城环所唐立娜研究组在全球树冠高度遥感产品性能评估领域取得进展

本研究由中国科学院城市环境研究所唐立娜研究组联合多国研究机构，评估了四种大尺度树冠高度模型（CHM）在城市环境中的适用性和精度。研究发现，这些模型普遍存在低树冠高度被高估、高树冠高度被低估的问题，且在城市—森林边缘区域误差明显。其中，Lang CHM在统计一致性检验中表现最佳，而Tolan CHM在树冠分类精度上表现较好但仍存在偏差。研究通过可解释机器学习揭示，树冠高度本身是误差的主要驱动因素。结果表明，现有大尺度CHM尚不能满足精细化城市林业管理的需求，高精度机载LiDAR数据在城市树冠高度测量中仍不可替代。