近日，中国热带农业科学院橡胶研究所热带林业生态课题组在橡胶林冠层高度遥感估算方面取得新进展。该团队通过深度整合前期研究的数据产品、多源卫星遥感影像以及机器学习算法，精确地估算了2020年海南岛橡胶林的冠层高度信息。

　　森林冠层高度是评估森林健康、生物多样性和碳储存能力的重要指标。在全球气候变化和环境保护日益受到关注的背景下，精确测量森林冠层高度对于制定科学的森林管理政策和应对气候变化至关重要。然而，由于技术限制，过去的研究往往难以对特定树种的冠层高度进行准确估算。

　　为了克服这一难题，热带林业课题组聚焦海南岛广泛种植的橡胶林，利用遥感大数据监测的橡胶种植年份数据、Landsat-8和Sentinel-2光学遥感影像，以及PALSAR-2 L波段雷达和星载激光雷达GEDI数据集，构建了精细的估算模型。通过应用随机森林算法，成功提高了单一树种冠层高度估算的精度。

　　研究结果显示，新构建的模型在精度上有了显著提升，其决定系数（R2）高达0.86，均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）分别降低至1.68米和1.32米。与以往的研究相比，该模型不仅具有更好的一致性，而且有效减少了对橡胶林冠层高度的低估现象。此外，研究还发现海南岛橡胶林的平均冠层高度约为15.67 ± 1.87 米，这一数据为未来的橡胶林管理和生态保护提供了重要参考。

图 1. 橡胶林冠层高度模型的精度验证结果：a）无林龄模型，b）有林龄模型及c）模型变量重要性排序.

图 2、不同树高反演产品结果比较：a）不同年龄树高残差箱线图，b）树高残差分布图，c）与GEDI_v27产品空间差异比较，和d）与和NNGI产品空间差异比较。

图 3、 海南橡胶林冠层高度估算结果：a）空间分布图，b）特定区域冠层高度，和c）谷歌高清影像。

　　相关研究成果以题为“Improving the accuracy of canopy height mapping in rubber plantations based on stand age, multi-source satellite images, and random forest algorithm”发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》。论文第一作者为中国热带农业科学院橡胶研究所与南京林业大学联合培养的硕士研究生高远凤同学，橡胶研究所的陈帮乾研究员为论文通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、海南省自然科学基金、天然橡胶产业技术体系等多个项目的资助。

论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jag.2024.103941.