Modello ML Ibrido Migliora la Stima dell'Altezza delle Foreste da Dati TanDEM-X e Landsat

Un modello di machine learning ibrido che integra modelli fisici e dati ottici Landsat è stato sviluppato per stimare l'altezza delle foreste a partire da misure di coerenza interferometrica TanDEM-X. L'approccio estende un precedente modello ML incorporando caratteristiche derivate da Landsat che forniscono informazioni complementari sul tipo o sulla struttura della foresta, affrontando ambiguità relative ad altezza/struttura e baseline/pendenza del terreno. Validato su multiple acquisizioni TanDEM-X sul Parco Nazionale di Lopé in Gabon rispetto a misure LiDAR aeree, il modello esteso ha ottenuto una riduzione del 13,5% nell'RMSE e una riduzione del 16,6% nelle metriche di errore. La ricerca, pubblicata su arXiv (2605.20997), dimostra il potenziale della combinazione di telerilevamento radar e ottico con machine learning per un miglior recupero dei parametri geofisici.