森林是陆地生态系统的主体，在保障陆地生态系统功能和缓解全球气候变暖等方面发挥着不可替代的作用。然而，人类活动剧烈和气候变化的大背景下，森林遭受着前所未有的巨大干扰。作为进行生态评估、森林科学管理和保护的重要基础，森林健康也成为全球关注的热点问题。
在不同尺度上，森林健康具有不同的内涵、评判标准和方法：作为一个独立的个体，即立木尺度，健康通常指树木没有疾病，其评判标准包括枯木量、抗病性、遗传变异性、是否有疾病、是否有损坏、生长量等，所采用的主要评判方式是以点和巡游形式的野外调查；森林生态系统尺度上，森林健康的定义是指能够提供正常的生态系统服务及对干扰具有一定的恢复力，其评判标准包括生境质量、群落结构、土壤肥力、木材产量、虫害和叶面积等，所采用的评估方式主要依托样方点的野外调查和遥感技术；景观尺度上，森林健康的内涵则更为复杂，其评判标准包括演替多样性、连接度、斑块性、水质、木材供应和美学价值等，所采用的评估方式也主要依托样方点的野外调查和遥感技术；就全球尺度而言，森林健康的评判标准包括了持续性、入侵性、灭绝性、碳储存、能量流和物质流等，所采用的评估方式主要依托遥感技术和通量塔等监测网络。
由此可见，多源遥感技术在各尺度森林健康评价中发挥着重要的支撑作用。卫星遥感技术长时间序列、大面积重复对地观测、主被动多传感器等优势结合机器学习算法的广泛应用，在多尺度、高精度的森林植被重要生态参数遥感反演方面取得了突破性成果，也为森林生态系统健康状况遥感评价提供了有效途径。
中国科学院东北地理与农业生态研究所地理景观遥感学科组研究人员选取林龄、郁闭度、立木密度、蓄积量和土壤肥力等重要生态参数作为评价指标，基于ALOS-2 L波段雷达数据、Sentinel系列卫星的C波段雷达和可见光影像、ALOS DSM数据和大量的野外调查数据，构建了森林健康遥感评价方法体系，并以长白山国家级自然保护区为例进行了区域森林健康状况评价与制图。
该研究系统分析了遥感因子与各参数的关系，并通过统计回归、随机森林、随机森林克里金等遥感建模方法，反演获得长白山国家自然保护区林龄、郁闭度、立木密度、蓄积量和土壤肥力等参数的空间分布；在此基础上，利用主成分分析法确定各参数权重，绘制了长白山国家自然保护区森林健康状况空间分布，并对评价结果进行了不确定性分析。
研究发现，Sentinel-2影像的生物物理变量与森林郁闭度、立木密度具有较为显著的广义线性关系。L波段干涉雷达的地形因子和可见光的光谱指数在林龄和土壤肥力反演中贡献较大。在雷达后向散射特征中，HV极化和VV极化对蓄积量、林龄和土壤肥力等参数空间变异信息更为敏感。高精度的遥感反演结果表明，长白山国家级自然保护区森林郁闭度、立木密度和林龄均呈现沿海拔梯度升高而降低的分异规律。
由森林健康状况空间评价结果可知，长白山国家级自然保护区森林健康状况的空间差异主要受土壤肥力和蓄积量影响；不同功能区的森林质量状况有差异，核心区的森林质量状况变异系数最高。
该研究提出了基于多源遥感数据的森林健康状况评价技术路线与方法，研究结果可以为保护区制定科学有效的森林管理和保护措施提供重要参考。该研究由东北地理所博士生陈琳、研究员任春颖、张柏、王宗明和美国罗德岛大学教授王野乔等共同完成，成果发布在Remote Sensing期刊上。该研究由国家重点研发计划子课题（2016YFC0500300）和中科院青促会项目（2017277、2012178）等资助完成。