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无人机辅助森林碳储量评估的技术创新

引言

碳汇监测需要对大量的数据进行高效融合与分析。通过融合多种传感器数据，可以有效提高监测的精度。例如，激光雷达和光学影像的结合能够提供更加全面的森林结构信息，进一步提升碳储量的预测准确性。使用机器学习和人工智能算法，自动化处理海量的无人机数据，也能够提高处理效率与分析精度。

尽管无人机遥感技术具有广泛的应用前景，但其在林业碳汇数据采集中的应用仍面临一些挑战。森林环境的复杂性对无人机的飞行稳定性和数据采集精度提出了较高要求。在高密度的林木中，激光雷达或多光谱传感器可能受到树木遮挡，导致数据采集的不完全或偏差。