Высота лесного покрова играет ключевую роль в вертикальной структуре леса и имеет существенное значение в исследованиях углеродного круговорота и биомассы надземной растительности (ABG). С развитием технологий дистанционного зондирования появляются новые возможности для точной оценки высоты лесного покрова на крупных территориях. В данном исследовании рассматривается модель, которая объединяет случайные леса (RF) и опытное байесовское кригинг (EBK), называемую (RF-EBK), для оценки высоты лесного покрова на региональном уровне в северо-восточном регионе Китая (NEC). Данная модель основана на множественных источниках данных дистанционного зондирования, таких как данные о дисперсии высот лесного покрова, предоставленные спутниковым лазерным радиолокационным аппаратом ICESat-2, изображения Landsat 8 OLI, данные о рельефе миссии космического аппарата радарной топографии Шаттла (SRTM) и данные о покрытии лесного покрова (CATCD), а также метод рекурсивного устранения признаков на основе кросс-валидации (RFE-CV) для отбора признаков из многих источников данных дистанционного зондирования. В модели RF проводится оценка высоты лесного покрова, а также вычисляются остатки оценки тестовой выборки. Исходя из пространственной автокорреляции остатков, методом EBK моделируются остатки оценки и получается непрерывное пространственное увеличение остатков для исследуемого региона, а также производится коррекция остатков оценки модели RF для увеличения точности оценки модели, в результате чего достигается высокоточная оценка высоты лесного покрова на 30-м территории северо-востока Китая в 2023 году. Результаты показали, что факторы покрытия лесного покрова имеет высокое значение при оценке высоты лесного покрова. В отношении точности модели, модель RF-EBK имеет более лучшую оценку, чем применение только модели RF, с улучшением R² проверочной выборки на 59.52%, RMSE и rRMSE снижены на 27%. Кроме того, для проверки точности возможностей модели RF-EBK использовались данные беспилотного летательного аппарата (БЛА) лазерного сканирования беспилотного летательного аппарата (ULS) в 6 точках отбора в рамках исследуемого региона, где R² составила 0.69, RMSE - 1,65 м, rRMSE - 7,81%. Таким образом, модель RF-EBK может обеспечить высокоточную оценку высоты лесного покрова на региональном уровне, что обеспечивает эффективную техническую поддержку для точного лесного хозяйства и устойчивого использования лесных ресурсов северо-востока Китая.

ICESat-2, беспилотный летательный аппарат (БЛА) лазерного сканирования, Landsat;8;OLI, случайные леса, опытное байесовское кригинг