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Beschreibung

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.