评估基于遥感的模型的潜力,以预测大空间时间尺度上的老生长森林

科学领域:

• 森林生态 森林生态
• 遥感 遥感 遥感 遥感
• 保护科学 保护科学

背景情况:

• 旧生长的森林提供了重要的生态系统服务,但由于对它们的分布的理解有限,它们的保护受到阻碍.
• 准确地绘制森林成熟度的地图对于有效的保护和恢复战略至关重要.

研究的目的:

• 为了比较社会生态因素和各种遥感数据源对森林成熟度的预测能力.
• 通过使用不同的数据来评估空间时间尺度,可以预测森林成熟度属性.

主要方法:

• 评估空中激光扫描 (ALS),空中图像,哨兵-1,哨兵-2和陆地卫星数据.
• 利用随机森林,利用遥感和社会生态预测因素 (地形,气候等) 建模森林成熟度指数. 在法国阿尔卑斯山.
• 在各种空间和时间范围内评估数据.

主要成果:

• 远程传感数据,除了粗略分辨率的Landsat和不同响应的Sentinel-1之外,通常会为森林结构提供信息.
• 空中和卫星遥感数据产生了类似的预测准确度.
• 社会生态变量是森林成熟度的更有影响力的预测因素,而不是遥感指标.

结论:

• 除了ALS之外,各种遥感数据可以监测老生长森林,但社会生态因素对于准确的预测是不可或缺的.
• 整合社会生态数据对于可靠的森林成熟度评估至关重要.
• 这种方法使得大规模监测和追溯分析森林成熟度变化成为可能.