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ALOS-2 PALSAR-2

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  1. TOOL · CL_198200 ·

    新型CNN模型利用多传感器数据提升生物量估算能力

    研究人员开发了一种新颖的卷积神经网络(CNN)模型,用于利用包括光学、SAR和地形信息在内的多传感器数据估算地上生物量(AGB)。该模型经过全球训练,可通过轻量级的经验实地校准工作流程适应特定地景,从而在无需大量重新训练的情况下提高精度。该框架将数据统一到10米网格上,并利用混合损失函数处理偏斜的生物量分布。初步验证显示R^2约为0.78,RMSE为22 Mg/ha;经过实地校准后,R^2进一步提高到0.82,RMSE降至15 Mg/…

  2. TOOL · CL_72777 ·

    新的Biomazon数据集旨在实现三维森林结构和生物量建模

    研究人员推出了Biomazon,这是一个新的多模态数据集,用于亚马逊河流域的三维森林结构和生物量建模。该数据集旨在通过预测整个垂直森林结构,而不仅仅是树冠顶部高度的代理,来改进现有方法。Biomazon整合了来自Sentinel、ALOS-2和Copernicus DEM等多个传感器的数据,以及GEDI RH和AGBD目标,为未来热带森林监测研究树立了基准。