# Pomiar wysokości koron drzew z satelity EN: **Forest canopy height mapping** · id `forestmonitoring` · aliases: canopy height mapping, forest canopy height, forest monitoring, monitoring lasów, wysokość drzewostanu Path: [AI Atlas](https://aiatlasgraph.com/llms.txt) › [AI w obserwacji Ziemi i geoinformatyce](https://aiatlasgraph.com/t/geoai.md) › [Monitoring rolnictwa, lasów i katastrof z satelity](https://aiatlasgraph.com/t/eoapps.md) › Pomiar wysokości koron drzew z satelity ## Description - PL: Regresja wysokości koron drzew na podstawie zdjęć wielospektralnych, uczona na rzadkich pomiarach lidarowych i sprawdzana niezależnymi pomiarami lotniczymi. - EN: Regressing forest canopy height from multispectral imagery, trained on sparse lidar measurements and checked against independent airborne measurements. ## In one sentence - PL: Szacowanie ze zdjęć satelitarnych, jak wysokie są korony drzew w lasach na całym świecie. - EN: Estimating forest canopy height around the world from satellite imagery. ## Problem it solves - PL: Ocena struktury lasów wymaga pomiaru wysokości drzew, a pomiary laserowe obejmują tylko niewielkie fragmenty powierzchni. - EN: Assessing forest structure requires tree-height measurements, while laser observations cover only a small fraction of the land. ## What it does - PL: Jak nauczyciel, który zna wzrost kilku uczniów i na tej podstawie ocenia na zdjęciu grupowym wzrost wszystkich pozostałych. - EN: Like a teacher who knows a few pupils' heights and uses them to judge everyone else's height in the class photo. ## Everyday example - PL: Agencja leśna korzysta z regionalnej mapy wysokości koron, aby wskazać niskie i wysokie drzewostany do dalszej kontroli. - EN: A forestry agency uses a regional canopy-height map to identify shorter and taller stands for further inspection. ## This concerns you if you… - PL: interesuje cię struktura i stan lasów - PL: pracujesz w leśnictwie lub ochronie przyrody - EN: care about forest structure and condition - EN: work in forestry or nature conservation ## Keywords GEDI · canopy height model · Sentinel-2 · deep ensembles · forest monitoring · forest inventory · LVIS ## How it works - PL: Rzadkie, punktowe pomiary wysokości z lidaru satelitarnego lub lotniczego służą jako etykiety. Sieć splotowa uczy się przewidywać je z gęstych zdjęć wielospektralnych i tworzy mapę ciągłą. Zespół modeli przewidujących średnią i wariancję daje mapę niepewności dla każdego piksela. - EN: Sparse point measurements of height from spaceborne or airborne lidar serve as labels. A convolutional network learns to predict them from dense multispectral images and produces a continuous map. An ensemble of models predicting mean and variance gives a per-pixel uncertainty map. ## Limits - PL: Efektywna rozdzielczość jest gorsza niż nominalna, a lidar satelitarny nie obejmuje dalekiej północy. Wysokie drzewa łatwo niedoszacować, a model może uczyć się samego położenia zamiast cech lasu, co ujawnia dopiero walidacja przestrzenna. - EN: Effective resolution is coarser than nominal, and spaceborne lidar does not cover the far north. Tall trees are easily underestimated, and a model may learn location itself rather than forest traits, which only spatial validation reveals. ## Key terms - PL: **lidar**: Laser mierzący odległość, a więc i wysokość drzew. - PL: **ślad pomiarowy GEDI**: Niewielki fragment terenu, dla którego lidar satelitarny mierzy pionową strukturę roślinności. - PL: **niepewność modelu**: Szacunek, na ile można ufać wartości w danym pikselu. - EN: **lidar**: A laser that measures distance, and hence tree height. - EN: **GEDI footprint**: A small patch of ground where spaceborne lidar measures the vertical structure of vegetation. - EN: **model uncertainty**: An estimate of how far a pixel's value can be trusted. ## Know first - [Głębokie architektury konwolucyjne (ResNet, U-Net) (Deep convolutional architectures (ResNet, U-Net))](https://aiatlasgraph.com/t/cnnarchs.md) - [Kalibracja pewności modelu (Confidence calibration)](https://aiatlasgraph.com/t/calibration.md) ## Related topics Untyped, symmetric "see also" links. - [Rozpoznawanie przyczyn wylesiania (Deforestation driver classification)](https://aiatlasgraph.com/t/deforestationdrivers.md) - [Walidacja przestrzenna (bloki zamiast losowania) (Spatial cross-validation)](https://aiatlasgraph.com/t/spatialcv.md) ## Sources - [A high-resolution canopy height model of the Earth]() `lang-canopy-height-2023` · by Nico Lang, Walter Jetz, Konrad Schindler, Jan Dirk Wegner - [Spatial validation reveals poor predictive performance of large-scale ecological mapping models]() `ploton-spatial-validation-2020` · by Pierre Ploton, Frédéric Mortier, Maxime Réjou-Méchain, Nicolas Barbier, Nicolas Picard, et al. --- AI Atlas revision 122 (2026-10-30) · HTML: https://aiatlasgraph.com/t/forestmonitoring · index: https://aiatlasgraph.com/llms.txt · everything: https://aiatlasgraph.com/llms-full.txt · updated 2026-10-30