通过现场数据校准卫星图以提高森林生物量预测的精度
应用统计
2024-07-11 v1 统计方法学
摘要
对森林生物量的空间显式定量对于森林健康监测和碳核算至关重要。直接的现场生物量测量在成本和劳动力上都十分昂贵，通常限制了其空间和时间抽样密度，从而影响推断的精度和分辨率。卫星可提供远高于稠密度的生物量预测，但这些预测常相对于现场测量存在偏差，并表现出异质误差。我们开发并实现了一个在稀疏现场测量与预测卫星图之间进行共轫化的模型，以在加州、俄勒冈和华盛顿州的 1km×1km分辨率下提供改进的生物量密度预测。该模型处理现场测量中的零膨胀问题，并考虑卫星预测的异质误差。应用随机部分微分方程方法进行空间建模，以处理卫星数据的规模。该模型产生的空间细节远远超过仅凭现场测量即可实现的范围，显著降低了卫星图的噪声并纠正了偏差。
引用
@article{arxiv.2407.07134,
title = {Calibrating satellite maps with field data for improved predictions of forest biomass},
author = {Paul B. May and Andrew O. Finley},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.07134},
year = {2024}
}