China's annual forest age dataset at a 30 m spatial resolution from 1986 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Forest age is crucial for both carbon cycle modeling and effective forest management. Remote sensing provides crucial data for large-scale forest age mapping, but existing products often suffer from a low spatial resolution (typically 1000 m), making them unsuitable for most forest stands in China, which are generally smaller than this threshold. Recent studies have generated static forest age products for 2019 (CAFA V1.0) (Shang et al., 2023a) and 2020 (Cheng et al., 2024) at a 30 m spatial resolution. However, their low temporal resolution limits their applicability to track multiyear forest carbon changes. This study aims to generate China's annual forest age dataset (CAFA V2.0) at a 30 m resolution from 1986 to 2022, utilizing forest disturbance monitoring and machine learning techniques. Forest disturbance monitoring, which typically has lower uncertainty compared to machine learning approaches, is primarily employed to update annual forest age. The modified COLD (mCOLD) algorithm, which incorporates spatial information and bidirectional monitoring, was used for forest disturbance monitoring. For undisturbed forests, forest age was estimated using machine learning models trained separately for different regions and forest cover types, with inputs including forest height, vegetation indices, climate, terrain, and soil data. Additionally, adjustments were made for underestimations in the Northeastern and Southwestern regions of China identified in CAFA V1.0 using additional reference age samples and region-specific and forest-type-specific models. Validation, using a randomly selected 30 % of two reference datasets, indicated that the mapped age of disturbed forest exhibited a small error of ±2.48 years, while the mapped age of undisturbed forest from 1986 to 2022 had a larger error of ±7.91 years. The generated 30 m annual forest age dataset can facilitate forest carbon cycle modeling in China, offering valuable insights for national forest management practices. The CAFA V2.0 dataset is publicly available at https://doi.org/10.6084/m9.figshare.24464170 (Shang et al., 2023b).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».