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题目：A high-resolution canopy height model of the Earth
期刊：nature ecology & evolution
第一作者：Nico Lang
发表单位：苏黎世联邦理工学院
发表日期：2023年
1. 摘要
研究背景：这项研究主要关注全球范围内的植被高度变化，这对于全球碳循环和生态系统功能以及其生物多样性至关重要。为了管理地表生态系统，减缓气候变化和防止生物多样性丧失，需要具有地理空间明确性且最好是高分辨率的信息。然而，目前没有单一的数据源能满足这些要求：专门的航天任务如GEDI提供的高度数据较少，但覆盖面广；而像Sentinel-2这样的光学卫星图像在全球范围内提供密集的观测，但无法直接测量垂直结构。
拟解决的科学问题：这项研究试图通过将GEDI与Sentinel-2相结合，开发出一个概率深度学习模型，从世界上任何地方的Sentinel-2图像中提取大树的高度，并量化这些估计的不确定性。这种方法可以改善从卫星图像中获取高树的检索效果，因为这些树通常具有较高的碳储存量。
创新点：这项研究首次提出了一个全球、端对端的大树高度地图，其中包含了2020年的10米地面采样距离。此外，他们还开发了一个概率深度学习模型，该模型结合了GEDI和Sentinel-2，以从世界上任何地方的Sentinel-2图像中提取大树的高度，并量化这些估计的不确定性。这种方法减少了在从卫星图像中估计树高时常常遇到的饱和效应，使得可以解决高树，这些树可能具有较高的碳储存量。
2. 研究方法
该研究使用了一个概率深度学习模型，该模型结合了GEDI空间遥感技术提供的稀疏高度数据和Sentinel-2提供的全球光学卫星图像。此模型可以从Sentinel-2图像中的任何位置提取大树的高度，并量化这些估计的不确定性。这种方法克服了当从卫星图像中估计树高时常遇到的饱和效应，使得可以解决高树。
3. 研究结果
全球植被高度的全球变化对全球碳循环至关重要，对生态系统的功能和生物多样性的维持起着核心作用。为了管理陆地生态系统、减缓气候变化并防止生物多样性丧失，需要地理上明确且最好是分辨率很高的信息。在这里，提供了一个全球2020年的地面采样距离为10米的全面冠层高度图。开发了一个概率深度学习模型，该模型将全球生态系统动力学调查（GEDI）航天激光雷达任务的稀疏高度数据与Sentinel-2密集光学卫星图像融合。该模型可以从Sentinel-2图像中检索全球任何地方的冠层顶高度，并量化这些估计的不确定性。本方法改进了通常具有高碳储量的高冠层的检测。根据地图，全球仅有5%的陆地被高于30米的树木覆盖。
此外，发现这些高冠层中只有34%位于受保护区内。因此，该方法可以为森林保护的持续努力提供支持，并有潜力促进气候、碳和生物多样性建模的进步。
模型概述和在留出的GEDI参考数据上的全球模型评估。a、模型训练过程的示意图，使用GEDI激光雷达的稀疏监督。CNN以Sentinel-2（S2）图像和编码的地理坐标（纬度、经度）作为输入，估算密集的树冠顶部高度及其预测不确定性（方差）。这两个模型输出是通过具有单独卷积层（conv）的共享特征表示估算的。b、相对于树冠高度区间的残差分析和模型组件的剔除研究。负残差表示估算值低于参考值。箱线图显示了中值、四分位数以及第10和90百分位数（n = 88、332、537）。RMSE，均方根误差；MAE，平均绝对误差；ME，平均误差（即偏差）。aRMSE、aMAE和aME是这些度量的平衡版本，其中度量在每个5米高度间隔中分别计算，然后在所有间隔中平均。c、最终模型集的混淆图，显示Sentinel-2和GEDI参考之间的良好一致性。d、最终集合估算的生物群系级分析：GEDI参考高度、残差和每个生物群系的样本数量。箱线图显示了中值、四分位数以及第10和90百分位数（n = 88、332、537）
2020年全球树冠高度图。基于Sentinel-2影像估算的底层数据产品，地面采样距离为10米，以等面积地球投影方式呈现。a、树冠顶部高度。b、树冠顶部高度估算的预测标准偏差。A位置详细展示了美国华盛顿州的收获模式。B位置显示了喀麦隆北部的森林-稀树草原中沿着永久河流和地下水的画廊森林。C位置显示了马来西亚婆罗洲的热带阔叶林
全球整个陆地、保护区域和生物群系的树冠高度分布。a、整个全球陆地和保护区域（根据WDPA39）内的频率分布和累积分布（相对频率），以及在一定高度以上受保护的植被比例。b、根据自然保护协会定义的14个陆地生态系统的生物群系级别的树冠高度频率分布。城市区域和耕地（基于ESA WorldCover58）已被排除在外。缩写用于热带（trop.）和温带（temp.）生物群系。补充图1显示了树冠高度>1m的分布
潜在应用示例。a、生物量和碳储量绘图。在婆罗洲北部的沙巴，利用Sentinel-2光学图像估算的树冠高度与通过定向航空LiDAR测量的地上碳密度（ACD）强相关47（5.3812° N，117.0748° E）。箱线图显示了中位数、四分位数以及第10和第90百分位数（n = 339, 835, 325）。b、监测环境损害。在2020年，北加利福尼亚的森林大面积被山火摧毁。年度树冠高度图的差异与加利福尼亚州林业和消防保护部门绘制的山火范围吻合（40.1342° N，123.5201° W）
4. 结果与讨论
研究结果表明，利用遥感数据和地面观测数据建立的高分辨率地球冠层高度模型具有较高的准确性和可靠性。该模型能够提供全球范围内的冠层高度信息，并能够较好地反映森林结构的空间变化。同时，该模型还可以为生态研究、资源管理和生物多样性保护等领域提供重要的数据支持。
参考文献：Lang N, Jetz W, Schindler K, et al. A high-resolution canopy height model of the Earth[J]. Nature Ecology & Evolution, 2023, 7(11): 1778-1789.
转自：“生态遥感前沿”微信公众号
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