Un método para la inversión de la altura del dosel forestal basado en UAVSAR y polinomios de Fourier-Legendre: rendimiento en diferentes tipos de bosques
Autores: Luo, Hongbin; Yue, Cairong; Yuan, Hua; Wang, Ning; Chen, Si
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un método para la inversión de la altura del dosel forestal basado en UAVSAR y polinomios de Fourier-Legendre: rendimiento en diferentes tipos de bosques
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Robótica
Palabras clave
Altura del dosel forestal
Teledetección
Polinomio de Fourier-Legendre
Datos de UAVSAR
Bosques de manglares
Bosques tropicales
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 1
Citaciones: Sin citaciones
La cartografía de la altura del dosel forestal a gran escala regional es de gran importancia para el ciclo global del carbono. El radar de apertura sintética interferométrico polarizado es una herramienta de teledetección eficiente e insustituible. Desarrollar un método eficiente y preciso para la estimación de la altura del dosel forestal es un tema importante que necesita ser abordado con urgencia. En este artículo, proponemos un novedoso método de inversión de altura forestal en cuatro etapas basado en un polinomio de Fourier-Legendre (FLP) en referencia al método de tres etapas RVoG, utilizando los datos de UAVSAR de múltiples baselines del proyecto AfriSAR como fuente de datos. El FLP de tercer orden se utiliza como función de estructura vertical, y una pequeña cantidad de fase terrestre y altura del dosel de LiDAR se utiliza como entrada para resolver y fijar los coeficientes del FLP para reemplazar la función exponencial en el método de tres etapas RVoG. El rendimiento de este método se probó en diferentes tipos de bosques (manglares y bosques tropicales de interior). Los resultados muestran que: (1) en manglares con estructura forestal homogénea, la precisión basada en el método FLP de cuatro etapas es mejor que la del método RVoG de tres etapas. Para el método FLP de cuatro etapas, R2 es 0.82, RMSE es 6.42 m y BIAS es 0.92 m, mientras que el R2 del método RVoG de tres etapas es 0.77, RMSE es 7.33 m y el sesgo es -3.49 m. En bosques tropicales de interior con estructura forestal compleja, la precisión de inversión basada en el método FLP de cuatro etapas es inferior a la del método RVoG de tres etapas. El R2 es 0.50, RMSE es 11.54 m y BIAS es 6.53 m para el método FLP de cuatro etapas; el R2 del método RVoG de tres etapas es 0.72, RMSE es 8.68 m y BIAS es 1.67 m. (2) En comparación con el método RVoG de tres etapas, la eficiencia del método FLP de cuatro etapas se mejora en aproximadamente diez veces, con la reducción de parámetros del modelo. El tiempo de inversión del método FLP en un bosque de manglares es de 3 minutos, y el del método RVoG de tres etapas es de 33 minutos. En un bosque tropical de interior, el tiempo de inversión del método FLP es de 2.25 minutos, y el del método RVoG de tres etapas es de 21 minutos. Con la aplicación de datos a gran escala regional en el futuro, el método propuesto en este estudio es más eficiente cuando las condiciones lo permiten.
Descripción
La cartografía de la altura del dosel forestal a gran escala regional es de gran importancia para el ciclo global del carbono. El radar de apertura sintética interferométrico polarizado es una herramienta de teledetección eficiente e insustituible. Desarrollar un método eficiente y preciso para la estimación de la altura del dosel forestal es un tema importante que necesita ser abordado con urgencia. En este artículo, proponemos un novedoso método de inversión de altura forestal en cuatro etapas basado en un polinomio de Fourier-Legendre (FLP) en referencia al método de tres etapas RVoG, utilizando los datos de UAVSAR de múltiples baselines del proyecto AfriSAR como fuente de datos. El FLP de tercer orden se utiliza como función de estructura vertical, y una pequeña cantidad de fase terrestre y altura del dosel de LiDAR se utiliza como entrada para resolver y fijar los coeficientes del FLP para reemplazar la función exponencial en el método de tres etapas RVoG. El rendimiento de este método se probó en diferentes tipos de bosques (manglares y bosques tropicales de interior). Los resultados muestran que: (1) en manglares con estructura forestal homogénea, la precisión basada en el método FLP de cuatro etapas es mejor que la del método RVoG de tres etapas. Para el método FLP de cuatro etapas, R2 es 0.82, RMSE es 6.42 m y BIAS es 0.92 m, mientras que el R2 del método RVoG de tres etapas es 0.77, RMSE es 7.33 m y el sesgo es -3.49 m. En bosques tropicales de interior con estructura forestal compleja, la precisión de inversión basada en el método FLP de cuatro etapas es inferior a la del método RVoG de tres etapas. El R2 es 0.50, RMSE es 11.54 m y BIAS es 6.53 m para el método FLP de cuatro etapas; el R2 del método RVoG de tres etapas es 0.72, RMSE es 8.68 m y BIAS es 1.67 m. (2) En comparación con el método RVoG de tres etapas, la eficiencia del método FLP de cuatro etapas se mejora en aproximadamente diez veces, con la reducción de parámetros del modelo. El tiempo de inversión del método FLP en un bosque de manglares es de 3 minutos, y el del método RVoG de tres etapas es de 33 minutos. En un bosque tropical de interior, el tiempo de inversión del método FLP es de 2.25 minutos, y el del método RVoG de tres etapas es de 21 minutos. Con la aplicación de datos a gran escala regional en el futuro, el método propuesto en este estudio es más eficiente cuando las condiciones lo permiten.