| 论文题目: | 1982~2020年NDVI数据驱动随机森林模型模拟中国森林凋落物碳密度的研究 |
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| 第一作者: | 王昭生 |
| 联系作者: | |
| 发表年度: | 2023 |
| 摘 要: | 基于大量站点观测的森林凋落物碳密度数据,利用长时期遥感观测NDVI数据,驱动构建的随机森林模型,模拟评估1982~2020年中国森林凋落物碳密度的时空变化特征。凋落物碳密度与NDVI非线性的联系,初步论证了研究方法的可行性。凋落物碳密度模拟结果显著高正相关与观测值(r=0.65,p<0.001,n=4 882),其较小的误差百分率(0.96%),表明随机森林模型模拟精度较高。1982~2020年凋落物碳密度的时空变化特征分析,表明中国森林凋落物碳密度整体呈显著的增加趋势(r=0.81,p<0.001),其中常绿针叶林、落叶阔叶林和落叶针叶林的凋落物碳密度增加显著。可见,长期连续的NDVI数据,驱动先进的随机森林模型,能有效模拟监测国家尺度上森林凋落物碳密度的时空动态。这为利用遥感观测数据动态监测大尺度森林凋落物提供了新的技术方法,也拓展了遥感数据的应用场景。 |
| 英文摘要: | |
| 刊物名称: | 遥感技术与应用 |
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| 论文类别: | CSCD |