Городские деревья известны своей способностью смягчать городской тепловой стресс, поэтому включение их эффектов имеет решающее значение для исследования городского климата. Однако из-за ограничений дистанционного зондирования LAI (leaf area index) в городских районах, как правило, маскируется (например, в данных MODIS), что, в свою очередь, ограничивает его применение в моделях городского полога. Чтобы устранить этот пробел, авторы разработали набор данных LAI городских деревьев с высоким разрешением (500 м) и длительным временным рядом (2000–2022 гг.), полученный с помощью модели случайного леса, обученной с данными MODIS LAI, с помощью метеорологических переменных и наборов данных высоты деревьев. Результаты показывают, что этот набор данных имеет высокую точность при проверке по справочным картам участка с коэффициентом корреляции R = 0,85 и среднеквадратическим отклонением RMSE = 1,03 м²/м². По сравнению с повторно обработанным MODIS LAI, этот смоделированный LAI показывает RMSE в диапазоне от 0,36 до 0,64 м²/м² и R в диапазоне от 0,89 до 0,97 в глобальном масштабе. Этот набор данных обеспечивает разумное представление LAI городских деревьев с точки зрения величины и сезонных изменений, тем самым потенциально расширяя его применение в моделях городского полога и исследованиях городского климата.

 

Ссылка: https://www.nature.com/articles/s41597-025-04729-y