【摘 要】
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准确评估矿区植被地上碳储量，可为矿区生态修复及其碳汇贡献估算提供科学依据。本研究利用无人机采集激光雷达和高光谱数据，分别建立乔、灌、草3种植物群落的地上碳储量估算模型，并在神东矿区大柳塔采煤沉陷生态修复区完成了应用与验证。研究发现，仅利用高光谱数据反演乔、灌、草植物群落地上碳储量的精度R2分别为0.42、0.43、0.41，仅利用激光雷达数据反演乔、灌、草植物群落地上碳储量的精度R2分别为0.64
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（编号：51874307，41807515）； 内蒙古自治区重大科技计划专项（编号：2020GG0008）；
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准确评估矿区植被地上碳储量，可为矿区生态修复及其碳汇贡献估算提供科学依据。本研究利用无人机采集激光雷达和高光谱数据，分别建立乔、灌、草3种植物群落的地上碳储量估算模型，并在神东矿区大柳塔采煤沉陷生态修复区完成了应用与验证。研究发现，仅利用高光谱数据反演乔、灌、草植物群落地上碳储量的精度R2分别为0.42、0.43、0.41，仅利用激光雷达数据反演乔、灌、草植物群落地上碳储量的精度R2分别为0.64、0.44、0.36，融合LiDAR和高光谱数据两种数据反演乔、灌、草植物群落地上碳储量的精度R2分别达到0.87、0.73、0.72；LiDAR和高光谱特征中的高度百分位变量和绿色指数分别与地上碳储量的相关性最高，对提升地上碳储量反演精度贡献最大，说明融合LiDAR和高光谱数据在反映群落形态结构和光合固碳特征的能力，可有效提高矿区植被地上碳储量的反演精度。研究结果表明，融合LiDAR和高光谱数据，可以实现矿区复杂地形和植被配置下的植被地上碳储量估算，为生态修复碳汇贡献评估提供支撑。
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