大规模生态保护与修复下，我国西南喀斯特地区成为全球“变绿”的热点区，但喀斯特脆弱地质背景制约大规模造林的可持续性，岩土组构的差异也影响恢复植被的类型与质量，亟需辨析地质背景制约下生态恢复固碳能力及其稳定性。然而，喀斯特区残存斑块化的老林、天然次生林，以及单一人工林和自然恢复灌木林等林地景观复杂，使森林碳汇的量化存在更大的不确定性。高分辨率卫星遥感与深度学习结合使大区域尺度单木水平的林地属性（树冠、密度、树高、树种等）提取成为可能，为区域森林碳汇功能及其稳定性的精准监测与评估提供新的技术途径。通过中外互补合作，将发展复杂天然林与人工林遥感监测与识别技术，构建区域尺度植被地上生物量碳遥感定量估算模型，揭示不同恢复与管理措施下林地碳储量格局时空差异，并基于样地长期观测研究不同岩土组构下林地演变特征，评估生态修复及气候变化下喀斯特森林恢复固碳潜力及其稳定性。 项目预期将发展单木水平（individual tree）复杂林地类型遥感精准监测与识别技术，厘清生态保护与修复下喀斯特区森林碳汇格局及其对缓解人类活动CO2排放的贡献率，揭示不同恢复与管理措施下林地固碳能力、潜力及其稳定性，明确我国西南喀斯特区未来生态恢复固碳的重点区与优先区，提出西南喀斯特区生产-生态空间管控方案，为国家生态工程优化布局及“双碳”目标提供科学依据。发表高质量论文10篇，其中Nature子刊1-2篇。