同济大学王群明团队发表30米分辨率全球人工林和天然林分布数据集

• ：同济大学王群明团队
        
• ：2024-11-20

近期，同济大学王群明教授团队通过生态网络云平台（https://www.nesdc.org.cn）发布了2021年全球30米分辨率人工林和天然林分布数据集，用户可在线访问获取数据。相关研究成果以“Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m”为题发表在Journal of Remote Sensing期刊。

人工林的扩张常常侵占天然林，导致多种环境和社会问题。精确绘制天然林和人工林的分布图对于实现“碳中和”目标和应对全球气候变化至关重要。然而，全球范围内高分辨率的天然林和人工林制图需求仍未得到满足。

研究团队开发了一种绘制全球人工林和天然林地图的方法，并成功生产了全球范围30米空间分辨率的人工林和天然林分布数据集。该方法主要基于1985至2021年的Landsat影像生成七千多万个训练样本，解决了大尺度制图存在的训练样本不足和不平衡的问题。基于人工林和天然林不同的光谱、纹理和结构等特征和随机森林分类器进行分类。使用目视解译方式生成的验证样本点的验证结果表明该数据集的总体精度高于85%。与FAO的2020年全球森林资源评估相关统计数据进行对比验证，发现天然林和人工林的回归斜率分别为1.0050和1.2432。该数据集可用于气候变化研究、生物多样性评估和土地利用分析等方面，为森林保护工作、森林可持续管理和学术研究提供重要的基础数据支撑。

图1. 2021年全球天然林和人工林分布图

(a) 全球; (b) 欧洲; (c) 亚洲; (d) 北美洲; (e) 大洋洲; (f) 南美洲; (g) 非洲

该项研究工作和数据制备得到了国家自然科学基金（42222108，42171345）等项目的资助。

论文信息：Yuelong Xiao, Qunming Wang, and Hankui K. Zhang, Global Natural and Planted Forests Mapping at Fine Spatial Resolution of 30 m, Journal of Remote Sensing, 2024, 4: 0204. https://doi.org/10.34133/remotesensing.0204.

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