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利用多光谱无人机和高光谱 EnMAP 数据对热带草原木本植被的物种级别进行映射
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原文中文，约1600字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文探讨了利用多种遥感数据和机器学习方法进行森林监测和植物物种丰富度预测。研究结合光学图像、SAR数据和深度学习，提高了城市森林树种映射和水分压力估计的精度，展示了高分辨率数据在生态监测中的应用潜力。
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关键要点
- 利用Landsat-8光学图像和Sentinel-1 SAR图像预测火灾燃料类型和分布。
- 采用弱监督方法量化城市森林的时空分布，并利用高分辨率LiDAR数据检测飓风桑迪的影响。
- 基于多任务全卷积架构的方法实现稀疏多边形注释下的密集森林树种映射，取得热带森林树种分类的先进性能。
- 结合多光谱随机森林分类器和特征选择算法，在城市地区估计树木覆盖率，优于传统方法。
- 通过DESIS高光谱数据的提取和回归分析，研究植物物种丰富度的预测能力，发现高光谱数据表现更佳。
- 使用深度学习和卫星遥感生成植被高度图，提高森林清查的时间分辨率和有效性。
- 结合无人机高分辨率多光谱遥感图像和天气数据，利用随机森林模型有效估计核桃树的水分压力。
- 使用SAR数据进行森林监测，解决光学数据问题，机器学习估计森林的光学查找指数表现良好。
- 引入机器学习应用于卫星图像的荒野制图任务，发布大规模基准数据集MapInWild。
- 通过SAR和VNIR-SWIR成像技术对土地利用/土地覆盖分类进行协同组合探索，提高分类器效能。
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延伸问答
如何利用多光谱无人机数据进行植物物种丰富度预测？
通过对DESIS高光谱数据的提取和回归分析，结合红边、红色和蓝色光谱区域，可以有效预测植物物种丰富度。
多任务全卷积架构在森林树种映射中有什么优势？
该架构通过实现局部损失函数和距离回归互补任务，从稀疏训练样本中实现密集的树木语义标记，取得了热带森林树种分类的先进性能。
如何估计城市地区的树木覆盖率？
利用多光谱随机森林分类器结合特征选择算法和掩模技术，可以在城市地区有效估计树木覆盖率，优于传统方法。
深度学习如何提高森林清查的有效性？
通过生成植被高度图，深度学习可以提高森林清查的时间分辨率和有效性。
SAR数据在森林监测中有什么优势？
SAR数据能够解决光学数据的问题，并且在使用机器学习估计森林的光学查找指数时表现良好。
如何利用无人机数据进行核桃树水分压力估计？
结合高分辨率多光谱遥感图像和天气数据，使用随机森林模型可以有效估计核桃树的水分压力。
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