Обзор применения лидаров для оценки биомассы леса
Borsah, A.A.; Nazeer, M.; Wong, M.S. LIDAR-Based Forest Biomass Remote Sensing: A Review of Metrics, Methods, and Assessment Criteria for the Selection of Allometric Equations. Forests, 2023, 14, 2095. https://doi.org/10.3390/f14102095
За последние двадцать лет лидары существенно расширили наши возможности мониторинга биомассы леса. Лидары позволяют измерять множество характеристик лесных насаждений: высоту, базальную площадь, вертикальный профиль, размер кроны, объем ствола и др. Они способны определять биомассу в районах с высокой плотностью леса и не имеют проблем с насыщением. Эффект насыщения состоит в том, что показания сенсоров ДЗЗ в какой-то момент перестают реагировать на увеличение биомассы леса. Этот эффект проявляется у пассивных оптических сенсоров и, отчасти, у радаров. Пример насыщения у радара: 1️⃣ (источник).
С помощью лидаров проводятся дистанционные измерения с наземных, воздушных и космических платформ 2️⃣. Как следует из обзора, в большинстве исследований надземной биомассы леса применялись данные авиационных лидаров, полученные для небольших участков леса.
В разделе "LIDAR Technology for Biomass Studies" есть любопытные соображения по выбору типа лидара для оценки биомассы.
В большинстве исследований для определения надземной биомассы леса применялись не методы машинного обучения, а параметрические модели. Это когда структура модели задается заранее, и в ходе обучения подгоняются только коэффициенты модели. Наиболее влиятельными признаками в моделях являются средняя высота лесного полога (mean canopy height) и средняя квадратичная высота (quadratic mean height).
Авторы обзора изучили публикации по теме с 1999 по 2023 год. На наш взгляд, в обзоре нет удивительных открытий, но он аккуратно фиксирует современное состояние проблемы. Иногда несколько занудно. Например, сообщается, что точность моделей обычно оценивается попиксельно, при помощи коэффициента детерминации и среднеквадратичной ошибки…
#лидар #AGB #лес
Borsah, A.A.; Nazeer, M.; Wong, M.S. LIDAR-Based Forest Biomass Remote Sensing: A Review of Metrics, Methods, and Assessment Criteria for the Selection of Allometric Equations. Forests, 2023, 14, 2095. https://doi.org/10.3390/f14102095
За последние двадцать лет лидары существенно расширили наши возможности мониторинга биомассы леса. Лидары позволяют измерять множество характеристик лесных насаждений: высоту, базальную площадь, вертикальный профиль, размер кроны, объем ствола и др. Они способны определять биомассу в районах с высокой плотностью леса и не имеют проблем с насыщением. Эффект насыщения состоит в том, что показания сенсоров ДЗЗ в какой-то момент перестают реагировать на увеличение биомассы леса. Этот эффект проявляется у пассивных оптических сенсоров и, отчасти, у радаров. Пример насыщения у радара: 1️⃣ (источник).
С помощью лидаров проводятся дистанционные измерения с наземных, воздушных и космических платформ 2️⃣. Как следует из обзора, в большинстве исследований надземной биомассы леса применялись данные авиационных лидаров, полученные для небольших участков леса.
В разделе "LIDAR Technology for Biomass Studies" есть любопытные соображения по выбору типа лидара для оценки биомассы.
В большинстве исследований для определения надземной биомассы леса применялись не методы машинного обучения, а параметрические модели. Это когда структура модели задается заранее, и в ходе обучения подгоняются только коэффициенты модели. Наиболее влиятельными признаками в моделях являются средняя высота лесного полога (mean canopy height) и средняя квадратичная высота (quadratic mean height).
Авторы обзора изучили публикации по теме с 1999 по 2023 год. На наш взгляд, в обзоре нет удивительных открытий, но он аккуратно фиксирует современное состояние проблемы. Иногда несколько занудно. Например, сообщается, что точность моделей обычно оценивается попиксельно, при помощи коэффициента детерминации и среднеквадратичной ошибки…
#лидар #AGB #лес
⭐️ СТРАНЫ / КОМПАНИИ / СПУТНИКИ
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Страны: #австралия #германия #индия #иран #испания #канада #китай #португалия #россия #США #япония и т. п.
Но:
#корея обозначает Северную и Южную Кореи
#РБ — Республика Беларусь
#UK — Великобритания
Компании: #planet #maxar
Спутники: #landsat #sentinel1 #sentinel2
⭐️ ДЗЗ
Методы и приборы
#альтиметр
#гиперспектр — гиперспектральная оптическая съемка
#лидар
#оптика — мультиспектральная оптическая съемка
#радиометр — микроволновой радиометр
#dnb — ночная съёмка (day / night band)
#SIF — солнечно-индуцированная флуоресценция хлорофилла
#ro — радиозатменный метод
#SAR — радарная съемка
#InSAR — радарная интерферометрия
#LST — съемка в тепловом инфракрасном диапазоне
#GNSSR — ГНСС-рефлектометрия
#sigint — радиоэлектронная разведка
Виды орбит: #ГСО — геостационарная, #VLEO — сверхнизкая
#основы — обучающие материалы по ДЗЗ
#обучение курсы, обучающие сервисы и т. п.
#история — в основном, история ДЗЗ
#индексы — спектральные индексы
#комбинация — комбинации каналов
Данные
#данные — коллекции данных ДЗЗ, наземных данных, карты и т.п.
#датасет — набор данных для машинного обучения
Дополнительные хештеги, описывающие данные:
#LULC — Land Use & Land Cover
#осадки
#SST — Sea Surface Temperature
#nrt — (near real time) изображения, получаемые в режиме, близком к реальном времени
#debris — космический мусор
#границы — административные границы
#DEM — цифровая модель рельефа (ЦМР)
#keyhole — рассекреченные снимки разведспутников
Литература, справочная информация
#справка — спектральные каналы, орбиты спутников, поиск данных и т.п.
#обзор
#книга — текст книги прикреплён к сообщению.
Дополнительные хештеги:
#наблюдение — ресурсы для наблюдения спутников и орбиты спутников
#космодромы
#конференции — анонс конференций/семинаров/школ, посвященных ДЗЗ и анализ их материалов.
#конкурсы — анонс конкурсов/чемпионатов/олимпиад.
#МВК — материалы заседаний Межведомственной комиссии (МВК) по использованию результатов космической деятельности.
#снимки — поучительные (хоть в чем-то интересные) снимки, первые снимки
Программные инструменты / Языки
#нейронки #софт #GEE #R #tool #python
#ИИ #FM — Foundation Model (Remote Sensing Foundation Model)
⭐️ ОТРАСЛИ / ТЕМАТИЧЕСКИЕ ЗАДАЧИ
#археология #атмосфера #вода #война #засуха #климат #лед #лес #нефть #океан #оползни #наводнение #пожары #почва #растительность #севморпуть #сельхоз #снег
#AGB — надземная биомасса
#ЧС — мониторинг стихийных бедствий и катастроф
#GHG — парниковые газы
Отдельные газы: #CO2 #NO2
#энергетика — космическая энергетика
#SSA — Space Situational Awareness
Оценка высоты растительного полога и содержания углерода по спутниковым данным из Google Earth Engine [ссылка]
В работе выполняется оценка высоты полога и содержания углерода в районе Малайского университета (Куала-Лумпур, Малайзия) в период с 1 апреля 2021 года по 30 июня 2021 года. На территории кампуса находится заповедный лес Римба Ильму (Лес знаний), площадью около 80 гектаров
Модели высоты полога строятся на данных Sentinel-1, Sentinel-2, NASA SRTM Digital Elevation 30m, GEDI L2A Raster Canopy Top Height и GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density. Для классификации типов земного покрова используются данные ESA WorldCover 10m.
Все данные взяты из Google Earth Engine (GEE). Все вычисления также выполнены в GEE и находятся в общем доступе.
Точность результатов невысока. Но это — точка отсчёта, с которой можно начинать изучать подобные задачи.
#лес #AGB #GEE
В работе выполняется оценка высоты полога и содержания углерода в районе Малайского университета (Куала-Лумпур, Малайзия) в период с 1 апреля 2021 года по 30 июня 2021 года. На территории кампуса находится заповедный лес Римба Ильму (Лес знаний), площадью около 80 гектаров
Модели высоты полога строятся на данных Sentinel-1, Sentinel-2, NASA SRTM Digital Elevation 30m, GEDI L2A Raster Canopy Top Height и GEDI L4B Gridded Aboveground Biomass Density. Для классификации типов земного покрова используются данные ESA WorldCover 10m.
Все данные взяты из Google Earth Engine (GEE). Все вычисления также выполнены в GEE и находятся в общем доступе.
Точность результатов невысока. Но это — точка отсчёта, с которой можно начинать изучать подобные задачи.
#лес #AGB #GEE
The BioMassters — соревнование по оценке надземной биомассы леса методами машинного обучения [ссылка].
Задача BioMassters заключалась в оценке годовой биомассы участков леса размером 2560 х 2560 м, расположенных в Финляндии, с помощью ежемесячных снимков Sentinel-1 и Sentinel-2, полученных на тех же участках. В качестве исходных, использовались данные воздушного лидара и натурных измерений, ежегодно проводимых Финским лесным центром.
Соревнование состоялось в прошлом году, но его результаты находятся в открытом доступе.
🛢 Репозиторий моделей-победителей
#AGB #лес #нейронки
Задача BioMassters заключалась в оценке годовой биомассы участков леса размером 2560 х 2560 м, расположенных в Финляндии, с помощью ежемесячных снимков Sentinel-1 и Sentinel-2, полученных на тех же участках. В качестве исходных, использовались данные воздушного лидара и натурных измерений, ежегодно проводимых Финским лесным центром.
Соревнование состоялось в прошлом году, но его результаты находятся в открытом доступе.
🛢 Репозиторий моделей-победителей
#AGB #лес #нейронки
Карты высоты древесного полога с разрешением 1 метр
Глобальные данные Global Canopy Height Maps содержат информацию о высоте древесного полога с пространственным разрешением 1 м. Данные получены Meta и World Resources Institute на основе спутниковых снимков с 2009 по 2020 год и модели искусственного интеллекта DiNOv2. Средняя абсолютная ошибка (mean absolute error) оценки высоты полога составляет 2,8 м.
🌐 Данные на Google Earth Engine
📖 Tolan, J. et al. 2024. Very high resolution canopy height maps from RGB imagery using self-supervised vision transformer and convolutional decoder trained on aerial lidar. Remote Sensing of Environment, 300, p.113888. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113888
📸 Глобальная карта высоты полога
#лес #AGB #данные #GEE
Глобальные данные Global Canopy Height Maps содержат информацию о высоте древесного полога с пространственным разрешением 1 м. Данные получены Meta и World Resources Institute на основе спутниковых снимков с 2009 по 2020 год и модели искусственного интеллекта DiNOv2. Средняя абсолютная ошибка (mean absolute error) оценки высоты полога составляет 2,8 м.
🌐 Данные на Google Earth Engine
📖 Tolan, J. et al. 2024. Very high resolution canopy height maps from RGB imagery using self-supervised vision transformer and convolutional decoder trained on aerial lidar. Remote Sensing of Environment, 300, p.113888. https://doi.org/10.1016/j.rse.2023.113888
📸 Глобальная карта высоты полога
#лес #AGB #данные #GEE
Новая модель оценки высоты лесного полога [ссылка]
Предлагается модель оценки высоты лесного полога в глобальном масштабе, основанная на спутниковых данных. По словам авторов, “модель использует передовые методы предварительной обработки данных, прибегает к новой функции потерь, разработанной для борьбы с неточностями геолокации, присущими наземным измерениям высоты, и использует данные миссии Shuttle Radar Topography Mission для эффективной фильтрации ошибочных меток в горных районах, повышая надежность наших прогнозов в этих районах”. Сравнение результатов с наземными данными даёт MAE = 2,43 м и RMSE = 4,73 м в целом, а также MAE = 4,45 и RMSE = 6,72 метров для деревьев высотой более пяти метров, что лучше существующих глобальных карт — этой и этой. Полученная карта высот, а также лежащий в её основе подход, должны облегчить и улучшить экологический анализ в глобальном масштабе, в том числе крупномасштабный мониторинг лесов и биомассы.
В списке авторов есть Sassan Saatchi — известный специалист в данной области.
🛢 Код и документация
1️⃣ Схема расчёта глобальных карт высоты лесного полога.
2️⃣ Визуальное сравнение фрагментов различных глобальных карт высот лесного полога (предлагаемая — Ours).
#лес #AGB #данные
Предлагается модель оценки высоты лесного полога в глобальном масштабе, основанная на спутниковых данных. По словам авторов, “модель использует передовые методы предварительной обработки данных, прибегает к новой функции потерь, разработанной для борьбы с неточностями геолокации, присущими наземным измерениям высоты, и использует данные миссии Shuttle Radar Topography Mission для эффективной фильтрации ошибочных меток в горных районах, повышая надежность наших прогнозов в этих районах”. Сравнение результатов с наземными данными даёт MAE = 2,43 м и RMSE = 4,73 м в целом, а также MAE = 4,45 и RMSE = 6,72 метров для деревьев высотой более пяти метров, что лучше существующих глобальных карт — этой и этой. Полученная карта высот, а также лежащий в её основе подход, должны облегчить и улучшить экологический анализ в глобальном масштабе, в том числе крупномасштабный мониторинг лесов и биомассы.
В списке авторов есть Sassan Saatchi — известный специалист в данной области.
🛢 Код и документация
1️⃣ Схема расчёта глобальных карт высоты лесного полога.
2️⃣ Визуальное сравнение фрагментов различных глобальных карт высот лесного полога (предлагаемая — Ours).
#лес #AGB #данные
Отчет о проверке данных Planet Forest Carbon Diligence
Недавно компания Planet выпустила отчет о проверке своих данных о биомассе лесов, Diligence Validation and Intercomparison Report, в котором приведены сравнения Diligence с восемью независимыми наборами данных о биомассе лесов.
Краткие итоги отчета подвел Крис Андерсон, “главный по лесам” в компании Planet. Крис занимается оценками биомассы леса уже давно. В частности, он является соавтором методики оценки биомассы леса при помощи воздушной лидарной съемки, которая применяется для оценки проектов углеродных компенсаций Verra.
Ключевые тезисы статьи Андерсона:
Основное внимание в отчете уделяется взаимному сопоставлению, а не валидации. Валидация предполагает наличие эталонных данных, как правило, наземных измерений. Вместо этого, почти все источники данных о биомассе леса представляют собой смоделированные оценки, которые содержат погрешности. Поскольку ни один из наборов данных не является эталонным, лучший способ оценить качество продукта с данными о биомассе — сравнить его с другими известными данными о биомассе, показав, где новый продукт работает хорошо, а где плохо.
Производительность модели географически неоднородна. Пользователям не рекомендуется интерпретировать показатели производительности модели как ожидаемую точность для каждого пикселя и предлагается трактовать показатели производительности как среднюю ожидаемую точность глобального набора данных.
Моделировалась высота и сомкнутость крон, используя собственный вариант модели U-Net, разработанный для объединения данных оптических мультиспектральных и радарных данных.
Надземная биомасса моделировалась как функция высоты кроны, сомкнутости, высоты над уровнем моря и географического положения. Для моделирования использовались Boosted regression trees. Такая модель, по мысли авторов, может научиться аппроксимировать аллометрические зависимости способом, чувствительным к нескольким компонентам структуры леса.
Традиционной проблемой является удаление облаков и дымки из мультиспектральных снимков. Был разработан агрессивный алгоритм маскировки облаков, который понижал рейтинг пикселей вблизи краев облаков. В результате пользователи могут видеть циклические буферы (circular buffers) в областях, где пиксели были заполнены наблюдениями более низкого качества. Чтобы смягчить этот эффект, разработчики предоставляют набор данных с оценкой качества пикселей, а также ресурс по дням года, который можно использовать для фильтрации и удаления наблюдений низкого качества или наблюдений из отдаленных периодов года.
“Будучи аспирантом-всезнайкой, я часто ворчал по поводу глобальных данных, которые выглядели точными везде и нигде”, пишет Андерсон. На практике очень сложно создать глобальный продукт с одинаковым качеством из-за сложного взаимодействия пространственных и временных отклонений, различий в измерениях и подходов к оптимизации параметров. Разработчики Diligence подошли к этой проблеме с практическими рекомендациями, предоставив подробный анализ погрешностей модели и указав районы, где точность прогноза самая низкая (например, в азиатских палеотропиках). Одним из способов, которым пользователи могут решить проблему точности, является обучение собственных локальных моделей биомассы, используя данные о высоте и сомкнутости крон, предоставляемые Diligence.
#лес #AGB
Недавно компания Planet выпустила отчет о проверке своих данных о биомассе лесов, Diligence Validation and Intercomparison Report, в котором приведены сравнения Diligence с восемью независимыми наборами данных о биомассе лесов.
Краткие итоги отчета подвел Крис Андерсон, “главный по лесам” в компании Planet. Крис занимается оценками биомассы леса уже давно. В частности, он является соавтором методики оценки биомассы леса при помощи воздушной лидарной съемки, которая применяется для оценки проектов углеродных компенсаций Verra.
Ключевые тезисы статьи Андерсона:
Основное внимание в отчете уделяется взаимному сопоставлению, а не валидации. Валидация предполагает наличие эталонных данных, как правило, наземных измерений. Вместо этого, почти все источники данных о биомассе леса представляют собой смоделированные оценки, которые содержат погрешности. Поскольку ни один из наборов данных не является эталонным, лучший способ оценить качество продукта с данными о биомассе — сравнить его с другими известными данными о биомассе, показав, где новый продукт работает хорошо, а где плохо.
Производительность модели географически неоднородна. Пользователям не рекомендуется интерпретировать показатели производительности модели как ожидаемую точность для каждого пикселя и предлагается трактовать показатели производительности как среднюю ожидаемую точность глобального набора данных.
Моделировалась высота и сомкнутость крон, используя собственный вариант модели U-Net, разработанный для объединения данных оптических мультиспектральных и радарных данных.
Надземная биомасса моделировалась как функция высоты кроны, сомкнутости, высоты над уровнем моря и географического положения. Для моделирования использовались Boosted regression trees. Такая модель, по мысли авторов, может научиться аппроксимировать аллометрические зависимости способом, чувствительным к нескольким компонентам структуры леса.
Традиционной проблемой является удаление облаков и дымки из мультиспектральных снимков. Был разработан агрессивный алгоритм маскировки облаков, который понижал рейтинг пикселей вблизи краев облаков. В результате пользователи могут видеть циклические буферы (circular buffers) в областях, где пиксели были заполнены наблюдениями более низкого качества. Чтобы смягчить этот эффект, разработчики предоставляют набор данных с оценкой качества пикселей, а также ресурс по дням года, который можно использовать для фильтрации и удаления наблюдений низкого качества или наблюдений из отдаленных периодов года.
“Будучи аспирантом-всезнайкой, я часто ворчал по поводу глобальных данных, которые выглядели точными везде и нигде”, пишет Андерсон. На практике очень сложно создать глобальный продукт с одинаковым качеством из-за сложного взаимодействия пространственных и временных отклонений, различий в измерениях и подходов к оптимизации параметров. Разработчики Diligence подошли к этой проблеме с практическими рекомендациями, предоставив подробный анализ погрешностей модели и указав районы, где точность прогноза самая низкая (например, в азиатских палеотропиках). Одним из способов, которым пользователи могут решить проблему точности, является обучение собственных локальных моделей биомассы, используя данные о высоте и сомкнутости крон, предоставляемые Diligence.
#лес #AGB
planet.widen.net
Planet-UserDocumentation-ForestCarbonValidation.pdf
Компания Planet представила продукт для глобального мониторинга лесов [ссылка]
Продукт Forest Carbon Monitoring (FCM) компании Planet предлагает ежеквартальные оценки количества углерода, запасенного в ветвях, листьях и других надземных частях растений с разрешением 3 метра на пиксель. Кроме того, он показывает высоту полога и проективное покрытие (canopy cover) — информацию, которая необходима для добровольных углеродных рынков и для соблюдения нормативных требований по борьбе с обезлесением.
Ежеквартальные данные FCM начинаются с 2021 года.
FCM создан с помощью методов машинного обучения и основывается на снимках группировки Planet, состоящей из примерно 130 спутников, а также данных авиационных и космических лидаров, спутников Sentinel-2, Landsat и ALOS-PALSAR-2.
Planet ожидает, что данные FCM будут использоваться для получения углеродных кредитов и компенсаций, а также при проверке соблюдения требований EUDR — регламент Европейского союза о продукции, не подверженной обезлесению, который вступит в силу 30 декабря 2024 года.
В прошлом году Planet выпустила продукт Forest Carbon Diligence с пространственным разрешением 30 метров, который имеет сходный состав, но не использует данных спутников Planet.
🗺 Пример слоя данных Forest Carbon Monitoring для региона Путамайо в Амазонии (источник).
#planet #лес #AGB
Продукт Forest Carbon Monitoring (FCM) компании Planet предлагает ежеквартальные оценки количества углерода, запасенного в ветвях, листьях и других надземных частях растений с разрешением 3 метра на пиксель. Кроме того, он показывает высоту полога и проективное покрытие (canopy cover) — информацию, которая необходима для добровольных углеродных рынков и для соблюдения нормативных требований по борьбе с обезлесением.
Ежеквартальные данные FCM начинаются с 2021 года.
FCM создан с помощью методов машинного обучения и основывается на снимках группировки Planet, состоящей из примерно 130 спутников, а также данных авиационных и космических лидаров, спутников Sentinel-2, Landsat и ALOS-PALSAR-2.
Planet ожидает, что данные FCM будут использоваться для получения углеродных кредитов и компенсаций, а также при проверке соблюдения требований EUDR — регламент Европейского союза о продукции, не подверженной обезлесению, который вступит в силу 30 декабря 2024 года.
В прошлом году Planet выпустила продукт Forest Carbon Diligence с пространственным разрешением 30 метров, который имеет сходный состав, но не использует данных спутников Planet.
🗺 Пример слоя данных Forest Carbon Monitoring для региона Путамайо в Амазонии (источник).
#planet #лес #AGB
Унифицированная модель глубокого обучения для глобального прогнозирования надземной биомассы, высоты и покрытия полога по мультисенсорным спутниковым данным
В 📖 препринте, подготовленном сотрудниками американской компании Descartes Labs, представлена методика, использующая мультисенсорные мультиспектральные снимки с разрешением 10 метров и модель на основе глубокого обучения, которая позволяет прогнозировать плотность надземной биомассы (AGBD), высоту полога (CH), проективное покрытие (canopy cover, CC), а также оценивать неопределенность каждой из трёх величин.
В качестве входных данных модели используются отражательная способность Sentinel-2, коэффициент обратного рассеяния Sentinel-1 и ЦМР SRTM. Модель обучена на миллионах глобальных измерений GEDI-L2/L4.
Авторы проверили возможности модели, развернув её на всей территории земного шара в 2023 году, а также ежегодно с 2016 по 2023 год на отдельных территориях. Модель достигла средней абсолютной ошибки (MAE) для AGBD (CH, CC) в 26,1 млн/га (3,7 м, 9,9%) и среднеквадратичной ошибки в 50,6 млн/га (5,4 м, 15,8%) на глобальном тестовом наборе данных, демонстрируя значительное улучшение по сравнению с ранее опубликованными результатами.
🗺 Карта плотности надземной биомассы (AGBD) на 2023 год (источник).
#AGB #лес
В 📖 препринте, подготовленном сотрудниками американской компании Descartes Labs, представлена методика, использующая мультисенсорные мультиспектральные снимки с разрешением 10 метров и модель на основе глубокого обучения, которая позволяет прогнозировать плотность надземной биомассы (AGBD), высоту полога (CH), проективное покрытие (canopy cover, CC), а также оценивать неопределенность каждой из трёх величин.
В качестве входных данных модели используются отражательная способность Sentinel-2, коэффициент обратного рассеяния Sentinel-1 и ЦМР SRTM. Модель обучена на миллионах глобальных измерений GEDI-L2/L4.
Авторы проверили возможности модели, развернув её на всей территории земного шара в 2023 году, а также ежегодно с 2016 по 2023 год на отдельных территориях. Модель достигла средней абсолютной ошибки (MAE) для AGBD (CH, CC) в 26,1 млн/га (3,7 м, 9,9%) и среднеквадратичной ошибки в 50,6 млн/га (5,4 м, 15,8%) на глобальном тестовом наборе данных, демонстрируя значительное улучшение по сравнению с ранее опубликованными результатами.
🗺 Карта плотности надземной биомассы (AGBD) на 2023 год (источник).
#AGB #лес