浙江人工林碳储量高精度估算研究

来自浙江的研究人员针对人工林碳储量估算精度不足的问题，开展了基于高分辨率遥感技术的碳储量估算研究。该研究建立了融合多源数据的估算模型，显著提升了区域尺度碳储量评估的准确性，为碳中和目标下的森林管理提供了科学依据。

　　

这项研究聚焦浙江省人工林生态系统，采用创新性的高分辨率遥感技术（HRRS）结合地面样方调查，构建了多尺度碳储量估算模型。通过整合激光雷达（LiDAR）数据、多光谱影像和土壤有机质（SOM）参数，研究人员成功实现了区域碳密度空间分布的可视化制图。

研究团队特别优化了随机森林（RF）算法在植被生物量反演中的应用，显著提升了亚米级尺度下的估算精度（R²>0.85）。值得注意的是，该模型成功捕捉到不同林龄马尾松（Pinus massoniana）林分的碳汇动态，为实施精准林业碳汇项目（CCER）提供了关键技术支撑。

在方法学层面，研究创新性地引入三维点云分析技术，实现了单木尺度的冠层体积计算（CVC）。这种"空-地一体化"的监测体系，为应对气候变化背景下的森林碳循环（Carbon Cycle）研究提供了新范式。