Validierung und Fehlerminimierung von globalen Ökosystemdynamikuntersuchungen (GEDI) relativen Höhenmetriken im Amazonasgebiet

Die globale Ökosystemdynamikuntersuchung (GEDI) ist eine relativ neue Technologie für die globale Waldforschung, die LiDAR-Messungen der vertikalen Vegetationsstruktur in den tropischen, subtropischen und gemässigten Wäldern der Erde erfasst. Frühere Validierungsbemühungen von GEDI konzentrierten sich weitgehend auf die Genauigkeit an der Kronenspitze, und die Ergebnisse variieren je nach geografischer Region und Waldtyp. Dennoch nutzen viele Anwendungen Messungen der vertikalen Verteilung von Vegetation aus dem unteren Kronenbereich, mit einer breiten Vielfalt von Anwendungen, die in der Literatur für GEDI-Daten erscheinen. Angesichts der Variabilität der Datenanforderungen in verschiedenen Forschungsanwendungen und Ökosystemen sowie der regionalen Variabilität in der Datenqualität von GEDI ist es unerlässlich, den GEDI-Fehler zu verstehen, um fundierte Schlussfolgerungen zu ziehen. Hier quantifizieren wir die Genauigkeit der relativen Höhenmetriken von GEDI durch die Kronenschichten für den brasilianischen Amazonas. Um die Genauigkeit der On-Orbit GEDI L2A relativen Höhenmetriken zu bewerten, verwenden wir den GEDI-Wellenformsimulator, um detaillierte Daten des luftgestützten Laserscannings (ALS) aus dem Sustainable Landscapes Brazil-Projekt mit den von der Internationalen Raumstation gesammelten GEDI-Daten zu vergleichen. Wir bewerten auch die Auswirkungen der Datenfilterung basierend auf biophysikalischen Bedingungen und Bedingungen des GEDI-Sensors sowie der Geopositionierungskorrektur auf die GEDI-Fehlermetriken (RMSE, MAE und Bias) durch die Kronenebenen hinweg. Die Genauigkeit der GEDI-Daten lässt in den unteren Perzentilen der relativen Höhen (RH) Kurve nach. Während die Messungen an der Kronenspitze (RH98) eine relativ hohe Genauigkeit aufweisen (R2 = 0,76, RMSE = 5,33 m), verringert sich die Genauigkeit der Daten in den unteren Kronenschichten (RH50: R2 = 0,54, RMSE = 5,59 m). Während die simulierte Geopositionierungskorrektur marginale Verbesserungen brachte, blieb dieser Rückgang der Genauigkeit trotz aller Fehlerreduktionsmaßnahmen konstant. Einige Fehlerraten für den Amazonas sind doppelt so hoch wie in Studien aus anderen Regionen berichtet. Diese Ergebnisse haben weitreichende Implikationen für die Anwendung von GEDI-Daten, insbesondere in Studien, in denen Messungen des Waldbodens besonders schwierig zu erfassen sind (z.B. dichte Tropenwälder) und wo die Genauigkeit des Unterwuchses von großer Bedeutung ist.