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基于多源对地观测数据、谷歌地球引擎和可信机器学习的区域尺度森林地上生物量低成本快速制图
ID：1543
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 20:59:20
Hits：1948
Extended type 1
Start Time：2024-05-19 17:59（Asia/Shanghai）
Duration：5min
Session：S4 主题4、生态与可持续发展 »
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Abstract
森林地上生物量（AGB）的预测与制图是实现可持续森林管理和减缓气候变化等生态目标的前提。当前，区域尺度森林AGB预测与制图面临野外测量成本高、海量遥感影像处理效率低、以及模型不透明性等挑战。本研究使用遥感和计算机领域的最新进展，提出一个改进的具有可扩展性的、低成本和高效的区域森林AGB预测和制图工作流。具体地，全部使用公开数据进行建模以降低成本；使用谷歌地球引擎（GEE）获取、处理和分析海量遥感数据，增加建模效率；引入机器学习模型解释算法，增加可靠性和透明度。使用位于中国福建省森林为例开展的案例研究证实了提出方法的有效性。总体而言，本文强调将遥感对地观测、GEE以及可信机器学习有机协同以改善区域森林AGB预测与制图。
Keywords
星载激光雷达,SHAP,哨兵卫星,多源数据融合,GEDI,SAR,森林生物量,碳
Speaker
董鹤松
博士研究生 中国科学院城市环境研究所Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
-
May 20 2024
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