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摘要： 植被总初级生产力（Gross Primary Production,GPP）是指在单位时间和单位面积上，绿色植物通过光合作用固定二氧化碳所产生的全部有机物同化量，对GPP的准确估算有助于碳循环的研究。为了提高GPP的估算精度，将机器学习技术与遥感技术相结合，首先利用GEE平台下的遥感数据以及中国陆地生态系统通量观测研究网络的通量塔实测GPP数据,建立数据集。然后使用随机森林作为估算模型，建模后根据数据特点对模型调参。最后获得模型的预测结果，决定系数R2为0.87，均方根误差RMSE的值为1.132 gC·m-2·d-1。这说明随机森林模型可以较为精确地估算GPP。结果发现，以大数据以及人工智能为代表的计算机技术飞速发展，将为遥感技术注入新的活力，使遥感技术走向更加成熟的发展应用阶段。 关键词： 随机森林模型;  碳循环;  GPP;  大数据;  GEE     Abstract: Gross Primary Production (GPP) of vegetation refers to the assimilation of all organic matter produced by green plants through photosynthesis and fixed carbon dioxide per unit time and unit area. Accurate estimation of GPP is helpful for the study of carbon cycle. In order to improve the estimation accuracy of GPP, this study combines machine learning technology and remote sensing technology. First, the remote sensing data under the GEE platform and the flux tower measurement data of the China Terrestrial Ecosystem Flux Observation Research Network are used to establish a data set. Then use random forest as the estimation model, and adjust the model according to the data characteristics after modeling. Finally, the prediction results of the model are obtained, the determination coefficient R2 is 0.87, and the root mean square error RMSE is 1.132 gC·m-2·d-1. This shows that the random forest model can estimate GPP more accurately.From the results of this study, we can see that the rapid development of computer technology represented by big data and artificial intelligence will inject new vitality into remote sensing technology and make remote sensing technology enter a more mature stage of development and application.

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