Der LiDAR-Biomasse-Index (LBI, LiDAR Biomass Index) kann die oberirdische Biomasse einzelner Bäume basierend auf luftgetragenen LiDAR-Daten berechnen und weist eine hohe Genauigkeit bei der Biomasseberechnung auf Einzelbaum- und Kleinflächenebene auf. Seine Fähigkeit zur großflächigen Biomassekartierung wurde jedoch bislang nicht vollständig genutzt. In dieser Studie wird die in Nordchina weit verbreitete Lärchenart als Beispiel herangezogen, wobei der LBI verwendet wurde, um die Biomasse jedes einzelnen Baumes innerhalb kleiner Forstparzellen zu berechnen. Durch Aufsummierung wurde die Biomasse auf der Parzellenebene ermittelt und die Berechnungsgenauigkeit anhand von Betriebsplanungsdaten verifiziert. Darüber hinaus wurde die Generalisierbarkeit von Lärchen-Biomassemodellen, die auf LBI basieren, in verschiedenen Wäldern bewertet und mit der gängigen variablen Regressionsmethode LMR (LiDAR metrics-based regression) verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass der LBI die Berechnung der Waldbiomasse auf Kleinflächenebene mit hoher Genauigkeit ermöglicht. Für die Modelle aus verschiedenen Regionen lagen die Bestimmtheitsmaße (R²) bei 0,86–0,80, die relativen Root Mean Square Errors (rRMSE) bei 33,51 %–40,23 %. Die Biomassegenauigkeit, die mit der LBI-Methode basierend auf der Modellierung von 35 Einzelbäumen erzielt wurde, ist mit der der LMR-Methode, die auf mehr als 30 Parzellen (mit mehr als 3000 Einzelbäumen) basiert, vergleichbar. Zudem ist die Generalisierbarkeit des LBI bei derselben Baumart in verschiedenen Wäldern besser. In dieser Studie wurde das AGB_LBI-Modell verwendet, um die Biomasse jedes Einzelbaums in jeder Kleinparzelle im westlichen Bereich des Mengjiagang-Forstes zu berechnen und Lärchen-Biomassekarten zu erstellen. Die mit LiDAR berechnete Biomasseverteilung zeigte einen ähnlichen Trend wie die durch terrestrische Erhebungen erstellten Biomassekarten, mit einer hohen Übereinstimmung auf einer Skala von 20 m×20 m (R²=0,75, RMSE=1,55 t). Diese Studie validierte die Fähigkeit der LBI-Methode zur Schätzung der oberirdischen Biomasse auf Kleinflächenebene im regionalen Maßstab und zeigte deren Potenzial für großflächige Biomasseabschätzungen im Wald.

LBI; luftgetragenes LiDAR; Einzelbaum; Kleinparzellenskala; Biomasse