估算全球森林冠层平均高度
当前的全球森林冠层高度制图主要是 Lorey' s 冠层高度、最大冠层高度，缺乏平均冠层高度的研究结果。不同的冠层高度度量方式，从不同角度体现森林的三维结构信息。平均森林冠层高度在估算生物量时非常重要(Pflugmacher, 2007; Lefsky et al., 2007)，因此在全球尺度上估算平均森林冠层高度很有意义。
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已有的两幅全球森林冠层高度图
随着全球碳循环研究的深入，对全球森林高度和生物量数据的需求变得越来越强烈（Houghton, 2005; Zolkoset al., 2013）。
Lefsky（2010）制作了第一张全球森林冠层高度图（Lorey’s冠层高度）。通过利用美国ICESat卫星的地球科学激光测高系统(the Geoscience Laser Altimeter System, GLAS)星载大光斑激光雷达数据提取的森林冠层高度和MODIS光谱数据建立回归树模型，Lefsky将点状离散的GLAS森林冠层高度推算至全球。Saatchi 等 (2011)利用Lefsky提供的GLAS森林冠层高度，制作了全球三大洲热带地区的碳储量图。
(Lorey’s森林冠层高度，Lefsky，2010)
Lefsky（2010）的胸径加权（Lorey）森林冠层高度图一经发表，即受到了广泛关注。一年后，全球第二幅森林冠层高度图问世。该图由加州理工大学的Simard等人（2011）制作，为1 km分辨率的全球森林冠层最大高度图，通过全球66个通量站的实测森林冠层高度结果进行验证，该图的误差（RMSE）约4.36 m，低于Lefsky的全球森林冠层高度产品。
(最大森林冠层高度，Simard等，2011)
尽管目前全球中等分辨率的森林冠层高度图已有2幅，但仍存在很多问题值得进一步探讨，我们采取了以下方式进行改进。我们的研究目的是通过引入地表光谱反射率的角度变化信息、改进训练算法、采用小波算法提取冠层高度、对GLAS数据获取时间进行筛选等措施，获取高精度的全球森林平均冠层高度。
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估算全球森林冠层平均高度
首先，将MODIS BRDF产品（MCD43A1）中的各向异性因子（Anisotropic Factor, ANIF）作为辅助参数之一，开展冠层高度外推工作。其次，对训练算法进行改进，采用BRF（Balanced Random Forest）算法（Chen, 2004），通过加大极端冠层高度的采样密度，增加其在训练样本中的权重，提高极端冠层高度的估算精度。再次，充分考虑季节的影响，对于落叶林和混交林，避免采用非生长季的GLAS数据。最后，采用高斯小波拟合的方式提取波峰位置、计算平均冠层高度（Wang et al., 2013)，和GLA14的冠层高度结果进行对比，在二者中选择效果更好的算法，保证GLAS光斑脚点尺度上的冠层高度有较高的精度。下图显示了本研究制作的全球森林冠层高度图。
初步的目视检查可认为结果是比较合理的。高树出现在热带地区、美国西部的落基山脉、美国东部的阿帕拉契山脉、东南亚、澳大利亚的东南沿海，矮树主要是高纬度地区的针叶林，南半球热带周围的落叶阔叶林，以及墨西哥尤卡坦半岛的常绿阔叶林。
为了和其他两幅全球森林冠层高度图进行比较，我们给出了森林冠层高度差值图。
可以看出，常绿阔叶林所在的热带地区，差异很大，本研究结果比Lefsky的冠层高度结果超出12 m。在北美的西北部、欧洲西部、喜马拉雅南缘等地（主要植被为常绿针叶林），本研究结果比Lefsky的冠层高度结果偏低6 m以上。对于西伯利亚的落叶针叶林，两者的结果相近。北美东部的落叶阔叶林和亚欧大陆的混交林，本研究结果比Lefsky的冠层高度结果偏高6 m以内。差异在很大程度上都是GLAS脚点提取的冠层高度值不同造成的。
可以看出，本研究的冠层高度结果和Simard的冠层高度结果比较一致，绝大部分区域的冠层高度差值在6 m以内，两者之间的差异主要是由于冠层高度变量不同造成的。
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森林冠层高度产品的验证
森林冠层高度产品的验证分成两部分，一部分是GLAS脚点尺度上的验证，另一部分是500 m像元尺度上的验证。
前者主要是评估平坦地区GLAS回波的首尾波峰距离与脚点处实测平均冠层高度之间的关系，后者主要是评估外推冠层高度图的精度（所用的数据来自Cook et al., 2011；Asner et al., 2012； Frost, 2005；Nepstad et al., 2013；Rich & Fournier. et al., 1999；Keller, et al., 2007））。
利用实测数据对GLAS脚点尺度上的森林冠层高度提取结果进行验证
实测平均冠层高度和GLAS首尾波峰距离的散点图显示，二者相关性较好，R=0.83，RMSE=4.76 m。但在冠层高度较高地区，GLAS回波提取的冠层高度有高估的倾向。
与500 m冠层高度结果进行对比，得出R=0.92，RMSE=5.10 m。说明精度较高，但必须考虑当前的验证所基于的样本量较小且在全球分布不均。因此未来很有必要对冠层高度制图结果进行更为综合深入的验证。
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研究特色与创新性
本研究重点是制作全球500 m的平均森林冠层高度图，此产品的制作在GLAS数据处理、外推算法、辅助数据、分辨率等方面，均和以前的同类产品有很大的不同，其特色与创新性如下。
1. 当前的森林冠层高度产品中只有Lorey’s冠层高度和最大冠层高度，全球500 m的平均冠层高度图是对当前产品的补充，不仅可提供更丰富的植被冠层结构信息，也可以用于生物量估算。在南美中部、西伯利亚等地，平均冠层高度明显低于最大冠层高度，却更接近Lorey’s冠层高度。在其他地区，平均冠层高度和最大冠层高度的分布趋势大体一致。
2. 500 m高分辨率数据产品对于森林信息提取是很必要的，高分辨率数据可更好地展现了空间细节的变化。
3. 在外推算法上，我们使用了更关注极端冠层高度估算的BRF算法。该算法首先对数据进行分组，而后针对每组提取相同数量的样本，通过加密采样极端冠层高度组，构造一个新的、更具平衡性的样本集。结果证明，BRF算法比RF算法可更好地保持数据的变异性。但是BRF算法需要在分组、采样数量方面进行反复试验。如果分组太细，容易造成误差的增加，若分组太粗，结果又会过于接近传统的RF算法，无法很好地保持数据的变异性。
4. 辅助数据ANIF的增加，对针叶林的估算有明显的帮助，这和其他利用多角度光谱反演冠层结构的研究结论相似。尽管在前期的研究中，我们也尝试了其他的角度指数产品，但发现他们对模拟精度的提高几乎没有贡献。ANIF虽然和冠层高度具有一定的相关，但同时也受到地形的强烈影响。因此本研究对输入数据进行了更严格的质量控制，只采用了坡度在5°以内的GLAS数据，基本去除了地形的影响。若采用坡度较大的GLAS数据（例如，15°以内），那么ANIF和冠层高度的相关性会显著增加，但其实ANIF反映的是地形信息（Chen et al., 2005）。在今后的研究中，可以不仅仅局限于ANIF及其他角度指数，也可尝试计算光子方向逃逸概率等方法。有学者已经利用这一概念，揭示了多角度光谱反射率和植被结构具有经验相关的原因，但同时也提出光子方向逃逸概率其实是反映了树冠/冠层高度之比（Aspect ratio），和冠层高度的联系比较间接（Schull et al., 2007; Wang et al., 2011），使用时需注意。
5. 在GLAS脚点上的冠层高度提取方面，我们不仅利用了GLA14产品，还采用连续高斯小波变换的算法从GLA01原始波形数据中提取5个尺度下的波峰位置。结果表明，小波算法对常绿阔叶林的冠层高度提取效果更好。一般而言，浓密森林的GLAS回波信噪比较低，信号穿透能力较差，地面回波位置的确定和冠层高度提取都具有比较大的不确定性。本文的结果表明小波算法有可能在浓密森林冠层高度的提取方面发挥作用，在热带雨林等森林类型的冠层高度估算方面具有优势，值得进一步深入探索。
本文由刘四旦摘编自陈镜明、居为民等著《全球陆地碳汇的遥感和优化计算方法》一书王圆圆、李贵才、唐世浩、丁建华、郭兆迪撰写“第4章 全球森林冠层高度估算”。有删减改动，标题为编者所加。
978-7-03-045959-6
《全球陆地碳汇的遥感和优化计算方法》汇集了科技部全球变化研究国家重大科学研究计划项目“全球不同区域陆地生态系统碳源汇演变驱动机制与优化计算研究”（2010CB950700）的主要研究成果。本书分四个层次介绍陆地碳循环的研究方法：①卫星遥感方法；②生态系统模型；③大气反演；④碳同化系统。这四种方法循序渐进，卫星遥感是基础，它为生态系统模型提供基础数据；生态系统模型是核心，它是研究陆地碳汇分布、发生原因和未来趋势的重要工具；大气反演则是利用大气观测浓度进一步优化生态系统模型模拟的碳通量；碳同化系统是碳循环研究的重点，它集成了生态系统模型和大气反演方法的优点，是一种更加综合、完善的碳循环优化计算技术。
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