本项目旨在通过先进遥感技术与数据融合，增强区域森林监测能力，优化可持续森林管理实践

1. 基于中等分辨率遥感数据，强化区域级森林资源动态监测与分析能力，建立森林变化特征与林业政策的定量关联模型

2. 利用高分辨率遥感数据与机载激光扫描技术，提升林分尺度森林资源清查精度

3. 建立区域性森林观测协同机制，通过技术培训与设备标准化配置，强化跨境森林监测网络运行效能

1. 2017年30米空间分辨率森林覆盖图

2. 2005–2017年森林变化及驱动因素解析

3. 选定样地高分辨率林分尺度清查图

4. 基于机载激光扫描技术（LiDAR）的选定样地森林碳储量估算图

5. 区域性森林观测机制（含技术标准与数据互操作框架）

6. 区域森林观测（RFO）机制赋能的技术能力提升

1. 区域森林监测能力提升与决策优化：本项目显著提升区域森林监测能力，推动形成基于科学数据的林业管理决策与政策制定机制。

2. 高分辨率森林制图与动态解析：通过生成高分辨率森林地图（如30米/亚米级）并分析森林变化，项目揭示森林覆盖动态及其与环境因素、人类活动间的关联规律，为政策调整提供实证依据。

3. 区域性森林观测机制协作增效：项目建立的区域性森林观测机制将促进参与经济体间的技术协作与数据共享，全面提升森林资源管理与保护效能。

4. 本土化技术能力可持续赋能：项目通过定向能力建设（如技术培训、装备标准化），确保本地专家掌握遥感数据分析与可持续经营技术，保障区域林业管理实践的长期推进。