德国航空航天中心：用UAV-SfM数据和深度学习对密林中倒伏的枯木进行精准测绘 | MDPI Remote Sensing

背景：枯木是森林生态系统的重要组成部分，对生物多样性保护和碳储存具有关键作用，但传统测绘方法受限于冠层遮挡和精度不足。研究目的：本研究旨在利用无人机高分辨率影像和U-Net深度学习模型，在密集落叶林中实现倒木的高精度识别、形态描绘与体积估算。结论：该方法在面积、长度和对象三个维度均显著优于传统OBIA方法，能更精细还原倒木形态，体积估算误差约为12.6%。模型跨年度迁移时虽有轻微遗漏率上升，但整体可靠，为森林生态监测提供了可推广的高分辨率技术方案。