%0 Dataset
%T 中国30米分辨率森林年龄图（2020年）
%J 国家冰川冻土沙漠科学数据中心
%I 国家冰川冻土沙漠科学数据中心(www.ncdc.ac.cn)
%U http://www.ncdc.ac.cn/portal/metadata/793380a4-7a1b-4c98-aa7e-6a526ed27969
%W NCDC
%R 10.5281/zenodo.8354262
%A 郭庆华
%K 森林年龄;高分辨率;机器学习算法
%X 高分辨率、空间明确的林龄图对于量化森林碳储量和固碳潜力至关重要。。之前在中国进行的全国范围内的林龄估算工作一直受到分辨率稀疏和森林生态系统覆盖不全的限制。由于物种组成复杂、森林面积广阔、实地测量不足以及方法不完善等原因，分辨率稀疏且森林生态系统覆盖不全，从而限制了对中国全国范围内森林年龄的估算。为了应对这些挑战，我们开发了一个将机器学习算法（MLAs）和遥感时间序列分析相结合的框架，用于估算中国的森林年龄。最初，我们根据森林高度、气候、地形、土壤和林龄野外测量，确定并开发用于各种植被划分的森林年龄估计的最佳 MLA，并利用这些 MLA 来确定林龄信息。随后，我们应用LandTrendr时间序列分析来检测1985年至2020年的森林干扰，并利用上次干扰以来的时间作为森林年龄的代理。最终，将LandTrendr的林龄数据与MLA的结果相结合，生成2020年中国林龄图。