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Subas Chhatkuli PhD
Subas Chhatkuli PhD
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新型两阶段级联系统近实时检测森林异常
研究人员开发了一种新颖的两阶段级联系统，用于利用Sentinel-1 SAR时间序列数据近实时地检测森林异常。该系统旨在克服云层覆盖和季节性变化等可能掩盖森林损失的挑战。该级联系统包括一个稳健的统计z分数检验和一个基于结构相似性的学习确认门，确保高保真度检测，并为MRV工作流程和环境风险评估提供可审计的置信度分数。
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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/…