[快闪报告]基于LandTrendr算法的黄土高原人工林林龄识别

基于LandTrendr算法的黄土高原人工林林龄识别
编号:885 稿件编号:1534 访问权限:私有 更新:2023-04-08 23:44:18 浏览:373次 快闪报告

报告开始:2023年05月08日 11:00 (Asia/Shanghai)

报告时间:5min

所在会议:[4A] 4A、生态与可持续发展 » [4A-4] 4A-4 生态与可持续发展

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摘要
       林龄是了解森林生态系统水碳循环和固碳潜力的关键参数之一,但目前获取大区域尺度的高精度林龄数据仍较为困难。本研究旨在通过LandTrendr (LT)算法实现对大区域尺度人工林林龄分布的识别。借助Google Earth Engine云平台,利用LT算法获得黄土高原造林后植被归一化燃烧比指数,通过其时间变化趋势确定林地种植年份。结果表明:与黄土高原地面真实林龄数据相比,LT算法误差混淆矩阵的总体精度为88.38%,均方根误差为2.6年;同时发现2020年中国黄土高原的林地以30年以上林地为主,约占82.97%;1990-2020年增长的林地面积约为2.27万平方公里,主要集中在黄土高原东部和南部的原有林地周围。本研究表明LT算法是一种简便、高效、可靠的人工林林龄识别方法,可为评价人工植被恢复工程、量化植被生物量和碳固存量等提供重要参数。
 
关键字
林龄,遥感,植树造林,landtrendr算法
报告人
李鹏
西北农林科技大学

稿件作者
李鹏 西北农林科技大学
司炳成 University of Saskatchewan
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