基于LandTrendr算法的社会林业许可土地管理动态研究——以东努沙登加拉省Tuar Tana社区森林为例

来自印度尼西亚的研究人员针对社区森林土地管理难题，运用LandTrendr算法开展社会林业许可(Social Forestry Permit)区域的动态监测研究。该研究以东努沙登加拉省Tuar Tana社区森林为案例，通过时序遥感数据分析，揭示了土地覆盖变化规律，为热带地区社区森林可持续管理提供了量化评估新方法。

　　

这项创新性研究运用时序遥感技术中的LandTrendr算法，对印度尼西亚东努沙登加拉省(East Nusa Tenggara)的Tuar Tana社区森林(Community Forest)进行了系统性监测。研究团队重点关注社会林业许可(Social Forestry Permit)框架下的土地管理动态，通过处理多时相卫星影像数据，成功量化了该区域森林覆盖变化趋势。

LandTrendr算法的创新应用有效捕捉了热带社区森林的退化与恢复过程，其独特的时序变化检测能力克服了传统监测方法的局限性。研究揭示了当地土地管理实践与森林生态系统响应之间的动态关联，为制定科学的社区林业政策提供了数据支撑。

值得注意的是，该方法在识别小尺度扰动方面展现出卓越敏感性，能够准确检测社区森林中因选择性采伐或农林复合系统(Agroforestry System)造成的细微变化。这些发现对热带地区社会林业(Social Forestry)的可持续发展具有重要指导价值，特别是在平衡生态保护与社区生计需求方面提供了量化决策依据。