利用GEDI和多源遥感技术评估环境梯度对草地地上生物量密度估算的影响

《Scientific Reports》：Assessing the influence of environmental gradients on grassland aboveground biomass density estimation using GEDI and multi-source remote sensing

　　

摘要

草地地上生物量密度（AGBD）是评估草地碳汇和生态系统功能的关键指标。随着卫星观测数据的迅速增加，遥感技术已被广泛用于估算草地AGBD。AGBD对降水、温度和地形等环境因素非常敏感；然而，在遥感估算中，这种环境依赖性尚未得到充分考虑。本研究以中国伊犁河流域的草地为例，使用GEDI L4A级别的AGBD数据作为因变量，并整合了来自Sentinel-2光学数据、Sentinel-1 SAR数据、GLO-30地形数据和TerraClimate的多源预测因子。研究人员开发了一个基于LightGBM的LASSO筛选模型用于AGBD的反演，并评估了该模型在不同海拔、坡度、降水量和温度梯度下的稳健性和特征机制。结果显示，模型的整体准确率为\(R^2=0.445\)，均方根误差（RMSE）为54.62 Mg/ha，平均绝对误差（MAE）为27.90 Mg/ha。在地形梯度上，该模型在海拔2000–2500米（\(R^2=0.543\)）和坡度0–10\(R^2=0.529\)）时表现最佳；在气候梯度上，当年降水量小于300毫米（\(R^2=0.476\)）时性能较好，而在年平均温度为0–5\(R^2=0.523\)）时达到最优。SHAP分析表明，在低海拔、缓坡地区，光学反射率和纹理特征起主导作用；在地形复杂或降水量较高的区域，光学纹理和雷达特征的重要性增加；在海拔超过3000米的地区，光学特征的贡献显著下降，而纹理/地形/雷达特征的贡献则上升。本研究为伊犁河流域及类似地区的基于环境特征的AGBD制图提供了依据。