神经网络可以从卫星图像中读取树的高度

苏黎世联邦理工学院的研究人员使用人工神经网络，根据卫星图像创建了2020年第一张高分辨率全球植被高度图。该地图可以为应对气候变化和物种灭绝以及可持续的区域发展规划提供关键信息。

去年标志着联合国生态系统恢复十年的开始。该倡议旨在到2030年阻止生态系统退化，防止其继续恶化，并在可能的情况下补救已经造成的损害。交付这些项目需要准确的基础，例如现有植被的调查和地图。

苏黎世联邦理工学院的研究人员开发了一张世界地图，该地图首次使用机器学习从高分辨率卫星图像中得出植被高度。图片来源：生态视觉实验室

NASA全球生态系统动力学调查(GEDI)任务的首席研究员RalphDubayah在接受采访时解释说：“我们根本不知道全球的树木有多高。[…]我们需要关于树木所在位置的良好全球地图。因为每当我们砍伐树木时，我们就会向大气中释放碳，而我们不知道我们释放了多少碳。”

准确分析和准备此类环境数据是苏黎世联邦理工学院土木、环境和地质工程系的EcoVision实验室的专长。该实验室由苏黎世联邦理工学院教授KonradSchindler和苏黎世大学教授JanDirkWegner于2017年创立。研究人员正在开发能够自动分析大规模环境数据的机器学习算法。

其中一位研究人员是NicoLang。在他的博士论文中，他开发了一种基于神经网络的方法，用于从光学卫星图像中推导出植被高度。使用这种方法，他创建了第一个覆盖整个地球的植被高度图：全球冠层高度图call_made。

该地图的高分辨率是另一个首创：多亏了Lang的工作，用户可以放大到地球上任何一片10×10米的林地，并检查树的高度。这种森林调查可以引领前进的道路，特别是在处理碳排放方面，因为树高是生物量和碳储存量的关键指标。“森林中大约95%的生物量是由木材组成的，而不是树叶。因此，生物量与高度密切相关，”摄影测量与遥感教授KonradSchindler解释道。

但是计算机如何从卫星图像中读取树的高度呢?“由于我们不知道计算机需要注意哪些模式来估计高度，我们让它自己学习最好的图像过滤器，”Lang说。他向他的神经网络展示了数百万个示例——由欧洲航天局(ESA)运营的两颗CopernicusSentinel-2卫星call_made提供的图像提供。这些卫星每五天以每像素10×10米的分辨率捕获地球上的每个位置。它们是目前向公众提供的最高质量的图像。

该算法还必须能够获得正确答案：从NASA的GEDI任务call_made的空间激光测量中得出的树高。“GEDI任务在南北纬51度之间提供全球分布的稀疏植被高度数据，因此计算机在训练过程中可以看到许多不同的植被类型，”Lang解释说。该算法可以通过输入和答案获取纹理和光谱模式的过滤器。一旦神经网络经过训练，它就可以根据全球地图所需的超过250,000张图像(约160TB的数据)自动估计植被高度。

Lang的神经网络在专业术语中被称为卷积神经网络(CNN)。“卷积”是一种数学运算，其中算法在卫星图像上滑动3×3像素过滤器掩码，以获得有关图片中亮度模式的信息。“这里的诀窍是我们堆叠图像过滤器。这提供了上下文算法信息，因为来自前一个卷积层的每个像素已经包含有关其邻居的信息，”Schindler说。因此，EcoVision实验室率先成功使用卫星地图可靠地估计高达55米的树木高度。

因为它们的多层使这些神经网络“深度”，所以这种方法也被称为“深度学习”。大约十年前，它预示着图像处理领域的一场重大革命。然而，处理海量数据仍然非常具有挑战性：计算全球植被高度图需要三年时间才能使用一台强大的计算机。“幸运的是，我们可以访问ETHZurich高性能计算集群，因此我们不必等待三年来计算地图，”Lang说。

通过估计不确定性实现透明度

Lang不仅为这项任务准备了一个CNN，而且还准备了几个。这被称为合奏。“对我们来说，一个重要的方面是让用户知道估计的不确定性，”他说。神经网络——总共五个——相互独立训练，每个都返回自己对树高的估计。

“如果所有模型都同意，那么根据训练数据，答案就很清楚了。如果模型得出不同的答案，那么估计的不确定性就会更高，”Lang解释道。这些模型还包含数据中的不确定性：如果卫星图像模糊，则不确定性比大气条件良好时更为显着。

未来生态研究的基础

由于其高分辨率，Lang的全球地图提供了详细的见解：“我们已经发现了有趣的模式，”Schindler说。“在落基山脉，森林是按固定区域管理的，热带雨林也形成了绝非巧合的有趣结构。”现在生态学家可以在全球范围内解释这些捕获的模式和数据。

该地图及其源代码将公开访问(见链接)。第一批感兴趣的各方已经取得联系：耶鲁大学教授WalterJetz希望使用全球冠层高度图进行生物多样性建模。然而，该地图也可能引起政府、行政机构和非政府组织的兴趣。“多亏了Sentinel-2，植被高度可以每五天重新计算一次，从而可以监测雨林砍伐森林，”Lang说。

此外，他补充说，现在还可以在全球范围内验证区域发现，例如热带叶冠作为气候缓冲的方式。再加上根据碳储量和生物多样性价值对森林进行分类的高碳储量方法call_made，植被高度图对于维持和加强生态系统至关重要。根据朗的计算，高度超过30米的植被仅占陆地面积的5%，其中只有34%位于保护区内。