Advancements and challenges in estimating terrestrial vegetation biomass using satellite data
Notice bibliographique
Résumé
The above ground biomass (AGB) of woody vegetation is proportional to the amount of carbon stored primarily in the trunks and branches, with changes over time indicating sources or sinks of carbon. Accurate quantification of AGB is indispensable for climate studies and policy development, yet significant gaps persist due to limitations in current observational and modeling approaches. Satellite-based Earth Observation (EO) provides a promising avenue for global biomass estimation, particularly when a diversity of data sources and advanced algorithms are used.Recent initiatives, such as the European Space Agency’s (ESA) Climate Change Initiative (CCI) Biomass and BiomAP projects, have pioneered methodologies for generating time series of global maps of woody AGB at varying spatial resolutions. These efforts utilize multiple predictors derived from active and passive microwave data sources, including Sentinel-1, ALOS-2, SMOS, SMAP and ASCAT as well as LiDAR-based vegetation structural metrics. However, the absence of globally and evenly distributed AGB measurements acting as reference constrains retrievals to use fully physical models. These models are then calibrated using spatially explicit datasets from other satellite data (e.g., optical imagery) and AGB statistics. Evaluations of these maps with independent reference measurements not used in the retrieval process highlight the critical balance between data precision and algorithm design. The complexity of accurately mapping biomass at global scales is compounded by uncertainties in LiDAR sampling, satellite data uncertainty, and the dependence on high-quality reference data. Additionally, biases arise from the simplistic assumptions often required for model fitting, which can affect the reliability of AGB estimates. Temporal assessments of biomass change face additional hurdles, including uncertainties in AGB trends and a scarcity of reference data for validation.Despite these challenges, EO-driven biomass mapping continues to advance, supported by improvements in sensor technologies and retrieval algorithms. Long-term maintenance of satellite missions suitable for AGB mapping is however essential as is the promotion of space-based LiDAR observations. Enhanced understanding of satellite signal characteristics will enable more accurate AGB retrievals, fostering the development of sophisticated retrieval models that may identify complex interactions not described by the physical models currently in use. Crucially, this progress must be complemented by spatially dense and continuous AGB measurements from local ground-based or airborne surveys.The scope of this presentation is to emphasize the transformative potential of satellite EO in quantifying and monitoring AGB and detail efforts at quantifying and reducing uncertainties in retrieval. By reviewing existing data products and illustrating strategies to address data gaps and methodological challenges, this work aims to inform and guide future global biomass estimation efforts from existing, recently launched (e.g., ALOS-4 PALSAR, Sentinel-1C), and forthcoming (NASA/ISRO NISAR and ESA BIOMASS) missions.
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 | 0,012 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».