Новый прорыв в определении высоты деревьев с помощью спутниковых снимков

Ученые из Института аэрокосмической информации (AIR) Китайской академии наук (CAS) предложили новый алгоритм AGAR, который позволяет определять высоту деревьев, используя только стереоскопические снимки с разрешением 10 см. Исследование опубликовано в журнале Remote Sensing of Environment 10 мая.

Высота деревьев — важный структурный параметр, отражающий продуктивность и состояние леса, и играет ключевую роль в оценке экологических услуг и функций леса, включая биоразнообразие и запасы углерода. Традиционно высоты, полученные со стереоскопических снимков, представляют собой смесь рельефа местности и высоты древостоя. Из-за сокрытия лесного полога и ограниченной проникающей способности пассивных оптических изображений было невозможно разделить эти два компонента.

Ученые обнаружили, что стереоскопические снимки с разрешением 10 см позволяют разделить эту смесь на уровне отдельных деревьев, а не целых древостоев, за счет использования сегментации изображений и аллометрических уравнений. Валидация с применением стереоснимков с БПЛА в различных рельефных условиях показала, что алгоритм AGAR эффективно отделяет рельеф от высоты леса и обеспечивает более точное предсказание высоты деревьев с минимальным влиянием топографии.

«Это исследование может внести вклад в использование космической стереоскопической съемки для изучения вертикальной структуры лесов в будущем», — заявил профессор Ни Вэньцзянь, автор-корреспондент исследования.