近日，中国热科院橡胶所热带农林遥感团队在热带森林遥感监测方面取得重要进展。东南亚森林与农作物、次生植被等在卫星影像上的光谱特征高度相似，严重影响了森林分类的准确性。针对这一难题，研究团队提出了绿叶期－落叶敏感期－萌芽期（GRN-SDF-LBD）多阶段植被动态诊断框架，分别利用常绿林全年冠层稳定特征和以橡胶林为代表的落叶林季节性落叶－复叶动态，从生长季持续性、旱季水分响应和萌芽期再生轨迹三个维度实现森林与非森林的有效区分。

　　以越南为案例，该框架整体精度达93.79%，较ESA WorldCover（90.44%）、Dynamic World（84.62%）、ESRI Sentinel-2 Land Cover（86.01%）三款国际主流10米分辨率产品提升3.35%至9.17%。在受干扰区域，森林误分率较上述产品降低8.82%至30.18%，其中旱季地表水分指数（LSWI）对分类精度贡献最为显著。研究还揭示现有产品在低坡度区域（<5°）存在系统性森林面积高估问题，高估幅度达33%至54%，仅越南即涉及约104万至170万公顷的森林面积高估，为减少毁林和森林退化所致排放、碳汇核算和无毁林供应链治理提供了可靠的森林本底数据参考。

　　图 越南森林覆盖制图结果

　　相关研究成果发表在Journal of Cleaner Production（中科院1区TOP期刊，IF = 10.0）。中国热科院橡胶所与南京林业大学联合培养硕士研究生刘子彬和中国热科院橡胶所王贵珍助理研究员为论文共同第一作者，南京林业大学云挺教授和中国热科院橡胶所陈帮乾研究员为论文共同通讯作者。该研究得到中国热科院科技创新团队项目、国家自然科学基金、中央级公益性科研院所基本科研业务费等项目的资助。

　　论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2026.147694