整合遥感和现场库存,以了解城市森林多样性和结构的决定因素
Vinicius Marcilio-Silva1, Sally Donovan1, Sarah E Hobbie1
1Department of Ecology, Evolution and Behavior, University of Minnesota, St. Paul, Minnesota, USA.
Ecology
|February 24, 2025
概括
城市森林的多样性受到地块特征和管理的影响,而不仅仅是景观因素. 了解这些决定因素是有效的城市生态系统保护和管理战略的关键.
科学领域:
- 城市生态城市生态学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
- 林业林业 林业 林业 林业
背景情况:
- 城市森林对生物多样性和生态系统服务至关重要.
- 传统的现场评估是昂贵的;景观方法可能错过了当地细节.
研究的目的:
- 用综合遥感和现场数据绘制和分析城市森林的多样性和结构.
- 确定城市森林属性的关键决定因素.
主要方法:
- 使用森林库存,GEDI和Sentinel-2数据开发机器学习模型.
- 预测804个地块的森林多样性和结构指标.
- 应用贝叶斯的多层次模型来评估影响因素.
主要成果:
- 机器学习模型准确地预测了森林属性 (11-21%的相对误差).
- 土地特征 (例如,靠近小径/边缘) 和管辖机构是重要的预测因素.
- 补丁和景观特征的解释力较小.
结论:
- 城市森林属性是由当地地块条件和管理的复杂相互作用所塑造的.
- 具体的背景策略对于增强城市生物多样性至关重要.
