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
文献类型：期刊论文
| 作者 | 王昭生 |
| 刊名 | 遥感技术与应用
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| 出版日期 | 2023-12-20 |
| 卷号 | 38期号:06页码:1381-1389 |
| 关键词 | NDVI 随机森林 森林凋落物 模型模拟 中国 长期 |
| 产权排序 | 1 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/201590]  |
| 专题 | 生态系统网络观测与模拟院重点实验室_中文论文 |
| 通讯作者 | 王昭生 |
| 作者单位 | 中国科学院地理科学与资源研究所,国家生态科学数据中心,中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王昭生. 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[J]. 遥感技术与应用,2023,38(06):1381-1389. |
| APA | 王昭生.(2023).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.遥感技术与应用,38(06),1381-1389. |
| MLA | 王昭生."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".遥感技术与应用 38.06(2023):1381-1389. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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