近日，全球性的科研绩效权威评价工具——基本科学指标数据库（ESI）最新数据显示，水土保持学院地信专业硕士于2024年1月发表的研究性论文《Estimation of Aboveground Biomass for Different Forest Types Using Data from Sentinel-1, Sentinel-2, ALOS PALSAR-2, and GEDI》成功入选ESI全球前1%高被引论文。该论文第一作者为课题组王储硕士（现为中南林业大学在读博士），通讯作者为姬永杰副教授（博士生导师），发表于林学领域国际SCI期刊《Forests》。

                                                                                                                                                          图1 研究技术路线图

本研究首次评估了GEDI L4A产品分别作为地上生物量（AGB）真值，在中国典型性亚热带区域（阔叶林、针叶林）估算中的可行性和潜力。结果显示：在缺乏地面调查数据的区域，GEDI L4A产品在一定精度阈值内可作为有效的地面样地替代数据源，但其适用性受森林类型和地形条件影响；明确了在平均生物量低于150 Mg/ha的亚热带区域，采用光学、星载激光雷达（LiDAR）、合成孔径雷达(SAR)多种数据源，构建的随机森林（RF）在四种机器学习模型中表现最佳；最后揭示了红边波段指数对提升估算精度的显著贡献，为森林碳汇监测提供了新的技术思路。

                                                                                                                        图2 宜良研究区地面样地和GEDI L4A样地阔叶林生物量估测结果对比

                                                                              图3 (a) 针叶林野外地上生物量经验分布函数图； (b) 野外地上生物量频率直方图； (c) GEDI 地上生物量经验分布函数图； (d) GEDI 地上生物量频率直方图。

      截至目前，该论文在Web of Science核心合集被引频次已达46次，标志着其在全球林业遥感与碳汇监测领域受到广泛关注，学术价值获国际同行认可。作为高被引论文，该成果彰显了西南林业大学水土保持学院和研究生院在遥感科学技术领域的学科水平和科研实力，同时为国家“双碳”战略实施提供了关键技术支撑。研究通过精准估算森林地上生物量，为森林碳汇能力评估、气候变化应对及碳交易机制完善提供了科学依据。此次入选ESI高被引论文，既是对学院创新工作的肯定，也将激励学校产出更多高质量原创成果。

原文链接：https://www.mdpi.com/1999-4907/15/1/215