利用无人机激光雷达估算红树林地上生物量

红树林作为热带地区碳储量最高的植被类型之一,面积呈现破碎化、减少趋势,地上生物量(AGB)的空间分布及其动态信息对于温室气体通量、碳储量的估算以及政策制定和实施至关重要。但是常用于AGB估算的光学数据或者SAR数据均存在信号饱和现象,且传统估算红树林生物量的算法对数据要求高、估算精度相对较低。针对该问题,本研究使用无人机激光雷达(UAV-LiDAR)数据对比了4种梯度增强决策树算法对于估算入侵红树林物种无瓣海桑AGB的精度,同时探讨了建模过程中的变量重要性。结果表明:(1)XGBR对于评估红树林AGB具有较高的拟合能力,达到R2=0.8338,RMSE=1.55 Mg/hm^(2);(2)研究区的无瓣海桑预测AGB的值为73.10~190.00 Mg/hm^(2),平均值为109.10 Mg/hm^(2);(3)描述冠层高度特征的激光雷达指标是估计红树林AGB的重要变量。本研究证明了UAV-LiDAR数据与XGBR模型对于估算红树林AGB的可行性,以期为红树林生态系统的蓝碳研究提供数据支撑。