本文介绍了一种名为MARSNet的深度学习框架，利用多种卫星数据进行森林监测和农田图生成。研究表明，该框架在森林高度和生物量估计方面显著提高了准确性，为全球生态分析提供了新方法，尤其在应对气候变化和精准农业方面具有潜力。

本研究利用高分辨率卫星影像和深度学习技术，生成加利福尼亚和圣保罗地区的林冠高度图，推动森林生长监测和可持续农林业管理。采用U-Net模型和半监督回归方法，提高了树木冠层高度和生物量估算的准确性，展示了卫星数据在全球碳储量测量中的应用潜力。