林业科学

作者：王春玲1,2,史锴源1,2,庞勇3,4,*,蒙诗栎3,4

单位：1. 北京林业大学信息学院　北京 1000832. 国家林业和草原局林业智能信息处理工程技术研究中心　北京 1000833. 中国林业科学研究院资源信息研究所　北京 1000914. 国家林业和草原局林业遥感与信息技术重点实验室　北京 100091

关键词：中东欧国家,Google Earth Engine,森林资源,遥感监测

基金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资金重点项目“中国-中东欧林业合作联合研究中心平台构建”（CAFYBB2018GD001）

目的: 分析中东欧国家森林资源覆盖状况，了解中东欧各国林业的现实情形和独特优势，为中国与中东欧国家加强林业合作提供基础数据。方法: 基于Google Earth Engine（GEE）平台获取中东欧国家2020年生长季无云影像，利用随机森林算法对影像进行分类，应用连续变化检测和分类算法得到森林变化信息并更新初步分类结果，最终获得中东欧国家土地覆盖分类结果。利用欧盟统计局土地利用/覆盖区域框架调查（LUCAS）数据、目视解译数据以及联合国粮农组织统计数据（FAOSTAT）对本研究分类结果进行验证和评估，结合谷歌高分辨率影像对制图结果进行分析。结果: 本研究分类结果利用LUCAS数据和目视解译数据的森林类型用户精度分别为0.930和0.911，生产者精度分别为0.860和0.956，总体精度分别为0.810和0.881，整体上优于GlobeLand30 2020产品（森林类型用户精度分别为0.920和0.900，生产者精度分别为0.690和0.840，总体精度分别为0.700和0.832）。根据研究结果计算出中东欧国家总体森林覆盖率为39.6%，相比GlobeLand30 2020结果（34.4%），与FAOSTAT的森林覆盖率（40.0%）更接近。目视上看，本制图结果在细节刻画上比GlobeLand30 2020产品更丰富，更能准确反映森林分布特征。截至2020年，中东欧国家森林覆盖呈北部、东南地区和西南地区丰富密集，中部分布广泛且相对较少的特点，爱沙尼亚、拉脱维亚、斯洛文尼亚、黑山等国家森林分布茂密，波兰、匈牙利等国家森林分布较为稀少。结论: 针对中东欧国家森林覆盖应用需求，本研究提出基于产品变化更新的森林覆盖制图方法，生产了中东欧国家2020年森林覆盖产品。本研究方法可为大区域森林覆盖制图提供新的借鉴和参考，结果有助于宏观了解中东欧国家森林覆盖状况。

来源：2024年第5期

《林业科学》期刊编辑部

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