【摘 要】
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季风常绿阔叶林是我国南亚热带典型的地带性植被，也是云南省普洱地区重要森林类型。季风常绿阔叶林乔木物种多样性遥感估测对研究区域尺度生物多样性格局及其规律具有重要作用。根据光谱异质性假说和环境异质性假说，首先使用1m空间分辨率的机载高光谱数据和激光雷达数据提取了光谱多样性特征和垂直结构特征。然后利用基于随机森林算法的递归特征消除方法选择对研究区森林乔木物种多样性指数具有较好解释能力的遥感特征，并对Sh
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（41801330,31570546）； 高分辨率对地观测系统重大专项（30-Y30A02-9001-20/22-7）； 山东省自然科学基金（ZR201911160131）；
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季风常绿阔叶林是我国南亚热带典型的地带性植被，也是云南省普洱地区重要森林类型。季风常绿阔叶林乔木物种多样性遥感估测对研究区域尺度生物多样性格局及其规律具有重要作用。根据光谱异质性假说和环境异质性假说，首先使用1m空间分辨率的机载高光谱数据和激光雷达数据提取了光谱多样性特征和垂直结构特征。然后利用基于随机森林算法的递归特征消除方法选择对研究区森林乔木物种多样性指数具有较好解释能力的遥感特征，并对Shannon-Winner物种多样性指数进行建模、制图。研究结果表明：（1）基于机载LiDAR数据提取的垂直结构特征和机载高光谱数据提取的光谱多样性特征均对研究区森林乔木物种多样性具有较好的解释能力，随机森林模型估测结果分别为R~2=0.48,RMSE=0.46和R~2=0.5,RMSE=0.45;两种数据源融合可以进一步提高遥感数据的森林乔木物种多样性估测精度，随机森林估测模型R~2和RMSE分别为0.69和0.37。（2）机载激光雷达数据对研究区针阔混交林乔木物种多样性的估测能力优于机载高光谱数据。（3）机器学习方法有助于从高维遥感数据特征中选择适合于森林乔木物种多样性建模的少量特征。该研究在云南普洱开展对季风常绿阔叶林的遥感估测研究，可为森林生物多样性调查提供补充手段，有助于森林生物多样性大尺度、长期动态监测。
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