基于卫星数据与深度学习的喀麦隆直接毁林驱动因素识别研究

针对喀麦隆毁林驱动因素自动识别需求，研究人员整合Landsat-8和NICFI PlanetScope卫星数据，构建Cam-ForestNet深度学习模型，实现15类毁林驱动因素的精细化分类。该研究首次在非洲地区实现高精度（Landsat-8宏平均F1=0.77）的毁林驱动因素自动识别，为热带地区森林保护政策制定提供新范式。

　　

热带雨林被称为地球的"绿色肺叶"，而刚果盆地作为全球第二大热带雨林区，其生态价值不言而喻。然而近年来，这片绿色宝库正面临前所未有的威胁——喀麦隆的毁林率在刚果盆地国家中高居第二，且呈现加速上升趋势。传统的人工解译方法效率低下，而现有的自动化识别技术又难以区分复杂的毁林驱动因素，特别是无法满足国家层面的精准干预需求。这种困境使得保护政策的制定如同"盲人摸象"，严重制约了热带森林的保护成效。

针对这一科学难题，研究人员开展了一项开创性研究。他们首次构建了专门针对喀麦隆的毁林驱动因素数据集Cam-ForestNet，并创新性地对比了两种不同分辨率的光学卫星数据（30米Landsat-8和4.77米NICFI PlanetScope）在毁林驱动因素识别中的表现。这项研究发表在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》期刊，为热带地区森林动态监测提供了新范式。

研究团队采用了三项关键技术方法：首先整合多源开放数据构建喀麦隆专属标注数据集，覆盖15类毁林驱动因素；其次开发基于特征金字塔网络（FPN）的Cam-ForestNet模型，采用EfficientNet-B2主干网络；最后系统比较单传感器与多传感器融合策略，并测试跨区域迁移学习效果。所有数据均通过严格的空间分层抽样划分训练集（60%）、验证集（15%）和测试集（25%）。

研究结果揭示多项重要发现：

1. 传感器性能对比：Landsat-8在宏平均F1分数（0.77）上显著优于高分辨率的NICFI PlanetScope（0.65），颠覆了"分辨率越高效果越好"的传统认知。特别值得注意的是，即便是小尺度驱动因素（如小规模农业），30米分辨率的Landsat-8反而表现更优。

2. 详细分类表现：模型对"木材种植园"（F1=0.94）、"小型玉米种植园"（F1=0.93）等类别识别准确率高，但对"油棕种植园"（F1=0.57）、"狩猎"（F1=0.54）等类别存在明显混淆。这种差异主要源于不同驱动因素在光谱特征上的相似性。

3. 方法学验证：跨区域迁移学习（使用印尼数据预训练）未能提升模型性能，凸显地域专属数据的重要性；而决策级数据融合策略的改进效果有限，宏平均F1仅提升至0.74。

4. 误差分析：空间分布图显示错误分类点均匀分布，排除了地理偏差的影响；训练样本数量与分类精度也无直接相关性，证实模型鲁棒性。

这项研究在理论与实践层面均具有里程碑意义。在科学层面，首次证实了中等分辨率卫星数据在热带毁林监测中的优越性，其关键在于Landsat-8更优的时相一致性和云覆盖处理能力。在应用层面，建立的Cam-ForestNet框架可直接服务于喀麦隆的森林保护实践——对高精度类别（如小型农业）可实现近实时监测，为打击非法毁林提供技术支撑；而对识别困难的类别（如油棕种植园），研究结果则指明了未来地面验证的重点方向。

研究同时指出了未来改进路径：建议结合哨兵系列卫星的多光谱数据，开发时空序列模型以捕捉作物物候特征；强调建立非洲本土化标注数据集的重要性，并呼吁加强数据开放共享。这些发现不仅适用于喀麦隆，也为其他热带国家的森林可持续管理提供了可复制的技术框架。随着该模型的开源发布，预计将显著提升全球热带森林保护的精准性和时效性。