科學家繪制30米分辨率全國森林冠層高度分布圖

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近日，中國科學院植物研究所研究員蘇艷軍團隊與合作者成功繪制了全國30米分辨率的森林冠層高度產品。相關研究成果發表于《環境遙感》。

國家與全球尺度的高分辨率森林冠層高度產品對估算森林碳儲存、理解森林生態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產品的空間分辨率一般是500米或1000米，難以滿足應用需求。

雖然新近發射的星載激光雷達傳感器GEDI與ICESat-2 ATLAS可以獲取全球范圍內分米級空間分辨率的森林冠層高度腳點數據，為大尺度森林冠層高度的高分辨率繪制提供了可能，但是星載激光雷達獲取的腳點數據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產品。如何充分高效地利用新一代星載激光雷達數據生成大尺度高分辨率森林冠層高度產品，亟需進一步探討。

為此，蘇艷軍團隊設計了一種深度學習指導的空間內插模型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，解決了如何在內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，突破了常用內插模型僅使用空間距離的局限。

研究人員借助積累的140平方公里的無人機激光雷達數據訓練了NNGI模型，內插GEDI與ICESat-2 ATLAS星載激光雷達腳點數據，成功繪制了全國30米分辨率的森林冠層高度產品。通過與三套獨立的驗證數據集（超過100萬個的GEDI腳點數據、33平方千米的無人機激光雷達數據和近6萬條的森林清查數據）相比，該研究得到的產品精度較高。

研究人員還發現，受益于空間內插策略，NNGI生成的產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產品表明了NNGI模型在監測國家乃至全球尺度森林冠層高度方面有著較好的應用潛力，所生成的全國森林冠層高度產品有助于提升大尺度森林生物量估算的準確性，為制定氣候減緩政策與實現“碳中和”目標提供數據支持。

中國科學院植物研究所在讀博士生劉小強為該論文第一作者，蘇艷軍為通訊作者。該研究得到了中國科學院戰略性科技先導專項（A類）與國家自然科學基金面上項目的資助。

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