樹種識別與碳儲量計算：基于多源遙感數據與深度學習的融合框架

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1. 引言：背景與意義

森林作為陸地生態系統的主體，在全球碳循環中扮演著至關重要的角色。精準估算森林生物量及其蘊含的碳儲量，是評估區域乃至全球碳收支、應對氣候變化、制定森林管理策略的核心科學問題。傳統的森林資源調查依賴于野外實測，雖精度高但耗時耗力、成本高昂且難以大范圍動態監測。遙感技術的發展，特別是激光雷達（LiDAR）獲取的高精度三維點云與高分辨率光學/多光譜/高光譜影像，為森林參數的立體化、大范圍、高效反演提供了革命性的數據支撐。

然而，森林并非均質實體，其碳儲量估算精度高度依賴于對樹種組成的準確識別。不同樹種在生長形態、生物量分配模式、碳密度等方面存在顯著差異。因此，集成樹種識別與碳儲量估算，構建“樹種-結構-生物量-碳儲量”一體化反演鏈條，是實現森林碳匯精準量化的關鍵路徑。近年來，卷積神經網絡（CNN） 憑借其在圖像特征自動提取與模式識別方面的卓越能力，已成為遙感信息提取領域的前沿技術。本方案旨在提出一個融合機載LiDAR點云與高分辨率影像數據，基于CNN深度學習算法，實現高精度樹種識別與碳儲量計算的技術框架。

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