基于遥感与机器学习的森林地上生物量密度精准估算：多源数据融合与RMSE验证

本研究针对森林地上生物量(AGB)精准估算难题，研究人员整合GEDI Level 4、Sentinel-1/2遥感数据与地形信息，运用随机森林算法在Google Earth Engine平台实现1 km空间分辨率的AGB建模。结果显示模型预测性能优异(R2=0.77)，平均AGB达90.94 t/ha±64.52，验证了多源遥感数据融合在碳储量监测中的巨大潜力，为森林可持续管理提供了创新技术方案。

　　

这项开创性研究展示了如何巧妙融合太空测绘技术与人工智能算法来破解森林碳汇测算难题。科研团队将国际空间站搭载的全球生态系统动态调查激光雷达(GEDI Level 4)、欧洲航天局哨兵系列卫星的合成孔径雷达(Sentinel-1)和多光谱影像(Sentinel-2)，结合数字高程模型，在谷歌地球引擎(Google Earth Engine)云计算平台上构建了随机森林预测模型。

令人振奋的是，这套"天-地-云"协同的智能监测系统在马来西亚登嘉楼地区展现出惊人精度：预测值与实地测量间的均方根误差(RMSE)控制在51.35吨/公顷，模型解释度高达77%(R²=0.77)。监测数据显示该区域森林AGB呈现显著空间异质性，从16.89到206.99吨/公顷不等，平均值为90.94±64.52吨/公顷。

这项技术突破标志着森林碳汇监测进入"亚公里级"精准时代，为《巴黎协定》框架下的国家自主贡献(NDC)核查提供了可靠工具。特别是采用的完全开源技术路线，使得发展中国家也能轻松复制该监测体系，堪称应对气候变化的"民主化"技术方案。