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资源所激光雷达团队提出基于机器学习的ICESat-2去噪和冠层高度估测模型

2025/06/01

资源所激光雷达团队提出基于机器学习的ICESat-2去噪和冠层高度估测模型

图1 基于自动机器学习ICESat-2分类与冠层高度估测流程图

高精度测量大区域森林冠层高度是森林碳汇计量的重要基础,对于理解全球碳循环并支持“双碳”目标至关重要。传统的森林资源调查通常依赖地面测量,且难以进行大区域森林资源监测。ICESat-2卫星搭载的先进地形激光高度计系统(ATLAS),能够获取大区域地物的激光雷达光子探测数据,具有刻画森林垂直结构参数的能力。然而,这项技术易受到大气与太阳辐射的干扰,需采用精确的噪声识别算法提升应用价值。监督分类的去噪方法能够基于多种特征视角,在ICESat-2数据中区分噪声和信号,但模型应用往往受限于泛化能力。

资源所激光雷达团队针对基于监督学习的ICESat-2去噪模型所面临的主要问题,选取中国典型林区开展研究,采用机器学习算法开发了光子点云数据的通用去噪方法,评估了算法在不同森林和地形条件下的空间可转移性。研究从森林区域光子三维空间分布的视角出发,构建了一个光子去噪特征参数体系,有效提升了模型可转移能力。随后,利用自动化机器学习(AutoML)在六种非参数回归模型中进行模型选择和超参数优化。

该算法能够有效区分信号光子与噪声光子。基于信号光子估算的冠层高度与机载激光扫描(ALS)测得的冠层高度一致,表现出皮尔逊相关系数(r)=0.89、均方根误差(RMSE)=3.75 m、相对均方根误差(rRMSE)=0.27、相对偏差(rBias)=-0.11以及平均偏差=-1.45 m。与美国宇航局官方的ATL08产品相比,全局模型的冠层高度估算精度平均提高了21%。该模型在空间迁移方面具有显著优势,其迁移模型的精度较ATL08提升4%至41%不等,为大规模环境数据分析提供了一种稳健且具可迁移性的解决方案。

该项研究成果于近期发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》(JAG),该期刊是遥感领域顶级期刊之一,2025年影响因子7.5。博士二年级研究生孔丹为第一作者,资源所激光雷达团队首席专家庞勇研究员为通讯作者。本项研究得到国家重点研发计划(2023YFE0105100-3)、国家自然科学基金(41871278)项目的联合资助。


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