基于Google Earth Engine与机器学习的克什米尔喜马拉雅森林动态及地上生物量变化研究

推荐：本研究针对喜马拉雅地区复杂地形下森林监测与碳储量评估的难题，整合多源遥感数据（Landsat/Sentinel-2）、Google Earth Engine(GEE)平台和机器学习算法，构建了1978-2021年克什米尔喜马拉雅森林覆盖与地上生物量(AGB)的时空演变模型。创新性地开发区域特异性异速生长方程，揭示6%森林面积减少导致7.44 Mt碳损失，为山地生态系统碳循环研究提供高精度方法学框架。

　　

克什米尔喜马拉雅地区作为全球重要的碳汇区域，其森林生态系统对维持区域气候稳定和生物多样性具有不可替代的作用。然而，该地区复杂的地形条件、频繁的云层覆盖以及缺乏本地化的生物量估算模型，长期以来阻碍着精准的森林资源评估。传统光学遥感数据受山地阴影干扰，而合成孔径雷达(SAR)数据处理复杂度高，导致现有森林调查结果存在显著偏差——例如印度国家森林报告(ISFR)将果园误判为稀疏森林，凸显出现有监测体系的局限性。更严峻的是，近半个世纪来持续的人类活动已造成该地区6%的森林丧失，但对其碳储存能力的量化仍存在巨大不确定性。

针对这些挑战，研究人员开展了一项跨越43年(1978-2021)的系统研究。通过整合275个野外样地数据与多时相卫星影像，创新性地将时间序列影像融合(TIF)技术与随机森林机器学习模型相结合，突破了山地阴影校正的技术瓶颈。研究首次建立了适用于西喜马拉雅地区的树种特异性异速生长方程，发现区域通用模型会显著低估生物量——例如本地化模型测算的成熟雪松(Cedrus deodara)林分AGB高达1391 Mg ha^-1
，远超全球模型的预测值。

关键技术方法
研究采用多阶段技术路线：1) 基于GEE平台获取Landsat系列(1978-2010)和Sentinel-2A(2021)影像，通过时序融合算法消除云雪干扰；2) 使用手持GNSS(水平精度±3 m)定位275个20×20 m样方，测量胸径(dbh)、树高等参数；3) 开发随机森林模型校正阴影导致的NDVI异常值(RMSE=0.05)；4) 构建融合地形因子(坡度、坡向、海拔)和NDVI的多元回归模型，估算区域AGB动态。

主要研究结果

森林覆盖变化
1978-2021年间全区森林面积减少282 km²
(6.1%)，退化最严重的低海拔退化林(DF)占损失总量的56%。空间异质性显著：什普里亚纳区损失率达11.26%，而北部库普瓦拉区仅3.89%。值得注意的是，2000年后年均损失率(0.09% a^-1
)较前期(0.19% a^-1
)下降53%，反映管理政策改善成效。

生物量与碳储量
野外实测揭示AGB的极端变幅(1.8-1391 Mg ha^-1
)，验证了本地模型的必要性。雪松林在北坡表现最优(769 Mg ha^-1
)，而喜马拉雅冷杉(Abies pindrow)则适应高海拔环境。全区碳储量估算为192 Mt，6%森林损失直接导致7.44 Mt碳释放——相当于50万辆汽车的年排放量。

模型创新
树种特异性模型精度显著提升：雪松AGB估算R²
达0.78，而通用模型仅0.63。NDVI-AGB相关性分析显示，针叶树种(雪松R=0.88)比混交林(R=0.80)具有更稳定的遥感响应特征。

讨论与意义
这项研究开创性地解决了山地森林监测的三个关键问题：1) 通过模态融合算法将Landsat数据可用率提升3倍；2) 机器学习校正使阴影区NDVI精度提高40%；3) 本地化异速方程将AGB估算误差从16%降至11%。研究揭示的"北坡生物量富集"规律，为定向造林提供了科学依据——在北坡优先种植雪松可使碳汇效率提升34%。

政策层面，成果直接质疑了ISFR报告的准确性，证明其因混淆果园与森林而高估了23%的碳储量。提出的"海拔-坡向-树种"三维管理模型，已被纳入查谟-克什米尔邦2025年森林修复规划。技术层面，开发的GEE开源代码实现了复杂地形区AGB的自动化估算，为《巴黎协定》下的森林碳汇监测提供了可推广的解决方案。

未来研究需结合LiDAR技术解决冠层重叠问题，并建立长期生态监测网络以捕捉气候变化对树线迁移的影响。这项工作不仅重塑了对喜马拉雅森林碳库的认知，更为全球山地生态系统的可持续管理树立了新范式。