基于开发的随机森林方法，为东南亚（SEA）生成了第一个准确的高分辨率时间序列树木覆盖产品，该产品整合了Planet-Norway的国际气候与森林倡议（NICFI）图像和Sentinel-1合成孔径雷达数据在Google Earth Engine平台上。Planet-NICFI 树木覆盖地图在六年（2016-2021 年）中以良好的准确性和高度一致性进行了测绘。4.77 m 的基线树木覆盖图可以转换为 SEA 的各种分辨率的森林覆盖图，以满足不同用户的需求。此外，该树木覆盖产品可以通过计算孤立的树木数量和监测狭长森林覆盖的移除情况，帮助解决森林覆盖绘图中的四舍五入误差。
Planet-NICFI
Sentinel-1
整合Planet-NICFI 和 Sentinel-1 SAR 影像，以生成用于 SEA 的高分辨率 （4.77 m） 年度树木覆盖地图产品，覆盖时间从 2015 年到 2021 年。
数据处理过程如下：（1）映射树木覆盖的定义；（2）影像预处理；（3）生成树覆盖图产品的时间序列；（4）统计准确性评估。
该树木覆盖图在用户 accuracy、producer's accuracy 和 overall accuracy。用户的准确性和该树木覆盖图的总体准确率超过 0.083。ESA WorldCover 2020 年 2021 年的表现与该 Planet-NICFI 树木覆盖地图相似。特别是用户的准确性、生产商的准确性和整体的准确性 ESA WorldCover 2020 分别下降了 0.020、0.008 和 0.017 （图 4）。这可能是因为都使用 SAR 影像作为输入，并且应用基于 RF 的机器学习方法对该树木覆盖进行分类。
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https://cstr.cn/31253.11.sciencedb.07173
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