基于Copernicus DEM的亚公顷分辨率森林生物量低维模型全球制图研究

本研究针对全球森林地上生物量密度(AGBD)高精度制图需求，创新性地利用公开的Copernicus DEM与粗分辨率数字地形模型(DTM)差异构建相位高度(PH)指标，在四大洲11个样区验证了PH与机载激光雷达(LiDAR)数据的强相关性。结果表明单参数线性标度模型即可实现50米分辨率下18%的相对均方根误差(RMSD)，为BIOMASS任务即将提供的全球DTM数据应用开辟了新途径。

　　

森林作为地球陆地生态系统的核心组成部分，在碳循环和气候变化中扮演着关键角色。精确量化森林地上生物量密度(Above-Ground Biomass Density, AGBD)不仅是全球碳核算的基础，更是森林资源管理、生物多样性保护和野火风险评估的重要依据。然而，现有的AGBD测绘技术面临严峻挑战：机载激光雷达(LiDAR)和实地调查虽精度高但难以全球推广；光学和雷达卫星数据则受限于对AGBD的敏感性不足或空间分辨率低下。特别是在茂密的热带雨林地区，实地数据稀缺且多数遥感观测难以穿透冠层，导致早期全球森林碳图存在显著偏差。

欧洲空间局(ESA) BIOMASS任务的发射为全球森林监测带来了新机遇，但其200米分辨率的AGBD产品仍难以满足精细尺度的碳核算需求。在此背景下，由荷兰瓦赫宁根大学等机构组成的研究团队在《Science of Remote Sensing》发表重要成果，创新性地利用公开的Copernicus数字高程模型(DEM)与粗分辨率数字地形模型(DTM)的差异——相位高度(Phase Height, PH)，开发了适用于全球尺度的亚公顷分辨率AGBD低维预测模型。

研究团队采用多源数据融合与系统验证的方法体系：首先在四大洲选取11个典型样区（涵盖 boreal、temperate 和 tropical 气候带），整合机载LiDAR生成的冠层高度模型(CHM)与地面调查数据制作基准AGBD图；继而利用Copernicus DEM（主要基于TanDEM-X数据）与不同分辨率（10m/100m）LiDAR DTM生成PH；通过有序线性系统子采样(OLSS)提取2200个50m分辨率样本点，分别建立站点特异性、气候带特异性和全局性的标度模型与幂律模型。

相位高度与森林结构的关系
研究发现PH与LiDAR衍生的平均冠层高度(MCH)呈线性相关（幂律指数1.015），而与冠层顶部高度(H100)呈非线性关系。这表明X波段干涉雷达数据能有效穿透冠层间隙，使PH成为表征冠层平均高度的可靠指标，这为直接建立PH-AGBD关系奠定了物理基础。

模型性能评估
站点特异性标度模型在50米分辨率下表现出色：整体相对RMSD仅18%（43.7 t/ha），决定系数(R²)达0.90。尤为重要的是，气候带特异性模型（ boreal 11.44、temperate 12.64、tropical 13.60 t/(ha·m)）与全局单一模型（13.06 t/(ha·m)）性能相近，相对RMSD分别为20%和21%，证明无需本地训练数据即可实现准确估算。当空间分辨率降至200米（匹配BIOMASS产品）时，全局标度模型相对RMSD（16%）显著优于ESA CCI Biomass数据集（41%）。

技术优势与应用前景
该研究揭示了三个关键技术突破：1）首次验证了Copernicus DEM在全球多气候带AGBD制图的普适性；2）证实100米分辨率DTM即可满足亚公顷尺度需求，这对即将发布的BIOMASS DTM（预计100米分辨率）应用具有直接指导价值；3）开发的低维模型大幅降低了计算复杂度，单参数标度模型更支持无需DTM的生物量变化监测。

讨论部分强调，该方法的成功实施将重构全球森林碳监测体系：通过整合历史SRTM数据、持续获取的TanDEM-X数据与未来BIOMASS DTM，可构建近30年的高分辨率AGBD时间序列。研究也指出需进一步验证的环节，包括不同森林类型（特别是针阔混交林）的参数敏感性，以及绝对精度验证需要大样地实地数据支持。

这项由Maciej J. Soja领衔的研究为全球碳循环研究提供了革命性工具，其提出的"相位高度-生物量"直接转换范式，不仅克服了传统光学/雷达遥感的局限性，更通过极简模型架构实现了科学性与实用性的完美平衡。随着BIOMASS任务的推进，该方法有望成为新一代全球森林碳清单的标准技术路线。