17、森林冠层高度与地上生物量密度建模：机器学习的应用与挑战

森林冠层高度与地上生物量密度建模：机器学习的应用与挑战

森林冠层高度建模的现状与挑战

在森林生态研究中，准确建模森林冠层高度至关重要。目前，借助GEDI冠层高度观测数据和Sentinel - 2影像，运用机器学习技术开展相关建模工作。不过，这一过程面临诸多挑战。

1. 数据层面的限制

   • GEDI数据的局限性 ：GEDI Level 2A数据集虽能提供广泛的全球森林结构测量覆盖，但在Miombo林地建模森林冠层高度时存在不足。比如，在亚热带山地草原的斜坡上，GEDI数据往往高估森林高度，这是由于陡峭地形对GEDI波形的影响，降低了地形起伏较大地区的测量精度。并且，研究区域缺乏实地森林冠层高度数据，用于校准GEDI森林冠层测量的数据来自其他Miombo森林测试点，可能存在森林特征差异，导致模拟的GEDI森林冠层高度数据无法完全捕捉研究区域内植被物候和结构的空间变化。
   • 遥感EO传感器的数据饱和问题 ：GEDI和Sentinel - 2在高冠层高度时都容易出现数据饱和。GEDI仪器在茂密森林冠层中尤其容易饱和，难以区分非常高大的树木和上层冠层。Sentinel - 2的光学传感器也可能因饱和而无法准确捕捉最高冠层结构，在低冠层高度（<5 m）区域还可能存在高估现象。
   • GEDI数据的校准与精度问题 ：GEDI数据的准确性依赖于校准和验证过程。初始校准中的误差，如地理定位或地表高度估计不准确，会影响冠层高度模型。在茂密冠层覆盖区域，GEDI测量精