江西师范大学齐述华团队发布中国次生林林龄分布数据集

• ：齐述华团队
        
• ：2024-04-23

       近期，江西师范大学农林遥感团队（负责人：齐述华教授）通过国家生态科学数据中心生态网络云平台（http://www.nesdc.org.cn）发布了2020年中国次生林林龄分布数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Mapping of secondary forest age in China using stacked generalization and Landsat time series”为题发表在Scientific Data期刊。

       森林作为陆地生态系统的主体，森林碳储量约占全球陆地生态系统碳储量的一半，森林在碳收支平衡中发挥举足轻重的作用。森林的林龄是影响森林碳循环的主要因素。目前尚缺少高分辨率的全国森林的林龄空间分布数据，是造成陆地碳循环过程模拟结果不确定性的主要原因。随着遥感数据云平台发展，大尺度、高空间分辨率、长时间序列的多源遥感数据的综合应用为全国尺度森林林龄制图创造了条件。

       研究团队提出了一种通过使用时间序列变化检测算法和密集Landsat卫星时间序列确定次生林的林分建立时间来绘制国家尺度林龄的集成方法，实现了全国次生林的林龄制图，扩展了次生林林龄估算绘制的方法，制备生成了林龄跨度1～34年、空间分辨率为30 米的中国次生林龄数据集（SFAC），弥补了中国次生林林龄分布数据空白，为陆地生态系统碳收支评估研究提供了有力的数据支撑。

图1. 中国次生林林龄制图的技术流程

图2. 中国次生林林龄分布图

       研究团队使用了2072个次生林样本和 3000个稳定森林样本来评估数据的准确性，结果表明数据集总体精度(OA)达到 73.60% ± 0.63，平均正确率（CR）82.96%。使用全国第九次森林资源清查（各省人工林和自然林）统计面积进行间接验证，次生林决定系数（R2）达到0.6, 稳定林决定系数达到0.7。此外，与其他林龄相关衍生数据产品比较，SFAC在空间分布上明显占优，能够包含更多的细节。

       论文第一作者为江西师大地理与环境学院2021级博士研究生张少宇，通讯作者为齐述华教授。该项研究工作和数据制备得到了国家自然科学基金（41867012）、江西省水利厅科技项目（202124ZDKT25）等项目的资助。

论文信息：Zhang, S., Xu, H., Liu, A. et al. Mapping of secondary forest age in China using stacked generalization and Landsat time series. Sci Data 11, 302 (2024). https://doi.org/10.1038/s41597-024-03133-2

数据链接： 2020年中国次生林林龄分布数据集