森林是陆地ECO的重要组成部分。跟着城市化的推动和气候均匀状况随时刻的改变加重，全球森林遭到的搅扰更加重烈。世界各国出台了许多林业方针和法规，以添加森林面积，并重视康复和改进受搅扰的森林ECO的结构与功用。森林康复的点评需要用具有生态学含义的目标体系，才干满意森林康复从面积点评到质量点评的需求。

  现在，点评森林ECO的功用是一项具有挑战性的作业。为了开发具有生态含义的归纳点评目标并使用到森林办理中，中国科学院城市环境研讨所建立了依据ECO结构-功用-生境的混合点评办法。该办法依据归一化焚烧比（NBR）光谱目标，并结合当地森林资源查询数据、陆地卫星和激光雷达数据。该团队对Google Earth前史图画的视觉解译依据成果得出，混合办法的点评总精度为0.94，且混合模型的输出成果跟着生物多样性指数的添加而添加。为了简化模型并进行时空序列的拓宽使用，该团队进一步建立了依据树龄的随机森林模型（R2 = 0.78, RMSE = 0.14），随机森林模型得到的森林生态康复指数在时刻上的使用体现在可以方便地监测森林康复速度，然后猜测区域生态康复时刻，从而预算封山育林方针的施行周期；在空间上的使用体现在可以确保康复缓慢的区域可以分配满足的康复资源。该作业为森林办理者拟定更有用的森林康复方案供给了科学依据。

  ▲图1. 混合办法技能道路. 混合办法的森林康复值散布。（a）和（b）分别为30m和300m分辨率像元下混合办法的康复值巨细和散布；（c）显现了康复的三个阶段即初始、中期和已康复森林。15幅图画的经纬度为中心点的方位。