基于随机森林协同克里金模型的越南中部森林地上生物量密度高精度估算研究

为解决热带森林地上生物量密度(AGBD)估算中遥感数据饱和与空间自相关建模不足的问题，研究人员融合ALOS-2 PALSAR-2 L波段雷达与Sentinel-2多光谱数据，开发了随机森林普通克里金(RFOK)和协同克里金(RFCK)混合模型。研究表明纹理特征和MCARI植被指数是关键预测因子，RFOK将估算精度提升至R2=0.80，为热带森林碳汇监测提供了空间显式解决方案。

　　

热带森林作为地球最重要的碳汇，每年吸收全球约30%的人为二氧化碳排放。然而，这些生态系统的碳储量正面临快速城市化与农业扩张的威胁，越南中部地区自1986年"革新开放"政策实施以来，森林转化导致碳储存量显著下降。准确估算地上生物量密度(AGBD)成为实现越南2050年碳中和目标的关键挑战，但传统方法在热带地区面临三大困境：实地调查成本高昂且难以实施；光学遥感在茂密冠层下易饱和；合成孔径雷达(SAR)单独使用存在地形畸变问题。

针对这些挑战，来自日本研究机构的研究团队在《Ecological Modelling》发表创新性研究。他们创新性地将L波段ALOS-2 PALSAR-2雷达数据与Sentinel-2多光谱影像融合，结合104个地面样方调查数据，开发了随机森林协同克里金(RFCK)混合模型。研究首次系统评估了多源遥感特征在越南热带常绿阔叶林AGBD估算中的相对贡献，并量化了空间自相关校正对预测精度的改善效果。

研究采用三项关键技术：1) 基于Sentinel-2的20种植被指数和3种生物物理参数提取；2) 多尺度(5×5至9×9窗口)灰度共生矩阵(GLCM)纹理特征计算；3) 结合Box-Cox变换的克里金空间插值算法。通过留一法交叉验证(LOOCV)比较七种数据组合方案和三种建模方法。

【研究结果】
3.1 描述性统计
104个样地的AGBD呈现显著变异(54-325.68 t·ha^-1)，变异系数达45.46%，反映热带森林结构的复杂性。

3.2 特征选择
纹理指标占主导地位，特别是Sentinel-2红边波段衍生的改进叶绿素吸收反射指数(MCARI)表现出独特重要性。雷达交叉极化(HV/VH)纹理比同极化(HH/VV)更具预测力。

3.3 随机森林建模
ALOS-2与Sentinel-2融合模型表现最优(R²=0.75)，比单源模型提升22.17%。C波段Sentinel-1的加入反而降低精度，证实其在热带高生物量区的局限性。

3.4 混合模型优化
空间自相关分析显示残差具有中度空间依赖性(块金比0.52)。RFOK将精度提升至R²=0.80，但RFCK通过引入高程协变量，更有效缓解了高低生物量区的系统偏差。

3.5 空间制图
混合模型生成的AGBD分布图呈现西高东低格局，西部山区保护林区储量最高(>300 t·ha^-1)，东部人类活动区最低(<50 t·ha^-1)。

【结论与意义】
该研究确立了L波段雷达与红边波段协同作用在热带AGBD估算中的优势，首次量化了空间自相关校正对越南森林碳储预测的边际效益(精度提升5.74-15.27%)。虽然RFOK在整体精度上略胜一筹，但RFCK在复杂地形区的偏差校正更具优势。提出的10米分辨率制图框架，为《巴黎协定》下的国家自主贡献(NDC)报告提供了可行方案。未来需结合P波段BIOMASS等新一代雷达数据，进一步突破高生物量区的饱和限制。这项研究不仅为东南亚热带森林管理提供了方法论创新，也为全球碳循环模型提供了区域尺度验证数据。