Key points are not available for this paper at this time.
ملخص تعتبر معلومات الغطاء النباتي ضرورية لتحليل الكتلة الحيوية فوق الأرض وفهم الخصائص تحت السطحية، مثل كتلة الجذور، والمادة العضوية في التربة، وظروف رطوبة التربة. في هذه الدراسة، قمنا برسم ارتفاع غطاء الغابة الشجرية (FCH) وتوزيعات أنواع الغابات (FS) في منطقة دلتا جنكشن في وسط ألاسكا، من خلال دمج ملاحظات الاستشعار عن بعد متعددة المصادر ضمن إطار عمل التعلم الآلي بناءً على تقنية تعزيز الانحدار القصوى. تضمنت مدخلات النموذج ملاحظات SAR متعددة الترددات (C-/L-/P-band) من Sentinel-1 وUAVSAR (نظام الاستشعار عن بعد للطائرات بدون طيار) وAirMOSS (مرصد الميكروويف الجوي تحت سطح الغابة)، وبيانات الانعكاس البصري من Sentinel-2. تم استخدام قياسات LiDAR من LVIS (مستشعر الغطاء النباتي والأرض الجليدية) (RH98) وبيانات جرد الأخشاب من غابة ولاية وادي تانانا كبيانات حقيقية لارتفاع الغطاء الشجري وأنواع الأشجار. أنتج الجمع بين مجموعات البيانات متعددة المصادر أفضل أداء للنموذج (RMSE 1.62 م لارتفاع الغطاء الشجري، و84.27% دقة تصنيف الأنواع العامة) بالمقارنة مع النماذج الأخرى التي تم تطويرها من الملاحظات ذات المصدر الواحد. تم اشتقاق خرائط FCH وFS الناتجة باستخدام مجموعات البيانات متعددة المصادر بدقة مكانية تبلغ 30 م وظهرت توافقًا ملحوظًا مع قياسات الحقائق على مستوى المواقع من سجل جرد الغابات والتحليل. كما التقطت نتائج النموذج الفروق المميزة في هيكل الغابات بين الأنواع السائدة ومن التعاقب النباتي بعد الحرائق. تظهر نتائجنا إمكانيات ملاحظات الاستشعار عن بعد متعددة المصادر، بما في ذلك مستشعرات الميكروويف ذات التردد المنخفض، لمراقبة تعقيد الغابات الشجرية والتغيرات الناتجة عن الاحتباس الحراري العالمي.
درس زهاو وآخرون (Mon,) هذا السؤال.