高分辨率树木高度估计的三维合成孔径雷达成像与机器学ä¹
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了准确估算森林生物量中的树木高度这一重要问题。通过应用机器学习技术，从合成孔径雷达(SAR)产品中提取森林高度数据，采用的模型包括经典方法、3D U-Net深度学习和贝叶斯优化技术。最优秀的模型在树冠高度约30米的情况下，预测森林高度的平均绝对误差为2.82米，有助于提高全球碳存量的测量能力及支持气候行动。
本研究使用机器学习技术解决了估算森林生物量中的树木高度的问题。通过应用合成孔径雷达产品提取森林高度数据，采用了经典方法、3D U-Net深度学习和贝叶斯优化技术。最优模型在树冠高度约30米的情况下，预测森林高度的平均绝对误差为2.82米，有助于提高全球碳存量的测量能力及支持气候行动。
