数据集概述
该数据集包含用于孟加拉国罗兴亚难民营及周边地区地上生物量（AGB）变化估算的代码与数据，覆盖2017年（难民营涌入前）、2019年（早期森林恢复）、2023年（恢复进展）三个关键时期。基于Sentinel 2A影像、GEDI LiDAR生物量数据和ESA生物量产品，采用随机森林、支持向量机、梯度提升等机器学习回归模型实现估算。
文件详解
- 文件名称：Dewan-cpu/Above-Ground-Biomass-Estimation-Release1.1.zip
- 文件格式：ZIP压缩包（.zip）
- 文件内容：包含使用Jupyter Hub和Google Earth Engine实现的多时间点地上生物量估算代码，基于Sentinel 2A影像、GEDI LiDAR数据及ESA生物量产品，涵盖2017-2023年三个时期的机器学习模型（随机森林、支持向量机、梯度提升）代码。
适用场景
- 生态环境监测：分析难民营周边地区森林恢复过程中的生物量变化趋势
- 遥感技术应用：验证机器学习模型在生物量估算中的精度与适用性
- 难民安置区生态影响研究：评估人类活动对区域生态系统的短期与长期影响
- 林业资源管理：为区域森林恢复工程的成效评估提供数据支持
