基于MODIS数据的2000-2021年中国植被生物量数据集

简介

中国植被生物量分布图集由航天宏图实验室提供，利用MODIS地表反射率数据和植被指数（MCD43A4、MCD12Q1），与美国农业部FIA项目提供的地上生物量数据结合进行随机森林机器学习，训练得到各种植被类型的地上生物量估算模型。模型的总体预测精度为R2=0.72，RMSE=33.90 Mg/ha。将模型应用到中国地区，产生了覆盖全国的500米分辨率的年度植被地上生物量数据和相关图集。对森林火灾前后受灾区域的生物量分别进行估算和变化监测，能够有效评估火灾带来的植被生物量的损失，为火灾灾后评估提供有效的支撑。前言 – 人工智能教程

植被生物量指在特定时间段内，特定区域内所有植物的干物质重量总和。一般通过对植物的实地调查和采样来估算植被生物量，通常采用的方法包括割取样方、定位计数和生物量模型等。植被生物量是衡量生态系统生产力和碳循环的重要指标之一，对于生态环境保护和农林业生产等方面具有重要意义。

随机森林是一种常用的机器学习算法，可用于生物量估算。它通过构建多个决策树来实现生物量估算，并通过随机抽样和特征选择来提高模型的预测精度。

具体地，随机森林生物量估算的过程包括以下步骤：

1. 数据采集：收集目标区域内的植被生物量数据和环境因素数据，如土壤类型、高程、水文因素等。

2. 数据预处理：对数据进行清洗、缺失值填充、数据转化和标准化等处理，以便于后续模型的训练和预测。

3. 创建随机森林模型：利用随机森林算法构建一个包含多个决策树的模型。每个决策树都基于随机抽样的数据和随机选择的特征进行训练，从而减少模型的方差和过拟合的风险。

4. 模型训练和评估：使用训练集对模型进行训练，并使用独立的测试集对模型进行评估，以确定模型的预测精度和稳定性。

5. 模型应用：将训练好的随机森林模型应用于目标区域的生物量估算中，通过输入环境因素数据，预测目标区域内的植被生物量。

需要注意的是，在进行随机森林生物量估算时，选择合适的特征和样本对提高预测精度非常重要。此外，为保证随机森林模型的预测精度和可靠性，还需要采集足够的高质量数据，并进行精细的数据预处理工作。

数据集ID: 

EMDO/CHINA_AGB

时间范围: 2001年-2020年

范围: 全国

来源: 航天宏图

复制代码段: 

var images = pie.ImageCollection("EMDO/CHINA_AGB")

名称	类型	空间分辨率（m）	值域范围	无效值	描述信息
B1	Float32	500	0~2000	-999	年度植被地上生物量数据分布。

date

string

影像日期

代码：

 * @File    :   中国植被生物量分布图集
 * @Desc    :   加载中国植被生物量分布图集
 */

// 加载中国植被生物量分布影像
var img = pie.ImageCollection("EMDO/CHINA_AGB")
             .first()
             .select("B1")
print("images：",img);

// 设置图层显示参数并加载
var visParam = {
    min: 0,
    max: 200,
    palette:'00007F,002AFF,00D4FF,7FFF7F,FFD400,FF2A00,7F0000',
};
Map.addLayer(img,visParam,"img")
Map.centerObject(img,2)