一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法

本发明提出了一种耦合变量关系和数据学习模型的森林旱死遥感评估方法，涉及生态灾害与遥感技术的领域。该方法首先基于样本点数据构建了结构方程模型，量化了森林因旱死亡率与关键气象条件、森林内部生理参数及外部绿度特征之间的直接与间接关系。随后，集成随机森林回归技术，对选取的关键变量进行空间预测，实现了从样点观测到全球尺度的广泛覆盖，最后生成了全球范围内的森林因旱死亡率。相较于传统单一评估手段，本发明综合了多元影响因子和多维度预测模型，提高了全球森林因旱死亡率的评估精度与空间覆盖能力，为全球森林健康监测与生态系统管理提供了更为直接、实用的技术支持。