西南林业大学林学院硕士研究生首次在《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》（中科院遥感一区Top期刊，IF：7.672）期刊上发表了最新科研成果“Forest total and component biomass retrieval via GA-SVR algorithm and quad-polarimetric SAR data”。该论文第一作者为林学院2020级地图学与地理信息系统的硕士研究生史建敏，张王菲教授为共同一作及通讯作者。该项成果在云南省农业联合专项（202301BD070001-058）和国家自然科学基金（31860240、32160365、42161059）的资助下完成。近5年，张王菲教授指导的硕士生在遥感领域《Remote sensing》、《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》等二区及以上Top期刊发表相关文章7篇。

精确的森林生物量反演是实现“碳达峰、碳中和”目标的重要前提，估算森林AGB对生态系统管理至关重要。本研究探索了以C-和L-波段的全极化SAR数据极化和后向散射系数作为遥感特征对不同研究区的森林总AGB和地上分量（干、皮、枝、叶）AGB的反演。研究基于GA-SVR模型进行了遥感特征和超参数的优选，并对森林地上分量生物量和总AGB进行建模。研究探索了不同频率的极化SAR特征对森林分量生物量的敏感性，验证了团队提出的GA-SVR模型在森林AGB反演中推广应用的鲁棒性，为森林AGB遥感反演中存在的饱和瓶颈问题提供了解决思路。

论文链接为：https://doi.org/10.1016/j.jag.2023.103275