【摘 要】
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遥感数据可以实时快速获取森林属性信息，利用遥感技术数据估算的森林地上生物量（aboveground biomass, AGB）具有空间连续性且精度较高的优势。与低纬度或低海拔的森林生态系统相比，高寒区因地形复杂、气候特殊，森林属性信息的获取更加困难，因此遥感是获取大尺度高寒区森林属性的重要手段。本研究以青藏高原为研究区，利用MODIS卫星影像和样地调查数据，建立随机森林模型（RF）估算森林AGB,
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（31971486,32171562）、国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（31961133027）、国家自然科学基金外国青年学者项目（42050410324）； 辽宁省“兴辽英才”计划青年拔尖人才项目（XLYC1907177）资助；
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遥感数据可以实时快速获取森林属性信息，利用遥感技术数据估算的森林地上生物量（aboveground biomass, AGB）具有空间连续性且精度较高的优势。与低纬度或低海拔的森林生态系统相比，高寒区因地形复杂、气候特殊，森林属性信息的获取更加困难，因此遥感是获取大尺度高寒区森林属性的重要手段。本研究以青藏高原为研究区，利用MODIS卫星影像和样地调查数据，建立随机森林模型（RF）估算森林AGB,并结合K最近邻算法（KNN）进一步探究该区域主要树种AGB。本研究在不同尺度上验证了模型预测精度，并分析预测变量的重要性。结果表明：（1）建立的AGB估算模型在像元(R~2=0.82,RMSE=64.93 t·hm-2)和景观尺度（t=0.15,P=0.88）上皆表现较好；（2）青藏高原森林AGB空间分布呈现由东南向西北逐渐降低的趋势，平均森林AGB为181.28±104.54 t·hm-2;最高的森林AGB出现在海拔1000 m以下，为237.66±60.92 t·hm-2;树种水平上，冷杉、云杉和云南松AGB较高，分别为214.86、216.14和172.24 t·hm-2;（3）地理位置和气候变量在估算AGB时更为重要。本研究结果有助于加强对青藏高原森林资源的了解，提高中国碳动态预测的准确性。
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