<2.6%。

3. 可靠性空间特征
受灾区域预测可靠性比健康林分低6.5%，主因成熟林分处于辅助数据空间边缘导致外推风险。专用模型高可靠性像素占比达82.6%，验证其局部适应性优势。

结论与行业变革
该研究首次实现森林灾害"范围-属性"双重精准评估，突破传统调查的空间分辨率限制。提出的三年更新周期建议（结合摄影测量法）可显著提升监测时效性。成果为应对气候驱动的森林危机提供两项关键工具：

1. 决策支持：量化木材损失辅助采伐规划与经济影响评估
2. 方法创新：验证多源数据融合在SAE中的可行性，为全球森林扰动研究建立新范式

研究同时揭示专用模型在针叶林评估中的优势，为区域化建模提供实证依据。随着星载激光雷达(GEDI/ICESat-2)数据普及，该方法有望拓展至全球尺度森林健康监测系统。