SEEA-AI：结合人工智能与遥感技术的自然资本量化新模型

SEEA-AI是一款创新的开源自然资本核算模型，结合人工智能（如随机森林算法）与遥感技术，用于量化生态系统的环境与经济价值。该模型已在澳大利亚墨累-达令盆地（温带气候）和哥伦比亚锡努河流域（热带气候）完成验证，展示了跨气候带的迁移学习能力。

项目由Vilar Ramírez、González及Bastons Prat开发维护，源代码托管于GitHub（链接：https://github.com/ivilaruic/SEEA_AI），相关论文于2026年投稿至《Ecosystem Services》期刊。其核心目标是解决传统自然资本核算中实地测量成本高、难以规模化的问题，以及联合国SEEA-EA框架在实际应用中的数据获取与模型精度挑战。

生态系统为人类提供清洁水源、碳储存、农业支持等不可或缺的服务，但将这些“自然资本”转化为可量化的经济价值，一直是环境科学与政策制定的重大难题。传统核算方法依赖昂贵的实地测量，难以大规模推广。

联合国统计委员会开发的SEEA-EA（环境经济核算体系—生态系统核算）框架为标准化生态系统核算提供了指导，但在实际应用中仍面临数据获取困难和模型精度不足的挑战，这正是SEEA-AI项目试图解决的核心问题。

多源遥感数据融合

SEEA-AI整合多种卫星数据源全面评估生态系统状况：

• Landsat系列：用于地表覆盖变化和植被指数（NDVI/NBR）计算
• Hansen全球森林变化数据：监测森林覆盖变化
• RADD热带森林毁林警报：实时毁林监测
• MODIS产品：净初级生产力（NPP）和植被指数
• 土壤侵蚀模型（RUSLE）：评估土壤保持服务

机器学习驱动的生物量估算

采用随机森林算法建立生物量预测模型，以NASA/ORNL的碳监测数据为训练标签。模型在墨累-达令盆地训练后，迁移至锡努河流域验证，关键指标：

• 决定系数（R²）= 0.77
• 均方根误差（RMSE）= 13.2吨碳/公顷

SEEA-AI通过遥感数据反演估算碳固存率为12.6吨二氧化碳/公顷·年，与Smith等人（2025）基于实地测量的参考值9.9吨二氧化碳/公顷·年高度吻合。该结果通过Landsat、Hansen和MODIS数据的交叉验证得到进一步确认。

SEEA-AI的可靠性通过与澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）的独立数据集交叉验证。项目文档提供完整DOI链接，确保数据来源的透明性和可追溯性。

验证策略包括：

• 与已发表文献的数值对比
• 多源遥感数据的一致性检验
• 跨区域模型迁移的性能评估

对政策制定者的价值

提供成本效益显著的工具，可在缺乏密集地面监测网络的地区快速建立生态系统账户，尤其对自然资源丰富但监测基础设施不足的发展中国家意义重大。

对研究人员的价值

展示前沿机器学习技术与成熟生态学方法的结合，为生态系统服务评估开辟新可能。开源许可证（代码MIT/数据CC-BY）确保成果的可及性和可扩展性。

SEEA-AI代表环境核算领域的重要进步，证明人工智能与遥感技术的结合可产生可靠的自然资本评估结果。跨区域验证表明，经适当校准的模型可在不同生态区迁移，大幅降低大规模实施的成本门槛。

随着卫星数据时间序列延长和机器学习算法改进，SEEA-AI类方法有望成为全球生态系统监测的标准工具，为实现联合国可持续发展目标中的“自然资本核算”提供技术支撑。