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近日，我校環(huán)資學(xué)院省部共建亞熱帶森林培育國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室林業(yè)大數(shù)據(jù)與全球變化影響研究團(tuán)隊(duì)在國(guó)際刊物《IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing》（影響因子3.827），發(fā)表了最新研究成果“Improved Mapping of Long-Term Forest Disturbance and Recovery Dynamics in the Subtropical China Using All Available Landsat Time-Series Imagery on Google Earth Engine Platform”。

該研究基于谷歌地球引擎云服務(wù)平臺(tái)（Google Earth Engine cloud platform）谷歌云服務(wù)平臺(tái)（Google Earth Engine cloud platform, GEE）和30 m 空間分辨率的Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，使用LandTrendr森林變化檢測(cè)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)中的隨機(jī)森林分類(lèi)方法相結(jié)合，對(duì)1986-2019年間中國(guó)亞熱帶森林的損失和恢復(fù)的時(shí)空格局進(jìn)行了監(jiān)測(cè)。本研究將為全球變化對(duì)中國(guó)亞熱帶森林結(jié)構(gòu)和功能的影響評(píng)估、森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)以及森林碳匯估算提供數(shù)據(jù)和方法支持。

中國(guó)亞熱帶是中國(guó)森林的主要分布區(qū)，占中國(guó)森林面積的44%。過(guò)去50年來(lái)，中國(guó)亞熱帶森林受到各種自然和人為干擾的影響，包括森林砍伐、林地利用變化、火災(zāi)、干旱、病蟲(chóng)害等造成了大量森林的損失。同時(shí)，中國(guó)也實(shí)施了許多新的林業(yè)工程、政策與法規(guī)，如林權(quán)改革、天然林保護(hù)政策、造林工程、退耕還林等營(yíng)造或者保護(hù)了大面積的森林。這些環(huán)境變化能夠顯著改變森林的結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響到森林的主要功能。但是，區(qū)域、國(guó)家尺度對(duì)森林功能變化的影響研究缺少了長(zhǎng)時(shí)間尺度、高空間分辨率和高精度的森林干擾和恢復(fù)數(shù)據(jù)的支持。本研究通過(guò)將LandTrendr變化檢測(cè)機(jī)制與隨機(jī)森林分類(lèi)相結(jié)合，構(gòu)建了一種新的、準(zhǔn)確度更高的長(zhǎng)時(shí)間序列森林干擾和恢復(fù)檢測(cè)方法。以江西省為例，通過(guò)比較國(guó)家森林資源清查（一類(lèi)調(diào)查）、森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查（二類(lèi)調(diào)查）和Google Earth高清影像目視解譯樣方數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)該方法的分類(lèi)總體精度和Kappa系數(shù)分別高達(dá)94%和0.91，證明方法的有效性?；谶@一方法，研究發(fā)現(xiàn)1986-2019年間江西省森林年均損失面積和損失率分別為549.94 km²和0.71%；森林年均恢復(fù)面積為1342.85 km²，年均增加率為1.7%。本研究的方法將進(jìn)一步擴(kuò)展到全國(guó)尺度，建立全國(guó)森林干擾和恢復(fù)數(shù)據(jù)集。

以上研究成果由我校環(huán)資學(xué)院碩士生華劍文為第一作者，陳廣生教授為通訊作者，該研究得到了浙江省自然科學(xué)基金委和浙江農(nóng)林大學(xué)科研發(fā)展基金項(xiàng)目的資助和支持。

（環(huán)資學(xué)院 陳廣生）