2025年3月18日，应武汉大学遥感信息工程学院田丰教授邀请，哥本哈根大学Martin Brandt博士作了题为《Tree level carbon stocks at continental scale》的学术报告。

01

Martin博士的研究通过整合高分辨率卫星图像（如PlanetScope、Sentinel-2）与人工智能技术，结合激光雷达和实地数据，利用深度学习模型提取单树级信息，并融合粗尺度生物量数据，实现了全球树木分布及碳储量的精准监测；研究成功绘制非洲20亿棵树分布图、中国水平森林结构及单树级生物量估算，揭示2010-2022年间6亿棵农田树木消失现象，其全球地图精度超越Meta等现有方案，同时提出通过纳米卫星实现每日3米分辨率覆盖以改进传统监测的不足；该技术为支持国家森林监测系统、碳信用机制目标及生态恢复提供了高精度、可扩展的解决方案，助力气候变化应对与资源管理。

02

报告后Martin博士与几位老师和同学探讨了（1）厘米级的死亡树木分割结果迁移至较低分辨率的米级、十米级卫星影像时较大的尺度差异问题；（2）在热带区域或稠密森林进行死亡树木提取时，遇到的冠层遮挡等问题；（3）进行单树制图的研究区选择问题；（4）估算单树级别生物量的精度提升及验证等问题。