湿地在减缓洪水方面发挥着至关重要的作用，通过缓解峰值流量、储存多余水分和调节下游水文。然而，城市化、土地利用变化和气候变异的压力不断增加，正在破坏这些重要的生态系统，强调了需要先进的可扩展监测和评估方法。这篇文献综述综合了在LiDAR和多光谱遥感技术整合方面的最新进展，以理解湿地洪水动态。LiDAR提供高分辨率的地形和结构数据，这对建模地表洼地、树冠高度和水文连通性至关重要，而多光谱影像则捕捉水域范围、植被状态和沉积动力学的光谱信息。这些数据集结合在一起，使得洪水储存能力、淹没范围和湿地功能的季节变化的评估更为准确和可扩展。尽管取得了这些进展，现有的综述在很大程度上将LiDAR和多光谱数据视为孤立存在，鲜有综合其整合如何解决植物-地貌-水文相互作用，如何在空间和时间尺度上比较融合策略，或如何评估基于AI的新兴整合框架用于湿地-洪水分析。这篇综述通过系统检查数据预处理工作流程、经验性、半解析以及基于AI的融合方法，及其在不同湿地类型和观察尺度上的适用性，来解决这些空白。综述突出了从全球卫星任务（如PlanetScope、Copernicus Sentinel-2、Landsat和GEDI）到高分辨率无人机调查的应用。
Anokye等（周五）研究了这个问题。