树种识别与碳储量计算：基于多源遥感数据与深度学习的融合框架

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1. 引言：背景与意义

森林作为陆地生态系统的主体，在全球碳循环中扮演着至关重要的角色。精准估算森林生物量及其蕴含的碳储量，是评估区域乃至全球碳收支、应对气候变化、制定森林管理策略的核心科学问题。传统的森林资源调查依赖于野外实测，虽精度高但耗时耗力、成本高昂且难以大范围动态监测。遥感技术的发展，特别是激光雷达（LiDAR）获取的高精度三维点云与高分辨率光学/多光谱/高光谱影像，为森林参数的立体化、大范围、高效反演提供了革命性的数据支撑。

然而，森林并非均质实体，其碳储量估算精度高度依赖于对树种组成的准确识别。不同树种在生长形态、生物量分配模式、碳密度等方面存在显著差异。因此，集成树种识别与碳储量估算，构建“树种-结构-生物量-碳储量”一体化反演链条，是实现森林碳汇精准量化的关键路径。近年来，卷积神经网络（CNN） 凭借其在图像特征自动提取与模式识别方面的卓越能力，已成为遥感信息提取领域的前沿技术。本方案旨在提出一个融合机载LiDAR点云与高分辨率影像数据，基于CNN深度学习算法，实现高精度树种识别与碳储量计算的技术框架。

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