Отчет о проверке данных Planet Forest Carbon Diligence

Недавно компания Planet выпустила отчет о проверке своих данных о биомассе лесов, Diligence Validation and Intercomparison Report, в котором приведены сравнения Diligence с восемью независимыми наборами данных о биомассе лесов.

Краткие итоги отчета подвел Крис Андерсон, “главный по лесам” в компании Planet. Крис занимается оценками биомассы леса уже давно. В частности, он является соавтором методики оценки биомассы леса при помощи воздушной лидарной съемки, которая применяется для оценки проектов углеродных компенсаций Verra.

Ключевые тезисы статьи Андерсона:

Основное внимание в отчете уделяется взаимному сопоставлению, а не валидации. Валидация предполагает наличие эталонных данных, как правило, наземных измерений. Вместо этого, почти все источники данных о биомассе леса представляют собой смоделированные оценки, которые содержат погрешности. Поскольку ни один из наборов данных не является эталонным, лучший способ оценить качество продукта с данными о биомассе — сравнить его с другими известными данными о биомассе, показав, где новый продукт работает хорошо, а где плохо.

Производительность модели географически неоднородна. Пользователям не рекомендуется интерпретировать показатели производительности модели как ожидаемую точность для каждого пикселя и предлагается трактовать показатели производительности как среднюю ожидаемую точность глобального набора данных.

Моделировалась высота и сомкнутость крон, используя собственный вариант модели U-Net, разработанный для объединения данных оптических мультиспектральных и радарных данных.

Надземная биомасса моделировалась как функция высоты кроны, сомкнутости, высоты над уровнем моря и географического положения. Для моделирования использовались Boosted regression trees. Такая модель, по мысли авторов, может научиться аппроксимировать аллометрические зависимости способом, чувствительным к нескольким компонентам структуры леса.

Традиционной проблемой является удаление облаков и дымки из мультиспектральных снимков. Был разработан агрессивный алгоритм маскировки облаков, который понижал рейтинг пикселей вблизи краев облаков. В результате пользователи могут видеть циклические буферы (circular buffers) в областях, где пиксели были заполнены наблюдениями более низкого качества. Чтобы смягчить этот эффект, разработчики предоставляют набор данных с оценкой качества пикселей, а также ресурс по дням года, который можно использовать для фильтрации и удаления наблюдений низкого качества или наблюдений из отдаленных периодов года.

“Будучи аспирантом-всезнайкой, я часто ворчал по поводу глобальных данных, которые выглядели точными везде и нигде”, пишет Андерсон. На практике очень сложно создать глобальный продукт с одинаковым качеством из-за сложного взаимодействия пространственных и временных отклонений, различий в измерениях и подходов к оптимизации параметров. Разработчики Diligence подошли к этой проблеме с практическими рекомендациями, предоставив подробный анализ погрешностей модели и указав районы, где точность прогноза самая низкая (например, в азиатских палеотропиках). Одним из способов, которым пользователи могут решить проблему точности, является обучение собственных локальных моделей биомассы, используя данные о высоте и сомкнутости крон, предоставляемые Diligence.

#лес #AGB

Компания Planet представила продукт для глобального мониторинга лесов [ссылка]

Продукт Forest Carbon Monitoring (FCM) компании Planet предлагает ежеквартальные оценки количества углерода, запасенного в ветвях, листьях и других надземных частях растений с разрешением 3 метра на пиксель. Кроме того, он показывает высоту полога и проективное покрытие (canopy cover) — информацию, которая необходима для добровольных углеродных рынков и для соблюдения нормативных требований по борьбе с обезлесением.

Ежеквартальные данные FCM начинаются с 2021 года.

FCM создан с помощью методов машинного обучения и основывается на снимках группировки Planet, состоящей из примерно 130 спутников, а также данных авиационных и космических лидаров, спутников Sentinel-2, Landsat и ALOS-PALSAR-2.

Planet ожидает, что данные FCM будут использоваться для получения углеродных кредитов и компенсаций, а также при проверке соблюдения требований EUDR — регламент Европейского союза о продукции, не подверженной обезлесению, который вступит в силу 30 декабря 2024 года.

В прошлом году Planet выпустила продукт Forest Carbon Diligence с пространственным разрешением 30 метров, который имеет сходный состав, но не использует данных спутников Planet.

🗺 Пример слоя данных Forest Carbon Monitoring для региона Путамайо в Амазонии (источник).

#planet #лес #AGB

Сравнение продуктов Planet Forest Carbon — Monitoring и Diligence.

#planet #лес #AGB

Унифицированная модель глубокого обучения для глобального прогнозирования надземной биомассы, высоты и покрытия полога по мультисенсорным спутниковым данным

В 📖 препринте, подготовленном сотрудниками американской компании Descartes Labs, представлена методика, использующая мультисенсорные мультиспектральные снимки с разрешением 10 метров и модель на основе глубокого обучения, которая позволяет прогнозировать плотность надземной биомассы (AGBD), высоту полога (CH), проективное покрытие (canopy cover, CC), а также оценивать неопределенность каждой из трёх величин.

В качестве входных данных модели используются отражательная способность Sentinel-2, коэффициент обратного рассеяния Sentinel-1 и ЦМР SRTM. Модель обучена на миллионах глобальных измерений GEDI-L2/L4.

Авторы проверили возможности модели, развернув её на всей территории земного шара в 2023 году, а также ежегодно с 2016 по 2023 год на отдельных территориях. Модель достигла средней абсолютной ошибки (MAE) для AGBD (CH, CC) в 26,1 млн/га (3,7 м, 9,9%) и среднеквадратичной ошибки в 50,6 млн/га (5,4 м, 15,8%) на глобальном тестовом наборе данных, демонстрируя значительное улучшение по сравнению с ранее опубликованными результатами.

🗺 Карта плотности надземной биомассы (AGBD) на 2023 год (источник).

#AGB #лес

ESA CCI Global Forest Above Ground Biomass v5.01

Обновились открытые данные о надземной биомассе лесов — ESA CCI Global Forest Above Ground Biomass. Добавлены оценки биомассы (AGB) за 2015, 2016 и 2021 годы, соответствующие им карты стандартных отклонений AGB, а также карты изменений AGB между двумя последовательными годами.

Данные находятся:

🛢 в архиве CEDA
🌍 на Google Earth Engine: ESA CCI Global Forest Above Ground Biomass v5.01

📖 Santoro, M.; Cartus, O. (2024): ESA Biomass Climate Change Initiative (Biomass_cci): Global datasets of forest above-ground biomass for the years 2010, 2015, 2016, 2017, 2018,
2019, 2020 and 2021, v5.01. NERC EDS Centre for Environmental Data Analysis, 22 August 2024. doi:10.5285/bf535053562141c6bb7ad831f5998d77.

#AGB #лес #данные #GEE