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Towards Global Forest Biomass Estimators from Tree Height Data

  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
  • Technische Universität München

Publikation: Beitrag in Buch/Bericht/KonferenzbandKonferenzbeitragBegutachtung

4 Zitate (Scopus)

Abstract

In order to estimate tree biomass, allometric equations take tree parameters such as tree height, wood density, circumference of trunk, and crown diameter as input parameters. Given that most of these quantities are challenging to be extracted from remote sensing data, we evaluate the option to approximate biomass by tree height only. We study our approach by evaluating linear regression, random forest, and Gaussian process regressor models when applied to the 2016 Jucker dataset. Results indicate that linear models fail to properly capture the relationship between biomass and tree height, but the Gaussian process regressor outperms the other two candidate models.

OriginalspracheEnglisch
TitelIGARSS 2022 - 2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium - Proceedings
Herausgeber (Verlag)Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.
Seiten5652-5655
Seitenumfang4
ISBN (elektronisch)9781665427920
DOIs
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2022
Veranstaltung2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022 - Kuala Lumpur, Malaysia
Dauer: 17 Juli 202222 Juli 2022

Publikationsreihe

NameInternational Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS)
Band2022-July
ISSN (Print)2153-6996
ISSN (elektronisch)2153-7003

Konferenz

Konferenz2022 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, IGARSS 2022
Land/GebietMalaysia
OrtKuala Lumpur
Zeitraum17/07/2222/07/22

Fingerprint

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