2國(guó)家與全球尺度的高分辨率森林冠層高度產(chǎn)品對(duì)估算森林碳儲(chǔ)存、理解森林生態(tài)系統(tǒng)過(guò)程以及制定森林經(jīng)營(yíng)政策等至關(guān)重要。現(xiàn)有的森林冠層高度產(chǎn)品的空間分辨率一般是500 米或1000米，難以滿足應(yīng)用需求。新近發(fā)射的星載激光雷達(dá)傳感器GEDI與ICESat-2 ATLAS可以獲取全球范圍內(nèi)分米級(jí)空間分辨率的森林冠層高度腳點(diǎn)數(shù)據(jù)，為大尺度森林冠層高度的高分辨率繪制提供了可能。然而，星載激光雷達(dá)獲取的腳點(diǎn)數(shù)據(jù)是沿衛(wèi)星軌道離散分布的，無(wú)法直接生成空間連續(xù)的森林冠層高度產(chǎn)品。以往研究通常運(yùn)用星載激光雷達(dá)腳點(diǎn)數(shù)據(jù)與遙感影像和環(huán)境因子，建立回歸模型，進(jìn)而生成空間連續(xù)的大尺度森林冠層高度產(chǎn)品，但該方法難以充分利用GEDI與IC‐ESat-2 ATLAS 較為密集的腳點(diǎn)數(shù)據(jù)，且易受到遙感影像飽和效應(yīng)的影響。如何充分高效地利用新一代星載激光雷達(dá)數(shù)據(jù)生成大尺度高分辨率森林冠層高度產(chǎn)品，亟須進(jìn)一步探討。

中國(guó)科學(xué)院植物研究所蘇艷軍研究組設(shè)計(jì)了一種深度學(xué)習(xí)指導(dǎo)的空間內(nèi)插模型NNGI（Neu‐ral Network Guided Interpolation）。該模型運(yùn)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)權(quán)重的能力，解決了如何在內(nèi)插模型中均衡考慮空間、環(huán)境與光譜等特征距離的權(quán)重貢獻(xiàn)，突破了常用內(nèi)插模型僅使用空間距離的局限。借助研究組積累的140 平方公里的無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)訓(xùn)練了NNGI 模型，內(nèi)插GEDI 與ICESat-2 ATLAS 星載激光雷達(dá)腳點(diǎn)數(shù)據(jù)，繪制了全國(guó)30 米分辨率的森林冠層高度產(chǎn)品。與三套獨(dú)立的驗(yàn)證數(shù)據(jù)集（超過(guò)100萬(wàn)個(gè)的GEDI腳點(diǎn)數(shù)據(jù)、33平方千米的無(wú)人機(jī)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)和近6萬(wàn)條的森林清查數(shù)據(jù)）相比，該研究得到的產(chǎn)品精度較高。此外，受益于空間內(nèi)插策略，NNGI生成的產(chǎn)品在森林冠層較高的地區(qū)幾乎沒有出現(xiàn)飽和。這套高精度、高空間分辨率的全國(guó)森林冠層高度產(chǎn)品表明了NNGI模型在監(jiān)測(cè)國(guó)家乃至全球尺度森林冠層高度方面具有較好的應(yīng)用潛力，所生成的全國(guó)森林冠層高度產(chǎn)品有助于提升大尺度森林生物量估算的準(zhǔn)確性，為制定氣候減緩政策與實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)提供數(shù)據(jù)支持。（圖1）

圖1 30米空間分辨率的全國(guó)森林冠層高度分布圖

相關(guān)研究成果在線發(fā)表在Remote Sensing of Environment 上。研究工作得到中科院戰(zhàn)略性科技先導(dǎo)專項(xiàng)（A類）與國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目的資助。