透视热带森林退化：Sentinel-1雷达实现自然与采伐干扰的高精度监测

针对热带森林退化监测中自然与人为扰动难区分、精细尺度动态难捕捉的瓶颈，研究人员利用Sentinel-1 C波段雷达数据，提出基于后向散射变化（雷达阴影与叠掩效应）的物理模型。通过无人机验证的巴罗科罗拉多岛（自然扰动）与刚果盆地采伐区（人为扰动）数据集表明：采用2.5dB阈值时，>200m2扰动检出率超65%，显著优于GFW、TMF等主流产品。该研究为大规模森林动态监测及UNFCCC碳排放核算提供了高精度技术支撑。

　　

热带森林作为地球生物多样性与碳储量的核心载体，正面临自然干扰（干旱、野火）与人为采伐的双重威胁。然而，传统光学遥感受云层遮挡限制，难以捕捉林冠层细微变化；现有监测系统（如GFW集成警报、JRC-TMF产品）对<200m²扰动的检出率不足10%，且无法区分自然树倒与伐木活动。这种盲区导致联合国气候变化框架公约（UNFCCC）中仅60%国家能核算退化碳排放，严重制约了欧盟《零毁林产品条例》（EUDR）等政策的精准实施。

荷兰瓦赫宁根大学（Wageningen University & Research）联合史密森学会等机构，创新性利用Sentinel-1 C波段雷达的侧视几何特性，通过分析雷达阴影（信号衰减）与叠掩（信号延展）引起的后向散射变化，开发出物理驱动型扰动检测算法。研究选取巴罗科罗拉多岛（BCI）自然保护区（中位扰动面积39m²）和刚果盆地5个FSC认证伐木区（中位237m²）作为验证场，基于无人机航测生成空间全覆盖的林冠空隙参考图，系统评估了不同阈值下扰动检测效能。

关键技术方法

1. 时间序列合成：对比3个月监测期与2年历史期的平均后向散射值（VV/VH极化），构建变化比率复合图以抑制斑点噪声。

2. 半径阈值算法：以圆方程r²=VV²+VH²量化信号变化强度（r=1-4dB），要求连续3个月超阈值确保扰动持续性。

3. 事件驱动验证：采用空隙事件级评估（非像元级），只要检测区与参考扰动相交即视为正确检出，避免空间偏移误差。

4. 多产品比对：对比Carstairs（2022）物理模型、Dupuis（2023）机器学习法、GFW集成警报及JRC-TMF产品的检测表现。

核心研究结果

1. 扰动特征驱动检测效能

   • 空隙面积是主导因子：>200m²扰动在BCI与刚果盆地的平均检出率达65%（r=2.5dB），而<100m²扰动检出率不足30%（图6）。

   • 空隙深度具显著影响：BCI数据表明，深度>15m的扰动检出率比5-10m浅层空隙高40%（图8），因深层空隙产生更显著的雷达阴影。

2. 雷达信号机制优化

   • 叠掩效应贡献有限：联合使用阴影与叠掩仅提升检出率3-5%，却使误报率增加15%（图9），故最终算法仅基于雷达阴影。

   • 保守阈值平衡精度：r=2.5dB时误报率稳定在20%以下，而r=1dB虽检出率高但误报超50%（图6）。

3. 显著超越现有技术

   • 对比Carstairs（2022）模型：检出率相当，但本研究误报率低10-25%（图10），因后者未设历史/监测期缓冲带且需10个月确认周期。

   • 主流产品表现堪忧：GFW警报与TMF产品对参考扰动的检出率均<10%，主要受限于光学数据分辨率（30m）及最小制图单元（5像元）。

结论与意义

本研究首次量化了Sentinel-1雷达对自然与人为精细尺度扰动的检测极限，揭示空隙面积>200m²、深度>10m是可靠监测的临界阈值。相比依赖光学遥感的GFW/TMF系统，物理驱动雷达模型将扰动检出率提升6倍，为热带森林退化的景观尺度评估奠定技术基础。其价值体现在三方面：

1. 政策支撑：助力EUDR政策覆盖天然林采伐监管，填补现行体系仅监控种植园的漏洞；

2. 碳核算革新：提供UNFCCC退化碳排放核算的高精度本底数据，刚果盆地案例显示伐木空隙均值达387m²（超可检阈值）；

3. 生态预警：赋能气候变化下森林韧性研究，如BCI数据证实年自然死亡率1.88-3.38%，干旱事件可能通过增加浅层扰动诱发生态级联效应。

未来需结合L波段雷达（如NISAR）与GEDI激光雷达提升亚林冠扰动监测能力，并警惕技术监管对原住民生计活动的误伤风险。论文发表于《Remote Sensing of Environment》，算法代码已在Google Earth Engine开源。