飓风伊恩后佛罗里达森林地上生物量密度（AGBD）遥感监测：多源卫星数据融合与RapidFEM4D平台构建

本研究针对飓风伊恩（2022年）对佛罗里达森林造成的严重生物量损失，创新性融合GEDI LiDAR、Sentinel-1 SAR与光学遥感数据，开发了30米分辨率地上生物量密度（AGBD）连续制图方法（R2=0.93，RMSD=39.3%）。通过RapidFEM4D交互平台提供动态监测工具，为飓风后森林碳动态评估与管理决策提供科学依据，并为全球极端气候事件生态影响研究建立新范式。

　　

2022年9月，四级飓风伊恩以240 km h^-1风速席卷佛罗里达，造成1118亿美元经济损失的同时，导致森林生态系统出现大规模树木倒伏、冠层破坏和生物量流失。传统评估方法受限于云层干扰和空间分辨率，难以实现精准、大范围的生物量损失量化。美国佛罗里达大学森林、渔业与地理空间科学学院（University of Florida, School of Forest, Fisheries, and Geomatics Sciences）的Inacio T. Bueno团队在《Scientific Data》发表研究，通过多源卫星数据融合技术，构建了飓风后森林生物量动态监测体系。

研究团队采用"星-空-地"协同观测策略：首先通过27个25×25米样地获取地面实测数据（含DBH、树高及物种信息），结合物种特异性异速生长方程计算AGBD；继而整合2019-2022年GEDI L4A激光雷达足迹数据（过滤夜间采集、质量标志=1的强光束数据），与Sentinel-1C SAR（VV/VH极化）、HLS光学影像（30米分辨率）等260个特征变量构建随机森林模型；最后通过100次bootstrap迭代生成30米分辨率AGBD连续制图及不确定性空间分布。

关键发现包括：

1. AGBD建模精度：模型验证显示R²达0.93，相对均方根误差（%RMSD）39.3%，优于传统光学遥感方法。
   
   
2. 飓风破坏分级：基于2019-2022年AGBD差异，将损失分为5级（无/轻度/中度/重度/灾难性），显示沿海区域生物量损失普遍>50%。
   
   
3. 空间不确定性：全研究区相对标准误差（%SE）稳定在90%左右，高生物量区域不确定性更显著（表4）。

该研究创新点在于：首次将GEDI波形数据与多时相SAR/光学特征结合，突破激光雷达足迹离散性限制；开发的RapidFEM4D平台支持多边形区域AGBD统计分析，为管理部门提供量化决策工具。研究提出的"先验知识引导采样+机器学习升尺度"框架，可推广至火灾、虫害等干扰后的生态系统监测，对实现《巴黎协定》森林碳汇监测目标具有重要实践价值。