Carbon Research | 利用Sentinel-2数据估算芒果园区碳封存的机器学习技术

结论

本 研究通过将多种植被指数 与随机森林建模相结合，为改进芒果园碳封存估算提供了一个可靠的框架。该方法的高精度表明 了其 支持监测、报告和 验证 流程 的潜力 ，而这一流程对于农业领域的碳信用体系 和 气候变化缓解策略至关重要。这种方法 对 其他基于树木的农业系统 的适用性 ，为全面 评估 全球碳 封 存潜力提供了一条途径， 对 土地利用规划和气候智慧型农业倡议有所贡献。

未来的研究应该探索 将 这种方法 应用于 其他农业系统，以及将其 整合 到整体的气候智慧型农业战略中。尽管当前的模型在芒果园的应用中表现出高性能，但它受到对特定植被指数的依赖以及未考虑地下碳储量的限制。扩大该模型的范围， 以 纳入灵活的指数、外部数据集、时间动态因素以及混合建模方法， 可能会 增强其在 多样化 农业环境中的适用性。

该 研究强调了开发先进方法以便准确且高效地量化碳 封存 的重要性。 解决 诸如大气干扰和环境变 化 等挑战将进一步增强这种方法的可靠性及其对可持续农林业系统的贡献。