基于全球遥感产品的森林概念协同

森林的准确界定和高精度森林遥感数据产品是监测和评估森林变化的重要基础。目前存在多种森林定义,基于不同定义的全球森林遥感产品亦层出不穷。本文基于土地利用和土地覆被视角,梳理不同国际环境及林业组织对森林的定义,从生长方式、林龄和郁闭度3个方面开展森林分类,梳理从单一传感器到光学与微波遥感融合的森林遥感数据集演化。从森林要素阈值、分类详尽程度和空间分辨率3个方面对比不同遥感数据集的森林定义差异,并基于验证样本、区域精度差异及数据一致性总结产品精度验证不足。认为现有森林遥感数据集的定义及精度差异制约了数据使用者对于森林变化监测。未来应基于“视角—要素—阈值”森林定义框架进一步协同森林定义,减少由于森林定义要素阈值差异导致的面积估计偏差;结合多源遥感数据及深度学习方法开发精细化森林遥感数据,并关注不同林种识别;建设森林遥感数据共享平台,通过地图可视化方式向数据使用者展示全球森林遥感数据定义、时空分辨率及在不同地区的数据精度,明晰多源森林遥感产品适用范围,提升数据可使用性。