ForestHG-Trace：大规模森林场景下可追溯的长程生态推理

遥感问答（RS-QA）在大规模森林场景中常需超越直接语义预测，涉及多步过滤、数值聚合及邻域推理。本文提出 ForestHG-Trace 框架，将多模态森林场景表示为生态超图，以支持高阶推理。该框架利用 LLM 引导的智能体调用确定性工具执行读取、过滤、聚合等操作，生成可重放的执行轨迹与紧凑证据记录，而非仅输出自由文本答案。此外，构建了 ForestTraceQA 可执行基准。实验表明，该方法显著提升了长程生态问答的准确性与执行忠实度。