Vegetationshöhenmodell Sentinel LFI

Für die Schweiz wurden landesweite Vegetationshöhenmodelle (VHM) auf der Grundlage von Copernicus Sentinel-2-Bildern und dem digitalen Geländemodell (DTM) swissALTI3D des Schweizer Bundesamtes für Landestopografie swisstopo erstellt. Ein Convolutional Neural Network (CNN)-Modell wurde trainiert, um die maximale Vegetationshöhe mit der räumlichen Auflösung des Sentinel-2-Pixels von 10 m zu schätzen. Als Referenzdaten für das CNN-Training wurden Vegetationshöhen aus dem räumlich höher aufgelösten VHM Lidar NFI verwendet. Im Rahmen der Schweizerischen Landesforstinventur (NFI) wurden die VHM jährlich auf der Grundlage der verfügbaren Sentinel-2-Bilder von Mai bis September des jeweiligen Jahres modelliert. Weitere Details zur Erstellung des VHM Sentinel NFI finden Sie in der Veröffentlichung von Jiang et al. (2023, https://doi.org/10.1016/j.srs.2023.100099). Enthält modifizierte Copernicus Sentinel-Daten.

Daten und Ressourcen

Zusätzliche Informationen

Feld Wert
Identifier f7e82373-151d-41ef-90be-e6d9167a0930@bundesamt-fur-umwelt-bafu
Titel für die URL des Datasets vegetationshohenmodell-sentinel-lfi1
Veröffentlichung des Datasets terminieren -
Erstellungsdatum 31. Oktober 2016
Änderungsdatum 5. März 2026
Konform mit -
Aktualisierungsintervall Annual
Zeitliche Abdeckung -
Publisher-Informationen Bundesamt für Umwelt / Abteilung Wald
Kontaktstellen remotesensing@wsl.ch
Sprachen
  • Englisch
  • Deutsch
  • Französisch
  • Italienisch
URL https://www.envidat.ch/dataset/vegetation-height-model-nfi
Beziehung
Räumlich Schweiz
Verwandte Datensätze -
Dokumentation -
Schlagwörter
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