课题基金 / 基金详情

Enhanced Forest Above Ground Biomass estimation using LIDAR, Machine Learning and Earth Oberservation data

Enhanced Forest Above Ground Biomass estimation using LIDAR, Machine Learning and Earth Oberservation data
使用激光雷达、机器学习和地球观测数据增强森林地上生物量估算
批准号:
79486
负责人:
金额:
$6.61万
依托单位:
依托单位国家:
英国
项目类别:
Small Business Research Initiative
财政年份:
2020
资助国家:
英国
项目状态:
已结题
起止时间:
2020 至 --

项目摘要

项目成果

相似基金

相关文献

中文摘要
翻译
该项目旨在从根本上提高利用遥感数据估算地上生物量碳储量的准确性。准确测量世界林业中的碳储量的能力对于发展自愿碳市场、制定国际气候政策以及科学界了解气候危机的影响至关重要。该项目旨在通过部署超高分辨率激光雷达数据来训练最新一代机器学习模型,以提高这些估计的准确性。
英文摘要
The project aims to transformationally improve the accuracy of estimates of carbon stocks in above ground biomass using remote sensing data. The ability to accurately measure carbon stocks in the world's forestry is of vital importance to the development of voluntary carbon markets, the development of international climate policy and the scientific community's understanding of the effects of the climate crisis. The project aims to improve the accuracy of these estimates by deploying ultra-high resolution LIDAR data to train the latest generation of machine learning models.
期刊论文(0)
专著(0)
科研奖励(0)
会议论文
国内基金
海外基金
基于深度森林(Deep Forest)模型的表面增强拉曼光谱分析方法研究
  • 批准号:
    2020A151501709
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    10.0万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    谢怡
  • 依托单位:
兴安落叶松林(Larix gmelinii forest) 土壤微生物对火干扰的响应机制研究
  • 批准号:
    31870644
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万元
  • 批准年份:
    2018
  • 负责人:
    杨光
  • 依托单位: