Ứng dụng công nghệ phản xạ GNSS-R và học máy trong ước tính mật độ sinh khối

Các tác giả

1 Trường ĐH Khoa học Tự Nhiên, ĐHQG HN

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.18186255

Từ khóa:

GNSS-R, Sinh khối, Rừng, học máy
Received 2026-06-17
Published 2025-12-31

Tóm tắt

Ước tính sinh khối là một nhiệm vụ thiết yếu trong quản lý rừng bền vững và giám sát môi trường toàn cầu, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Các phương pháp truyền thống dựa trên điều tra thực địa thường tốn nhiều thời gian, chi phí và khó triển khai trên diện rộng, trong khi các kỹ thuật viễn thám quang học và radar khẩu độ tổng hợp (SAR) dù đã chứng minh hiệu quả nhưng vẫn còn những hạn chế nhất định. Gần đây, công nghệ viễn thám cơ hội sử dụng tín hiệu phản xạ GNSS (GNSS-R) nổi lên như một phương pháp tiềm năng nhờ ưu điểm hoạt động trong mọi điều kiện thời tiết, cung cấp dữ liệu liên tục và chi phí thấp. Dữ liệu GNSS-R phản xạ từ thảm thực vật mang thông tin về cấu trúc và mật độ của chúng, cho phép ước tính các thông số sinh vật lý, bao gồm sinh khối. Nghiên cứu này tập trung vào việc đánh giá tiềm năng của phương pháp học máy trong việc ước tính sinh khối thực vật tại khu vực phía Bắc Việt Nam, sử dụng dữ liệu phản xạ GNSS-R thu được từ vệ tinh CyGNSS. Kết quả cho thấy mối tương quan rất cao (lên tới 0,99) giữa các đặc trưng tín hiệu GNSS-R và mật độ sinh khối. Nghiên cứu đã khẳng định GNSS-R kết hợp học máy có thể trở thành công cụ hiệu quả cho giám sát sinh khối nhanh chóng và liên tục, đồng thời mở ra hướng ứng dụng trong quản lý tài nguyên rừng và nghiên cứu biến đổi khí hậu ở quy mô quốc gia và toàn cầu.

Downloads

Download data is not yet available.

Tài liệu tham khảo

[1] Pan Y, RA Birdsey, J Fang, R Houghton, PE Kauppi, WA Kurz, OL Phillips, A Shvidenko, SL Lewis, JG Canadell, P Ciais, RB Jackson, SW Pacala, AD McGuire, S Piao, A Rautiainen, S Sitch, D Hayes, "A Large and Persistent Carbon Sink in the World’s Forests", Science, vol. 333 no. 6045, pp. 988, 2011.

[2] Gibbs HK, S Brown, JO Niles, JA Foley, "Monitoring and estimating tropical forest carbon stocks: making REDD a reality", Environmental Research Letters, vol. 2 no. 4, pp. 045023, 2007.

[3] Xu X, J Yang, S Qi, Y Ma, W Liu, L Li, X Lu, Y Liu, "Estimation of Forest Aboveground Biomass Using Sentinel-1/2 Synergized with Extrapolated Parameters from LiDAR Data and Analysis of Its Ecological Driving Factors", Remote Sensing, vol. 17 no. 14, 2025.

[4] Du L, Y Pang, Q Wang, C Huang, Y Bai, D Chen, W Lu, D Kong, "A LiDAR biomass index-based approach for tree- and plot-level biomass mapping over forest farms using 3D point clouds", Remote Sensing of Environment, vol. 290, pp. 113543, 2023.

[5] Pan L, L Liu, AG Condon, GM Estavillo, RA Coe, G Bull, EA Stone, L Petersson, V Rolland, "Biomass Prediction with 3D Point Clouds from LiDAR", In: 2022 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2022. pp. 1716.

[6] Imhoff ML, "Radar backscatter and biomass saturation: ramifications for global biomass inventory", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 33 no. 2, pp. 511, 1995.

[7] Kasischke ES, JM Melack, MC Dobson, "The use of Imaging radars for ecological applications: A review", Remote Sensing of Environment, vol. 59, pp. 141, 1997.

[8] Dubayah R, JB Blair, S Goetz, L Fatoyinbo, M Hansen, S Healey, M Hofton, G Hurtt, J Kellner, S Luthcke, J Armston, H Tang, L Duncanson, S Hancock, P Jantz, S Marselis, PL Patterson, W Qi, C Silva, "The Global Ecosystem Dynamics Investigation: High-resolution laser ranging of the Earth’s forests and topography", Science of Remote Sensing, vol. 1, pp. 100002, 2020.

[9] Motte E, A Egido, N Roussel, K Boniface, F Frappart, "9 - Applications of GNSS-R in Continental Hydrology", In: (Baghdadi, N, M Zribi ed.), Land Surface Remote Sensing in Continental Hydrology, Elsevier, 2016. pp. 281.

[10] Zuffada C, C Chew, SV Nghiem, "Global Navigation Satellite System Reflectometry (GNSS-R) algorithms for wetland observations", In: 2017 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2017. pp. 1126.

[11] Jin S, A Camps, Y Jia, F Wang, M Martin-Neira, F Huang, Q Yan, S Zhang, Z Li, K Edokossi, D Yang, Z Xiao, Z Ma, W Bai, "Remote sensing and its applications using GNSS reflected signals: advances and prospects", Satellite Navigation, vol. 5 no. 1, pp. 19, , 2024.

[12] Chew C, E Small, "Description of the UCAR/CU Soil Moisture Product", Remote Sensing, vol. 12 no. 10, 2020.

[13] Hammond ML, G Foti, C Gommenginger, M Srokosz, "Temporal variability of GNSS-Reflectometry ocean wind speed retrieval performance during the UK TechDemoSat-1 mission", Remote Sensing of Environment, vol. 242, pp. 111744, 2020.

[14] Xu L, W Wan, X Chen, S Zhu, B Liu, Y Hong, "Spaceborne GNSS-R Observation of Global Lake Level: First Results from the TechDemoSat-1 Mission", Remote Sensing, vol. 11 no. 12, 2019.

[15] Ruf CS, R Atlas, PS Chang, MP Clarizia, JL Garrison, S Gleason, SJ Katzberg, Z Jelenak, JT Johnson, SJ Majumdar, A O’brien, DJ Posselt, AJ Ridley, RJ Rose, VU Zavorotny, "New Ocean Winds Satellite Mission to Probe Hurricanes and Tropical Convection", Bulletin of the American Meteorological Society, vol. 97 no. 3, pp. 385, 2016.

[16] Ha M-C, J Darrozes, M Llubes, M Grippa, G Ramillien, F Frappart, F Baup, HT Tagesson, E Mougin, I Guiro, L Kergoat, HD Nguyen, L Seoane, G Dufrechou, P-L Vu, "GNSS-R monitoring of soil moisture dynamics in areas of severe drought: example of Dahra in the Sahelian climatic zone (Senegal)", European Journal of Remote Sensing, vol. 56 no. 1, pp. 2156931, 2023.

[17] Hoang TP, MC Ha, PL Vu, J Darrozes, PB Nguyen, "Integrating SMAP and CYGNSS data for daily soil moisture and agricultural drought monitoring in Nghe An province, Vietnam", Remote Sensing Applications: Society and Environment, vol. 39, pp. 101664, 2025.

[18] Pilikos G, MP Clarizia, N Floury, "Biomass Estimation with GNSS Reflectometry Using a Deep Learning Retrieval Model", Remote Sensing, vol. 16 no. 7, 2024.

[19] Vu PL, M Cuong, PB Nguyen, HD Nguyen, T Bao, H Dinh, TH Nguyen, G Șerban, M Zelenakova, J Darrozes, "Demonstrating the Potential of Low-Cost GNSS Receiver for tidal monitoring, storms, and flood detecting: example of 2022 Noru Storm in Thua Thien Hue province, Vietnam", Acta Montanistica Slovaca, vol. 28 no. 4, pp. 1034, 2023.

[20] Chen Y, Q Yan, "Unlocking the potential of CYGNSS for pan-tropical inland water mapping through multi-source data and transformer", International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, vol. 133, pp. 104122, 2024.

[21] Ma W, L Huang, X Wu, S Jin, W Bai, X Li, "Evaluation of CYGNSS Observations for Snow Properties, a Case Study in Tibetan Plateau, China", Remote Sensing, vol. 14 no. 15, 2022.

[22] Mayers D, C Ruf, "Measuring Ice Thickness with Cygnss Altimetry", In: IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2018., pp. 8535.

[23] Yang W, F Guo, X Zhang, Y Zhu, Z Li, Z Zhang, "First quasi-global soil moisture retrieval using Fengyun-3 GNSS-R constellation observations", Remote Sensing of Environment, vol. 321, pp. 114653, 2025.

[24] Jing C, W Li, W Wan, F Lu, X Niu, X Chen, A Rius, E Cardellach, S Ribó, B Liu, Z Guo, Y Nan, "A review of the BuFeng-1 GNSS-R mission: calibration and validation results of sea surface and land surface", Geo-spatial Information Science, vol. 27 no. 3, pp. 638, 2024.

[25] Potapov P, X Li, A Hernandez-Serna, A Tyukavina, MC Hansen, A Kommareddy, A Pickens, S Turubanova, H Tang, CE Silva, J Armston, R Dubayah, JB Blair, M Hofton, "Mapping global forest canopy height through integration of GEDI and Landsat data", Remote Sensing of Environment, vol. 253, pp. 112165, 2021.

[26] Liu Y, I Collett, YJ Morton, "Application of Neural Network to GNSS-R Wind Speed Retrieval", IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 57 no. 12, pp. 9756, 2019.

[27] McNoldy B, B Annane, S Majumdar, J Delgado, L Bucci, R Atlas, "Impact of Assimilating CYGNSS Data on Tropical Cyclone Analyses and Forecasts in a Regional OSSE Framework", Marine Technology Society Journal, vol. 51 no. 1, pp. 7, 2017.

[28] Li H, X Li, T Kato, S Inukai, T Hiroshima, "National-scale calibrated GEDI AGBD models for effective assessment of growth conditions across forest strata", Forest Ecology and Management, vol. 585, pp. 122657, 2025.

[29] Nazir A, NP Hanan, Q Yu, H Gilani, "Enhancing GEDI above ground biomass density estimates in contrasting forests of Pakistan", Forest Ecology and Management, vol. 587, pp. 122747, 2025.

[30] Ruf C, D McKague, D Posselt, S Gleason, MP Clarizia, V Zavorotny, T Butler, J Redfern, W Wells, M Morris, J Crespo, C Chew, E Small, D Pascual, T Wang, A Warnock, D Mayer, M Al-Khaldi, A O’Brien, s Munchak, CYGNSS Handbook (2nd-ed.), 2022.

[31] Breiman L, "Random Forests", Machine Learning, vol. 45 no. 1, pp. 5, 2001.

[32] Wright MN, A Ziegler, "ranger: A Fast Implementation of Random Forests for High Dimensional Data in C++ and R", Journal of Statistical Software, vol. 77 no. 1, pp. 1, 2017.

[33] Kuhn M, "Building Predictive Models in R Using the caret Package", Journal of Statistical Software, vol. 28 no. 5, pp. 1, 2008.

Lượt tải xuống

Đã Xuất bản

2025-12-31

Cách trích dẫn

[1]
“Ứng dụng công nghệ phản xạ GNSS-R và học máy trong ước tính mật độ sinh khối”, GeocartaGIS, vol 11, số p.h 06, tr 13–24, tháng 12 2025, doi: 10.5281/zenodo.18186255.

Các bài báo tương tự

1-10 trên 38

Bạn cũng có thể bắt đầu một tìm kiếm tương tự nâng cao cho bài báo này.