Integrating SAR and Optical Data for Aboveground Biomass Estimation of Coastal Wetlands Using Machine Learning: Multi-Scale Approach
Notice bibliographique
Résumé
Coastal wetlands encompass diverse ecosystems such as tidal marshes, mangroves, and seagrasses, which harbor substantial amounts of carbon (C) within their vegetation and soils. Despite their relatively small global extent, these wetlands exhibit carbon sequestration rates on par with those observed in terrestrial forests. The application of remote sensing technologies offers a promising means of monitoring aboveground biomass (AGB) in wetland environments. However, the scarcity of field data poses a significant challenge to the utilization of spaceborne data for accurate estimation of AGB in coastal wetlands. To address this limitation, this study presents a novel multi-scale approach that integrates field data, aerial imaging, and satellite platforms to generate high-quality biomass maps across varying scales. At the fine scale level, the AVIRIS-NG hyperspectral data were employed to develop a model for estimating AGB with an exceptional spatial resolution of 5 m. Subsequently, at a broader scale, large-scale and multitemporal models were constructed using spaceborne Sentinel-1 and Sentinel-2 data collected in 2021. The Random Forest (RF) algorithm was utilized to train spring, fall and multi-temporal models using 70% of the available reference data. Using the remaining 30% of untouched data for model validation, Root Mean Square Errors (RMSE) of 0.97, 0.98, and 1.61 Mg ha−1 was achieved for the spring, fall, and multi-temporal models, respectively. The highest R-squared value of 0.65 was achieved for the multi-temporal model. Additionally, the analysis highlighted the importance of various features in biomass estimation, indicating the contribution of different bands and indices. By leveraging the wetland inventory classification map, a comprehensive temporal analysis was conducted to examine the average and total AGB dynamics across various wetland classes. This analysis elucidated the patterns and fluctuations in AGB over time, providing valuable insights into the temporal dynamics of these wetland ecosystems.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».