Технология мониторинга фенологии лесов использует данные солнечно-индуцированной флуоресценции хлорофилла

Международная исследовательская группа представила новый метод (CBPD) для точного определения начала и конца сезона роста лесов на основе данных солнечно-индуцированной флуоресценции хлорофилла (SIF). Этот подход превосходит традиционные методы, такие как NDVI, которые отражают лишь "зеленость" растительности и часто дают насыщенный сигнал в плотных лесных экосистемах, не позволяя точно отслеживать фенологию фотосинтеза.

Метод CBPD, опубликованный в Journal of Remote Sensing 20 февраля 2025 года, демонстрирует значительное повышение точности. По сравнению с традиционными методами (DL, FOD, DT) он снижает среднеквадратичную ошибку (RMSE) на 0.04–14.04 дня, увеличивает коэффициент корреляции Пирсона (R) на 0.03–0.30 и индекс согласия (AI) на 0.34–21.52. Исследование, основанное на глобальном наборе данных GOSIF за 2001–2020 годы и валидированное по данным с 38 башенных станций в Северной Америке, также показало, что весенняя фенология в основном определяется температурой, а осенняя — радиацией.

«Метод CBPD не только повышает точность извлечения фенологических параметров, но и дает ценное понимание реакции лесов на изменение климата», — отметил ведущий исследователь. Технология имеет широкие перспективы применения для управления лесными экосистемами и глобальных климатических исследований, особенно с появлением данных SIF более высокого разрешения.