近日，国家重点实验室森林碳汇研究团队在遥感领域国际顶尖期刊《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》（中国科学院1区Top，IF=8.2）在线发表题为“An algorithm of forest age estimation based on the forest disturbance and recovery detection”（基于森林干扰与恢复检测的森林年龄估算方法）的学术论文。团队PI杜华强教授为通讯作者，博士研究生黄子豪为第一作者，李雪建和毛方杰副教授等参与相关研究。

森林净初级生产力(NPP)在幼林龄阶段随着树木年龄的增加而增加，而到中林龄阶段树冠郁闭时NPP达到最大值，老龄后逐渐减少。可见，森林年龄是影响森林生态系统固碳能力及潜力的重要变量。然而，森林年龄在时间和空间上的变化又与森林干扰与恢复密切相关，因此，有必要结合森林干扰与恢复历史精准估算时间序列林龄时空变化。

浙江省是我国森林覆盖率最高的地区之一，也是亚热带森林重要分布地区，森林碳汇功能备受关注。近年来，由于造林/再造林、经营、极端气候等干扰，浙江省森林也不断发生变化，从而影响该地区的森林年龄结构。本研究以浙江省为例，基于谷歌地球引擎(GEE)云平台上的LTSS (long-term Landsat time-Series Sacks，LTSS) 数据，耦合LandTrendr (Landsat-based detection of trends in disturbance and recovery, LandTrendr)森林变化检测算法及随机森林模型，提出一中耦合森林干扰与恢复的森林年龄时空估算方法。该方法基于Landsat影像与随机森林算法，首先估算初始年份2004年森林年龄空间分布；然后，利用GEE平台的LandTrendr、多数投票等方法来检测2005-2019年森林干扰与恢复历史；最后，基于初始年份林龄与干扰恢复信息，推算得到2004-2019年森林年龄时空分布。

研究表明，利用LandTrendr算法等能够准确获取浙江省森林干扰与恢复信息，森林干扰与恢复检测总体精度达到了0.8以上。统计分析表明浙江省2005-2019年各年森林干扰与恢复面积分别位于376.93-1767.96 km²、376.93-1767.96 km²之间，森林净增加2206.86 km²。

分析表明，耦合森林干扰与恢复估算得到森林年龄时空分布最高精度R²达到了0.79以上；在森林年龄时空分布上，2004-2013年，20-30岁森林较多，占比36-68%，而2013年以后，30-40岁森林较多，占33-48%左右。研究为基于卫星遥感的森林林龄时空估算提供了新的方法，也为进一步准确估算、评价森林碳汇潜力提供重要的基础数据。

本研究得到国家自然科学基金、浙江省科技厅重点研发项目等资助。