云南师范大学地理学部吴家敏团队在《林业科学》发表论文《基于无人机的柠条锦鸡儿生物量遥感估测》，该研究运用无人机数据，通过面向对象方法实现鄂尔多斯市柠条锦鸡儿单株高精度识别，对比三种机器学习算法完成生物量精准估测，为干旱地区环境保护与碳储量研究提供了重要参考。
柠条锦鸡儿作为干旱地区防风固沙的核心灌木品种，其生物量精准核算对生态评估至关重要。传统遥感技术在低矮灌木监测中受分辨率限制，而人工测量易破坏脆弱生态环境。该团队创新融合无人机多光谱与激光雷达数据，采用LSMS分割算法和SVM分类器，成功实现单株柠条锦鸡儿的高效识别，各样方分割准确率超86%，总体分类精度达91.51%。
研究通过SVM-RFE方法筛选出17个关键建模变量，其中15个高度变量对生物量的累计贡献度显著高于平面特征。在RF、SVR、XGBoost三种算法对比中，XGBoost模型表现最优，决定系数达0.95，均方根误差仅259.57g，尤其在生物量低于2000g的低生物量区间估测效果突出。值得关注的是，团队引入高度平均绝对偏差、百分位数等多维度指标，弥补了单一数据对植被垂直结构信息的缺失，大幅提升了估测精度。
该研究不仅为干旱区小尺度灌木生物量估测提供了新工具，其无人机遥感技术的应用也避免了对沙区生态的破坏。相关成果已在鄂尔多斯市5号样地成功应用，精准绘制出生物量空间分布图，为区域生态恢复和碳汇潜力评估提供了科学支撑。未来，团队将进一步拓展多源数据融合应用，推动小尺度研究向大范围监测延伸。
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