捕捉大规模树冠高度估计中的时序动态

随着全球温室气体排放的增加，准确的大规模树冠高度图对于理解森林结构、估算地上生物量以及监测生态干扰至关重要。为此，我们提出了一种新颖的方法，用于生成覆盖多个年份的高分辨率树冠高度图。我们的模型能够准确地预测给定多年时间范围内的树冠高度，输入为Sentinel-1合成数据和Sentinel-2时间序列卫星数据。以GEDI激光 LiDAR数据作为训练模型的真实参考，我们首次提供了覆盖2019-2022年欧洲大陆的10米分辨率时序树冠高度图。作为该产品的一部分，我们还提供了2020年的详细树冠高度图，比以往研究提供了更精确的估计。我们的管道和 resulting 时序高度图已公开，使能够进行综合的大规模森林监测，从而促进未来的研究和生态分析。