简介：
利用多源遥感计算1987-2022年生物量，并根碳转换系数将生物量转化为碳储量。此次，实验是利用多源遥感影像也就是长时序Landsat遥感影像根据2022年采集的森林生物量作为因变量，每一年植被生长季节的遥感影像作为自变量，分别构建每一年森林生物量，并通过碳转换系数计算并导出到Google硬盘中和GEE中的Assets中，方便下次计算长时序时空变化进行分析。
下一篇教程主要是利用已经处理好的长时序生物量和碳储量影像进行时空特征计算，即用sens和MK检验方法进行时序分析。
长时序森林生物量反演是利用遥感技术对森林生物量进行估算的一种方法，具体步骤如下：
1. 数据获取：获取多源遥感影像数据，包括高分辨率卫星影像、激光雷达数据、航空摄影图像等。
2. 影像预处理：对获取到的遥感影像进行预处理，主要包括校正、地理配准、大气校正、辐射定标等操作，以保证影像的准确性和一致性。
3. 地物分类：对预处理后的影像进行地物分类，将森林、草地、水体等地物分离出来，可以使用监督分类、非监督分类等方法。
4. 特征提取：根据已知的森林生物量数据，提取与森林生物量相关的遥感特征参数，如植被覆盖度、植被高度、叶面积指数等。
5. 建立模型：利用已知的森林生物量数据和提取的遥感特征参数，建立森林生物量反演模型，可以使用机器学习、人工神经网络等方法。
6. 生物量估算：利用建立的生物量反演模型，对未知区域的遥感影像进行生物量估算，得到森林生物量分布图。
7. 精度评价：对估算结果进行精度评价，可以使用样本点法、交叉验证等方法，评估模型的准确性和稳定性。
总之，长时序森林生物量反演是一项复杂的任务，需要多学科的知
