城市環境研究所在全球樹冠高度遙感產品應用效用評估方面取得新進展

　　【儀表網 研發快訊】城市樹木通過提供多種生態服務，構成一種重要的基于自然的解決方案，在提升人居環境品質與促進城市可持續發展方面發揮著關鍵作用。在這些生態系統服務中，碳匯功能直接關聯城市應對氣候變化與實現“雙碳”目標的能力，對其進行科學、可靠的量化評估具有重要現實意義。城市樹木碳儲量的估算高度依賴對樹木結構特征的刻畫，其中樹冠高度作為反映森林垂直結構、支撐地上生物量與碳儲量反演的關鍵結構變量，長期以來主要依賴機載LiDAR數據獲取。然而，機載LiDAR在成本、數據獲取頻率和覆蓋范圍等方面的限制，使其難以支撐大尺度、常態化的城市應用。近年來，多種大尺度、開源樹冠高度模型(Canopy Height Models，CHMs)相繼發布，為城市樹木高度信息獲取提供了新的可能，但其在復雜城市環境中能否穩定提升城市樹木碳儲量反演等應用模型的預測性能，仍缺乏系統而定量的評估。
 

　　針對這一問題，中國科學院城市環境研究所城市生態風險模擬與預警團隊唐立娜研究員聯合中國科學院空天信息創新研究院、美國普渡大學等單位，以典型城市環境為研究對象，系統評估了四種具有代表性的大尺度樹冠高度產品(Potapov、Lang、Tolan 和 Malambo)在城市樹木碳密度反演中的應用效用。研究在10 m、20 m和30 m不同空間尺度下，構建了融合Sentinel-1/2多源遙感特征的隨機森林反演模型，并以高精度機載LiDAR派生的樹冠高度數據作為基準進行對比分析。結果表明，機載LiDAR數據在各尺度下均顯著提升了模型精度，而引入大尺度樹冠高度產品后，模型性能與不使用樹冠高度產品的基線模型基本一致，未表現出穩定的預測增益。盡管在較粗尺度下，這些產品在模型中的相對重要性有所提高，但并未轉化為實際精度提升，反映出其在城市復雜景觀下存在結構信息冗余和高度飽和等局限。總體而言，當前大尺度樹冠高度模型更適用于城市垂直結構的近似刻畫，尚難作為高精度城市碳儲量反演模型的關鍵增強變量，高精度機載LiDAR數據在城市尺度碳核算中仍不可替代。
 

　　該研究成果以Gains and gaps of large-scale canopy height products for urban tree carbon stock inversion: A multi-scale assessment為題，發表于城市森林研究領域權威期刊Urban Forestry & Urban Greening。中國科學院城市環境研究所2021級博士研究生董鶴松為第一作者，唐立娜研究員為通訊作者，美國普渡大學邵國凡教授對本研究提供了全面指導，中國科學院空天信息創新研究院王浩然博士也參與了文章的討論與修改工作。研究工作獲得國家自然科學基金項目(32471632)的支持。
 

　　論文鏈接
 

圖1 不同樹冠高度數據對城市樹木碳密度反演模型精度的影響
 

　　注：該圖對比了在不同空間尺度下，引入不同樹冠高度數據后城市樹木碳密度反演模型的預測效果。結果顯示，只有高精度機載LiDAR數據能夠顯著提升模型精度，而多種大尺度、開源樹冠高度產品與不使用樹冠高度數據的基線模型表現接近，未帶來穩定的預測改進。這表明，在復雜城市環境中，大尺度樹冠高度產品難以為碳儲量估算提供實質性的新增信息。
 

圖2 不同樹冠高度數據在模型中的響應特征對比
 

　　注：該圖展示了不同樹冠高度數據在模型中與城市樹木碳密度之間的響應關系。高精度 LiDAR 數據與碳密度呈現連續、穩定的正相關關系，整體符合樹木生長的異速規律；而大尺度樹冠高度產品在多數高度區間內響應較弱，僅在高值區間出現突變式貢獻，反映出其在高大樹木區域存在高度壓縮和信息飽和問題。這種不穩定的響應特征限制了其在城市碳儲量反演中的應用效果。