清晨好,您是今天最早来到科研通的研友!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您科研之路漫漫前行!

Mapping forest stand age in China using remotely sensed forest height and observation data

中国 森林资源清查 地理 自然地理学 林地 生物量(生态学) 环境科学 中国南方 林业 森林经营 生态学 医学 生物 荟萃分析 内科学 考古
作者
Chunhua Zhang,Weimin Ju,Jing M. Chen,Dengqiu Li,Wang Xi-qun,Wenyi Fan,Mingshi Li,Mei Zan
出处
期刊:Journal Of Geophysical Research: Biogeosciences [Wiley]
卷期号:119 (6): 1163-1179 被引量:92
标识
DOI:10.1002/2013jg002515
摘要

Abstract Forest stand age plays a crucial role in determining the terrestrial carbon source or sink strength and reflects major disturbance information. Forests in China have changed drastically in recent decades, but quantification of spatially explicit forest age at national level has been lacking to date. This study generated a national map of forest age at 1 km spatial resolution using the remotely sensed forest height and forest type data in 2005, as well as relationships between age and height retrieved from field observations. These relationships include biomass as an intermediate parameter for major forest types in different regions of China. Biomass‐height and age‐biomass relationships were well fitted using field observations, with respective R 2 values greater than 0.60 and 0.71 ( P < 0.01), indicating the viability of age‐height relationships developed for age estimation in China. The resulting map was evaluated by comparison with national, provincial, and county forest inventories. The validation had high regional ( R 2 = 0.87, 2–8 years errors in six regions), provincial ( R 2 = 0.53, errors less than 10 years and consistent age structure in most provinces), and plot ( R 2 values of 0.16−0.32, P < 0.01) agreement between map values and inventory‐based estimates. This confirms the reliability and applicability of the age‐height approach demonstrated in this study for quantifying forest age over large regions. The map reveals a large spatial heterogeneity of forest age in China: old in southwestern, northwestern, and northeastern areas, and young in southern and eastern regions.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Jasper应助everyone_woo采纳,获得10
5秒前
loii举报解语花031求助涉嫌违规
17秒前
大医仁心完成签到 ,获得积分10
24秒前
30秒前
30秒前
everyone_woo发布了新的文献求助10
35秒前
36秒前
田様应助everyone_woo采纳,获得10
43秒前
43秒前
52秒前
AA完成签到 ,获得积分10
56秒前
57秒前
Sylvia完成签到 ,获得积分10
1分钟前
Lucas应助袁青寒采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
久晓完成签到 ,获得积分10
1分钟前
everyone_woo发布了新的文献求助10
1分钟前
科研通AI6.1应助everyone_woo采纳,获得10
1分钟前
喜悦的小土豆完成签到 ,获得积分10
1分钟前
无花果应助袁青寒采纳,获得10
1分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
Criminology34应助科研通管家采纳,获得20
2分钟前
2分钟前
nick完成签到,获得积分10
2分钟前
Kevin发布了新的文献求助10
2分钟前
Zulyadaini完成签到,获得积分10
2分钟前
情怀应助袁青寒采纳,获得10
2分钟前
SciGPT应助向前采纳,获得10
2分钟前
两个榴莲完成签到,获得积分0
2分钟前
2分钟前
向前发布了新的文献求助10
2分钟前
3分钟前
袁青寒发布了新的文献求助10
3分钟前
袁青寒发布了新的文献求助10
3分钟前
科研通AI2S应助没心没肺采纳,获得10
3分钟前
Jes完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
研友_8y2o0L完成签到,获得积分10
3分钟前
无与伦比完成签到 ,获得积分10
3分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Picture this! Including first nations fiction picture books in school library collections 1500
Signals, Systems, and Signal Processing 610
Unlocking Chemical Thinking: Reimagining Chemistry Teaching and Learning 555
CLSI M100 Performance Standards for Antimicrobial Susceptibility Testing 36th edition 400
Cancer Targets: Novel Therapies and Emerging Research Directions (Part 1) 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6362214
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8175805
关于积分的说明 17224164
捐赠科研通 5416914
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2866596
邀请新用户注册赠送积分活动 1843775
关于科研通互助平台的介绍 1691531