IT之家 2 月 6 日消息，據中科院植物研究所網站，國家與全球尺度的高分辨率森林冠層高度産品對估算森林碳儲存、了解森林生态系統過程以及制定森林經營政策等至關重要。現有的森林冠層高度産品的空間分辨率一般是 500 米或 1000 米，難以滿足應用需求。
新近發射的星載雷射雷達傳感器 GEDI 與 ICESat-2 ATLAS 可以擷取全球範圍内分米級空間分辨率的森林冠層高度腳點資料，為大尺度森林冠層高度的高分辨率繪制提供了可能。但是星載雷射雷達擷取的腳點資料是沿衛星軌道離散分布的，無法直接生成空間連續的森林冠層高度産品。以往的研究通常利用星載雷射雷達腳點資料與遙感影像和環境因子建立回歸模型生成空間連續的大尺度森林冠層高度産品，但是該方法難以充分利用 GEDI 與 ICESat-2 ATLAS 較為密集的腳點資料，并且容易受到遙感影像飽和效應的影響。如何充分高效地利用新一代星載雷射雷達資料生成大尺度高分辨率森林冠層高度産品，亟需進一步探讨。
中科院植物所蘇豔軍研究組設計了一種深度學習指導的空間内插模型 NNGI（Neural Network Guided Interpolation）。該模型利用深度神經網絡自動學習權重的能力，解決了如何在内插模型中均衡考慮空間、環境與光譜等特征距離的權重貢獻，突破了常用内插模型僅使用空間距離的局限。借助研究組積累的 140 平方公裡的無人機雷射雷達資料訓練了 NNGI 模型，内插 GEDI 與 ICESat-2 ATLAS 星載雷射雷達腳點資料，成功繪制了全國 30 米分辨率的森林冠層高度産品。通過與三套獨立的驗證資料集（超過 100 萬個的 GEDI 腳點資料、33 平方千米的無人機雷射雷達資料和近 6 萬條的森林清查資料）相比，本研究得到的産品精度較高。此外，受益于空間内插政策，NNGI 生成的産品在森林冠層較高的地區幾乎沒有出現飽和。這套高精度、高空間分辨率的全國森林冠層高度産品表明了 NNGI 模型在監測國家乃至全球尺度森林冠層高度方面有着較好的應用潛力，所生成的全國森林冠層高度産品有助于提升大尺度森林生物量估算的準确性，為制定氣候減緩政策與實作“碳中和”目标提供資料支援。
▲ 30 米空間分辨率的全國森林冠層高度分布圖 | 圖源：中科院植物研究所網站
IT之家了解到，該研究成果于 2021 年 12 月線上發表于國際學術期刊 Remote Sensing of Environment。
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