論文の概要: Forest aboveground biomass estimation using GEDI and earth observation data through attention-based deep learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03067v1
• Date: Mon, 6 Nov 2023 12:51:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 14:22:07.673363
• Title: Forest aboveground biomass estimation using GEDI and earth observation data through attention-based deep learning
• Title（参考訳）: 注視深層学習によるGEDIと地球観測データを用いた森林表層バイオマス推定
• Authors: Wenquan Dong, Edward T.A. Mitchard, Hao Yu, Steven Hancock, Casey M. Ryan
• Abstract要約: オープンアクセス型EOデータを用いた森林AGB推定のための新しい注意に基づく深層学習手法を提案する。 注意UNetモデルは,従来のRFアルゴリズムと比較して,バイオマス推定の精度が著しく向上した。 2019年、広東省の森林AGBマップ10万枚をAUで作成し、RFで作成したものと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.006683457381442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate quantification of forest aboveground biomass (AGB) is critical for understanding carbon accounting in the context of climate change. In this study, we presented a novel attention-based deep learning approach for forest AGB estimation, primarily utilizing openly accessible EO data, including: GEDI LiDAR data, C-band Sentinel-1 SAR data, ALOS-2 PALSAR-2 data, and Sentinel-2 multispectral data. The attention UNet (AU) model achieved markedly higher accuracy for biomass estimation compared to the conventional RF algorithm. Specifically, the AU model attained an R2 of 0.66, RMSE of 43.66 Mg ha-1, and bias of 0.14 Mg ha-1, while RF resulted in lower scores of R2 0.62, RMSE 45.87 Mg ha-1, and bias 1.09 Mg ha-1. However, the superiority of the deep learning approach was not uniformly observed across all tested models. ResNet101 only achieved an R2 of 0.50, an RMSE of 52.93 Mg ha-1, and a bias of 0.99 Mg ha-1, while the UNet reported an R2 of 0.65, an RMSE of 44.28 Mg ha-1, and a substantial bias of 1.84 Mg ha-1. Moreover, to explore the performance of AU in the absence of spatial information, fully connected (FC) layers were employed to eliminate spatial information from the remote sensing data. AU-FC achieved intermediate R2 of 0.64, RMSE of 44.92 Mgha-1, and bias of -0.56 Mg ha-1, outperforming RF but underperforming AU model using spatial information. We also generated 10m forest AGB maps across Guangdong for the year 2019 using AU and compared it with that produced by RF. The AGB distributions from both models showed strong agreement with similar mean values; the mean forest AGB estimated by AU was 102.18 Mg ha-1 while that of RF was 104.84 Mg ha-1. Additionally, it was observed that the AGB map generated by AU provided superior spatial information. Overall, this research substantiates the feasibility of employing deep learning for biomass estimation based on satellite data.
• Abstract（参考訳）: 森林表層バイオマス(AGB)の正確な定量化は、気候変動の文脈における炭素収支の理解に不可欠である。 本研究では,gedi lidarデータ,cバンドsentinel-1 sarデータ,alos-2 palsar-2データ,sentinel-2 multispectralデータなど,オープンアクセス可能なeoデータを活用した,森林agb推定のための新たな注意に基づくディープラーニング手法を提案する。 注意UNet(AU)モデルは,従来のRFアルゴリズムに比べてバイオマス推定の精度が著しく高かった。 具体的には、AUモデルは、R2が0.66、RMSEが43.66 Mg ha-1、バイアスが0.14 Mg ha-1、RFがR2 0.62、RMSE 45.87 Mg ha-1、バイアスが1.09 Mg ha-1に達した。 しかし、ディープラーニングアプローチの優位性は、全ての試験モデルで一様に観察されなかった。 ResNet101 の R2 は 0.50 で RMSE は 52.93 Mg ha-1 であり、バイアスは 0.99 Mg ha-1 であり、UNet は R2 は 0.65 で RMSE は 44.28 Mg ha-1 であり、実質バイアスは 1.84 Mg ha-1 であった。 さらに,空間情報がない場合のAUの性能を調べるために,リモートセンシングデータから空間情報を除去するために,完全連結(FC)層を用いた。 AU-FCは中間R2の0.64、RMSEの44.92 Mgha-1、バイアスの-0.56 Mgha-1を達成し、RFより優れていたが、空間情報を用いてAUモデルより優れていた。 また,2019年は広東省の森林AGBマップをAUで作成し,RFで作成したものと比較した。 両モデルともagb分布は類似の平均値と強い一致を示し,auによる平均森林agbは102.18 mg ha-1,rfは104.84 mg ha-1であった。 さらに,AUが生成したAGBマップは空間情報に優れていた。 本研究は,衛星データに基づくバイオマス推定における深層学習の可能性について検証した。

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