# Sub-meter resolution canopy height maps using self-supervised learning and a vision transformer trained on Aerial and GEDI Lidar

**Authors:** Jamie Tolan, Hung-I Yang, Ben Nosarzewski, Guillaume Couairon, Huy Vo, John Brandt, Justine Spore, Sayantan Majumdar, Daniel Haziza, Janaki Vamaraju, Theo Moutakanni, Piotr Bojanowski, Tracy Johns, Brian White, Tobias Tiecke, Camille Couprie  
**arXiv:** [2304.07213](https://arxiv.org/abs/2304.07213)  
**Date:** 2023-04-14  
**Summary page:** https://www.summarizepaper.com/fr/paper/2304.07213v2/

## Key points

- La recherche vise à comprendre le cycle mondial du carbone et surveiller les approches basées sur la nature pour l'adaptation et l'atténuation du changement climatique.
- La cartographie de la structure de la végétation est essentielle pour observer la déforestation, la régénération naturelle des forêts et les pratiques agricoles durables telles que l'agroforesterie.
- Les évaluations de la hauteur de la canopée des arbres et de leur surface projetée sont importantes pour surveiller les flux de carbone et évaluer les utilisations des terres axées sur les arbres.
- Les images satellites à très haute résolution permettent d'extraire des informations au niveau des arbres tout en permettant une surveillance à très grande échelle.
- Des cartes haute résolution de hauteur de canopée ont été produites simultanément pour plusieurs juridictions subnationales, notamment pour les États américains Californien et brésilien São Paolo.
- Les cartes ont été générées en appliquant un transformateur visuel aux caractéristiques extraites d'un modèle auto-supervisé dans les images Maxar 2017-2020 et entraînés contre des observations avec lidar ainsi que GEDI.
- Les cartes proposées ont été validées avec des données lidar mises à part ainsi qu'en comparaison avec d'autres cartes détectées et collectées sur terrain, montrant une erreur absolue moyenne (MAE) dans zone validations mis à part approximativement 3 mètres.
- Cette recherche est motivée par le besoin urgent de surveiller la déforestation rapide au Brésil, où la perte de forêt tropicale est la plus importante.
- Les cartes haute résolution produites dans cette étude peuvent aider à surveiller l'étendue et l'ampleur de la déforestation en temps quasi réel, ce qui peut être crucial pour informer les politiques environnementales.

## Summary

Notre recherche est motivée par la nécessité de comprendre le cycle mondial du carbone et de surveiller les approches basées sur la nature pour l'adaptation et l'atténuation du changement climatique. La cartographie de la structure de la végétation est essentielle à cet égard, car elle permet des mesures répétées pour observer la déforestation ou la dégradation des forêts existantes, la régénération naturelle des forêts et la mise en œuvre de pratiques agricoles durables telles que l'agroforesterie. Les évaluations de la hauteur de la canopée des arbres et de leur surface projetée sont également importantes pour surveiller les flux de carbone et évaluer les utilisations des terres axées sur les arbres, car les structures forestières peuvent être hautement hétérogènes sur le plan spatial, en particulier dans les systèmes agroforestiers. Les images satellites à très haute résolution (moins d'un mètre (1m) d'échantillonnage au sol) permettent d'extraire des informations au niveau des arbres tout en permettant une surveillance à très grande échelle. Dans cette étude, nous présentons les premières cartes haute résolution de hauteur de canopée produites simultanément pour plusieurs juridictions subnationales. Plus précisément, nous avons produit des cartes de hauteur de canopée pour les États américains Californien et brésilien São Paolo avec une résolution sub-métrique qui constitue une amélioration significative par rapport à la résolution précédente basée sur Sentinel / GEDI. Les cartes ont été générés en appliquant un transformateur visuel aux caractéristiques extraites d'un modèle auto-superviser dans les images Maxar 2017-2020 et entraînés contre des observations avec lidar ainsi que GEDI. Nous avons évalués nos cartes proposer avec donnée validations lidar mis à part ainsi qu’en comparant avec autres carte telle-détecter et donnée collecter sur terrain ce qui montre que notre modèles produit une erreur absolue moyenne (MAE) dans zone validations mis à part approximativement 3 mètres. Notre recherche est motivée par nouvellement besoin urgent surveiller déforestation rapide Brésiliens qui est un pays où perte forêt tropicale plus importante. Carte hautes résolutions produite cette étude peut aide surveiller étendue ampleur déforestation temps quasi réel ce qui peut être crucial informer politique environnementale.