摘要：来自太空的卫星图像使科学家可以更深入地研究不同的热带森林檐篷的各个功能，并具有令人惊讶的结果。了解热带地区的树状和功能多样性对于生物多样性，生态系统建模和保护至关重要。...

来自太空的卫星图像使科学家可以更深入地研究不同的热带森林檐篷的各个功能，并具有令人惊讶的结果。

了解热带地区的树状和功能多样性对于生物多样性，生态系统建模和保护至关重要。

现在，由于欧洲航天局（ESA）的Sentinel-2卫星（ESA）的卫星数据，科学家可以表现出热带森林的巨大功能多样性，如前所未有。

在牛津大学环境变化研究所领导的一项研究中，涉及来自世界各地的100多名科学家，研究人员使用了来自1,800多个植被地块的数据，以及卫星，地形，气候和土壤数据，以预测13个树状特征的变化，并绘制热带森林的功能多样性。

他们发现美洲，非洲和亚洲的森林都使用可用特征空间的不同部分。美国热带森林的功能丰富比非洲和亚洲森林高40％，而非洲森林的功能分歧最高 - 比美国森林高32％，比亚洲森林高7％。

这项研究：在自然界发表的地球热带森林之间的冠层功能性状变化也确定了需要更多数据以提高准确性的区域。这项研究提供了有关热带森林冠层特征在各个地区各不相同的全球观点。

副教授JesúsAguirre-Gutiérrez博士说：“使用最先进的卫星数据，我们可以获得高分辨率的信息，并查看森林檐篷的情况。我们可以使用它来量化各大洲的差异。”

在他们的研究中，小组强调了热带森林檐篷在调节大气中的碳，水和能量方面的重要性。热带森林是地球上生物多样性最多的生态系统，构成了全球多样性的很大一部分，其中包括73,000种树种中的三分之二。超过十亿人依靠他们的生计。

但是，研究人员说，我们仍然对影响森林功能的特征（例如形状，生长模式和对环境的反应）的了解仍然有限，尤其是在热带森林中。尽管水，温度和土壤会影响植物特征，但我们并不完全了解它们如何影响森林功能。

预测大面积的植物特征分布通常集中在一些具有更多可用数据的特征上，例如叶氮，磷和特定的叶片面积。通过将植物类型数据与统计模型和卫星遥感结合在一起，已经取得了一些进展，但是大多数模型仍然依靠预定义的植物类型来估计性状分布并使用低分辨率的卫星数据。热带森林中的地面观测通常受到限制，表明需要更好地具有高分辨率大面积的植物特征的工具。还需要比较不同方法做出的预测。虽然植物特征数据库有助于建模性状分布，但研究人员说，我们仍然缺乏有关大多数树种在亚马逊等热带地区的特征的全面数据，亚马逊拥有约15,000种。了解各大洲的性状变化对于预测生态系统将如何应对气候变化和土地使用等变化。先前的研究表明，植物特征在生态系统和社区之间各不相同，反映了植物策略如何与环境条件联系起来，从而使物种能够在特定的壁nikes中壮成长。

尽管动态的全球植被模型（DGVM）和物种分布模型（SDM）有助于预测气候变化的影响，但DGVM经常使用广泛的植物类别，而SDMS可能会忽略性状多样性。这些模型中包括特定的植物特征和功能多样性可以改善碳循环，植被模式和生态系统弹性的预测，从而更好地了解生态系统如何应对全球变化。

119名科学家团队包括来自ECI的10位研究人员。与Aguirre-Gutiérrez博士合作；博士后研究员Eleanor Thomson博士；高级研究员Erika Berenguer博士；高级研究员Imma Oliveras Menor博士；博士后研究员Huanyuan Zhang-Zheng博士； Xiongjie Deng，博士生； Yadvinder Malhi教授，生态系统计划负责人；塞西尔·吉拉丁（Cecile Girardin）博士，总部位于自然的解决方案； Terhi Riutta，前ECI研究员和GöranWallin博士，哥德堡大学的名誉研究助理。

Aguirre-Gutiérrez博士说：“这要归功于当地合作者的现场情节和特征数据的可用性，包括墨西哥Monafor网络，牛津全球生态系统监测网络（GEM），Rainfor和ForestPlots Meta网络，以及来自ESA的卫星数据，以及它们已经设法在此类的细节中进行了相比。他继续说：“人工智能正在迅速提高我们使用应用于现场数据和照片的深度学习模型来绘制植物特征的能力。这些模型，尤其是卷积神经网络，可以分析大量的遥感数据，并与光谱数据结合使用以绘制植物特征。具有高光谱传感器和高空间分辨率的新卫星以及不断增长的树木普查数据正在扩大跨时间和空间使用AI的可能性。

但是团队警告说，AI应该支持（不取代）传统的生态方法，例如现场采样和专家树识别，以确保准确的生物多样性评估。

Aguirre-Gutiérrez博士补充说：“有必要使用可以预测生物多样性分布及其随时间变化的工具，而这种方法是向前迈出的一步。将来，卫星数据可以每年帮助植物多样性，但这需要广泛的现场数据，高级模型，更多的计算能力以及研究人员和机构之间的强大合作。

该研究描绘了树木的类型在热带潮湿和干燥的森林中的变化，这些森林是地球上大部分树种的。研究结果表明，树木特征是由长期气候强烈影响的，有助于预测气候变化如何影响这些森林。研究人员提供的地图突出了未来研究的关键领域，尤其是在非洲和亚洲等研究不足的地区。由于预测的准确性取决于数据质量和覆盖范围，因此随着更多数据可用，它们将改进。这些地图在理解热带森林如何在全球运作方面迈出了重要一步。