論文の概要: A Deep Learning Approach to Estimate Canopy Height and Uncertainty by Integrating Seasonal Optical, SAR and Limited GEDI LiDAR Data over Northern Forests

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.18108v1
• Date: Tue, 08 Oct 2024 20:27:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-27 05:40:47.390227
• Title: A Deep Learning Approach to Estimate Canopy Height and Uncertainty by Integrating Seasonal Optical, SAR and Limited GEDI LiDAR Data over Northern Forests
• Title（参考訳）: 季節光・SAR・GEDI LiDARデータの統合による樹高・不確かさ推定のための深層学習手法
• Authors: Jose B. Castro, Cheryl Rogers, Camile Sothe, Dominic Cyr, Alemu Gonsamo,
• Abstract要約: 本研究では,空間連続高分解能キャノピー高さと不確実性推定を生成する手法を提案する。 我々は、Sentinel-1、Landsat、ALOS-PALSAR-2のマルチソース・マルチシーズン衛星データと、GEDI LiDARを基準データとして統合する。 夏のみのデータの代わりに季節データを使用することで、変動率が10%向上し、エラーが0.45m減少し、バイアスが1m低下した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Accurate forest canopy height estimation is essential for evaluating aboveground biomass and carbon stock dynamics, supporting ecosystem monitoring services like timber provisioning, climate change mitigation, and biodiversity conservation. However, despite advancements in spaceborne LiDAR technology, data for northern high latitudes remain limited due to orbital and sampling constraints. This study introduces a methodology for generating spatially continuous, high-resolution canopy height and uncertainty estimates using Deep Learning Regression models. We integrate multi-source, multi-seasonal satellite data from Sentinel-1, Landsat, and ALOS-PALSAR-2, with spaceborne GEDI LiDAR as reference data. Our approach was tested in Ontario, Canada, and validated with airborne LiDAR, demonstrating strong performance. The best results were achieved by incorporating seasonal Sentinel-1 and Landsat features alongside PALSAR data, yielding an R-square of 0.72, RMSE of 3.43 m, and bias of 2.44 m. Using seasonal data instead of summer-only data improved variability by 10%, reduced error by 0.45 m, and decreased bias by 1 m. The deep learning model's weighting strategy notably reduced errors in tall canopy height estimates compared to a recent global model, though it overestimated lower canopy heights. Uncertainty maps highlighted greater uncertainty near forest edges, where GEDI measurements are prone to errors and SAR data may encounter backscatter issues like foreshortening, layover, and shadow. This study enhances canopy height estimation techniques in areas lacking spaceborne LiDAR coverage, providing essential tools for forestry, environmental monitoring, and carbon stock estimation.
• Abstract（参考訳）: 正確な森林キャノピーの高さ推定は, 森林供給, 気候変動緩和, 生物多様性保全といった生態系モニタリングサービスを支援する上で, 地上のバイオマスと炭素ストックの動態を評価する上で不可欠である。 しかし、宇宙飛行のLiDAR技術の進歩にもかかわらず、北緯度のデータは軌道やサンプリングの制約により制限されている。 本研究では,Deep Learning Regressionモデルを用いて,空間的連続高分解能キャノピー高さと不確実性推定を生成する手法を提案する。 我々は、Sentinel-1、Landsat、ALOS-PALSAR-2のマルチソース・マルチシーズン衛星データと、GEDI LiDARをリファレンスデータとして統合する。 我々のアプローチはカナダのオンタリオ州でテストされ、飛行中のLiDARで検証され、高い性能を示しました。 その結果、季節ごとのSentinel-1とLandsatの特徴をPALSARデータと組み合わせることで、R-squareは0.72、RMSEは3.43m、バイアスは2.44mとなった。 夏のみのデータの代わりに季節データを使用することで、変動率が10%向上し、エラーが0.45m減少し、バイアスが1m低下した。 深層学習モデルの重み付け戦略は、直近のグローバルモデルと比較すると、高い天蓋の高さ推定における誤差を顕著に減少させるが、低い天蓋の高さを過大に見積もっている。 不確実性マップは、GEDI測定がエラーを起こしやすく、SARデータが偽造、レイオーバー、シャドーなどの後方散乱問題に遭遇する、森林の縁付近でより不確実性を強調した。 本研究は,宇宙空間のLiDARカバレッジを欠いた地域でのキャノピー高さ推定技術を強化し,林業,環境モニタリング,炭素ストック推定に不可欠なツールを提供する。

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