Integrating PolSAR and Optical Data for Forest Aboveground Biomass Estimation with an Interpretable Bayesian-Optimized XGBoost Model
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
As a pivotal indicator in terrestrial ecosystems, forest aboveground biomass (AGB) reflects the capacity for carbon sequestration, the sustenance of biodiversity, and the provision of key ecosystem services. Precise quantification of AGB is therefore fundamental to evaluating forest quality and optimizing management strategies. However, there are bottlenecks in estimating forest AGB from a single data source, and traditional parameter optimization methods are not competent in complex environmental areas. This study proposes an interpretable Bayesian-optimized XGBoost model to improve forest AGB estimation, integrating polarimetric SAR (PolSAR) and optical remote-sensing data for forest AGB mapping in Quanzhou County, southern China. The results demonstrate that the proposed Bayesian-optimized XGBoost (BO-XGBoost) significantly outperforms traditional non-parametric models, achieving a final R2 of 0.75 and root-mean-square error (RMSE) of 9.82 Mg/ha. The integration of PolSAR and optical data improved forest AGB estimation accuracy compared with using single data sources alone, reducing the RMSEs by 36.2% and 20.9%, respectively. Furthermore, the proposed method enhances the interpretability of the contributions made by remote-sensing features to forest AGB modeling, offering a new reference for future forest surveys and resource monitoring, which is particularly valuable for sustainable forestry development.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Integrating PolSAR and Optical Data for Forest Aboveground Biomass Estimation with an Interpretable Bayesian-Optimized XGBoost Model
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- MDPI AG
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Hunan City University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Chinese Academy of Sciences pays non établi dans la noticeOrganisme public
-
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Hunan University of Science and Technology National-Local Joint Engineering Laboratory of Geo-Spatial Information Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
College of Information and Electronic Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Hunan Key Laboratory of Remote Sensing Monitoring of Ecological Environment in Dongting Lake Area pays non établi dans la noticeStructure de recherche
-
Kunming Natural Resources Comprehensive Investigation Center pays non établi dans la noticeInstitution
-
Hunan Provincial Engineering Research Center of Dongting Lake Regional Ecological Dnviroment Intelligent Monitoring and Disaster Prevention and Mitigation Technology pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Hunan City University, Chinese Academy of Sciences et Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, avec 5 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.