南美洲树作物图谱揭示与森林砍伐及保育之间的关联
计算机视觉与模式识别
2026-02-25 v2
摘要
监测树作物扩张对于实现零砍伐政策（如欧盟森林消失产品法规, EUDR）至关重要。然而，这些努力受限于缺乏能区分多样化农业系统与森林的高分辨率数据。本文提出首个针对南美洲的10米分辨率树作物图，采用基于Sentinel-1和Sentinel-2卫星影像时间序列的多模态、时空深度学习模型生成。该图识别出约1100万公顷的树作物，其中23%与2000-2020年的森林覆盖消失相关。关键的是，我们的分析表明，支持EUDR的现有监管图谱常将已建立的农业，特别是小农作物林业，误分类为“森林”。这一差异可能导致虚假的森林消失警报，并对小规模农民造成不公平的惩罚。我们的工作通过提供高分辨率基准，支持有效、包容且公平的保育政策。
引用
@article{arxiv.2602.17372,
title = {Tree crop mapping of South America reveals links to deforestation and conservation},
author = {Yuchang Jiang and Anton Raichuk and Xiaoye Tong and Vivien Sainte Fare Garnot and Daniel Ortiz-Gonzalo and Dan Morris and Konrad Schindler and Jan Dirk Wegner and Maxim Neumann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.17372},
year = {2026}
}