本研究提出了一种改进的隐式扩散模型（IIDM），结合知识蒸馏模块，以提高遥感影像中碳储量空间分布的估计准确性和效率。结果表明，该模型的RMSE为12.17%，较传统回归模型提高了41.69%至42.33%，为区域碳储量管理提供了支持。

本文比较了热带植树造林项目中航空影像、卫星影像和地面实测数据对林区碳储量的估算。研究发现，卫星影像可能高估地上生物量，而航空影像的机器学习算法在碳储量估算中具有潜力。此外，研究推出了多个数据集，推动了森林监测和树种识别的深度学习研究，展示了其在全球碳核算和环境监测中的应用前景。

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。

该研究利用深度学习和遥感技术进行森林监测，提出多种方法提高碳储量估算的准确性，并探索森林砍伐的驱动因素。研究强调标准化数据集的重要性，促进机器学习与森林生物学的合作。