《Frontiers in Plant Science》：Research progress on multimodal data fusion in forest resource monitoring
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本文系统综述了2020-2025年多模态数据融合技术在森林资源监测中的研究进展，提出“技术特征-场景应用-挑战突破”三维分析框架。通过构建“卫星遥感（宏观）+无人机高光谱（中观）+地面传感器（微观）”的空天地协同网络，整合光学、雷达、LiDAR等多源异构数据，结合传统机器学习与深度学习实现跨模态信息互补。综述详细阐述了数据获取、预处理（数据清洗-时空配准-特征降维）及多策略融合技术链，重点分析了树种分类、土地资源监测、森林结构参数估算、生态监测及灾害监测等场景的应用成效，并针对数据获取精度下降、时空配准误差、模型轻量化等瓶颈提出优化路径，为林业监测从“经验驱动”向“智能数据驱动”转型提供理论支撑。
多模态数据融合技术在森林资源监测中的研究进展
引言
森林作为全球生态系统的核心组成部分，不仅是维持碳循环平衡的“碳汇枢纽”，更是支撑生物多样性的“天然基因库”。然而，传统监测方法受限于单一数据源，难以满足精细化管理的需求。2024年全球森林损失面积较2023年激增80%，凸显技术升级的紧迫性。多模态数据融合技术通过构建“卫星遥感（宏观）+无人机高光谱（中观）+地面传感器（微观）”的空天地协同网络，整合光学、雷达、LiDAR等多源异构数据，结合传统机器学习与深度学习算法，实现跨模态信息互补，成为森林资源动态监测的核心解决方案。
多模态数据技术特征
数据来源与获取方法
林业数据源涵盖星载遥感（卫星遥感获取栅格数据及光谱信息）、低空近地（无人机载荷获取栅格影像及景观纹理）、野外调查（人工实地测量获取林分结构数据）、定位地形（GPS获取矢量数据明确空间位置）、动态监测（无线传感器网络采集林区微环境动态数据）及气象数据（气象部门提供区域气候因子）。其中，无人机数据凭借高时空分辨率与灵活作业优势，适用于中小尺度动态监测；遥感数据（星载与低空）依托广域覆盖及多光谱/雷达技术，成为掌握森林资源分布与动态变化的关键支撑。
数据预处理方法
预处理作为融合的“桥梁”，通过数据清洗（云掩膜、斑点噪声抑制、异常值修复）、时空配准（几何校正、坐标系统一、时间同步）与特征提取降维（植被指数如NDVI、EVI；三维特征如CHM、DHM；纹理特征如GLCM；降维方法如PCA、t-SNE）三大步骤，确保数据质量与模型输入可靠性。
融合策略
多模态融合策略主要包括传统机器学习融合（特征级融合拼接光谱与结构特征，决策级融合加权模型结果）与深度学习融合（早期融合合并多模态数据为统一张量，晚期融合通过双流网络独立提取特征，混合融合结合二者实现跨模态交互）。深度学习通过注意力机制动态学习模态权重，在复杂场景中提升融合性能。例如，跨融合策略在HS-LiDAR数据集分类中准确率达98.6%，显著优于单模态方法。
应用场景
树种分类
传统形态分类依赖专家经验，效率低且难以大规模应用。多模态融合通过光学-雷达-地形因子整合，构建“数据配准-特征融合-模型集成”技术链，突破单数据源局限。无人机平台结合LiDAR与高光谱数据，可实现单木尺度分类，精度提升10%-20%。例如，融合LiDAR与高光谱数据对亚热带阔叶林18个树种分类精度达91.8%；ACE R-CNN算法融合RGB与CHM数据，单木识别精度超0.9。未来需聚焦跨模态深度学习架构、弱监督学习及边缘计算，推动技术向全球尺度应用拓展。
土地资源监测
多模态技术通过整合光学（如Sentinel-2光谱）、微波（如Sentinel-1）、LiDAR点云与地面实测数据，结合XGBR、DNN、CNN等算法，提升土壤湿度预测（R2=0.891）与土地覆盖分类精度（mIoU提升1.60%-3.25%）。例如，JoiTriNet网络处理光学与SAR影像，在DFC2020数据集分类精度达86.06%；CM2FEs算法通过通道注意力机制增强特征提取，在复杂地理环境中保持高鲁棒性。
森林结构参数估计与生态监测
融合LiDAR三维结构信息、光学光谱/时序特征与地形数据，可实现林冠高度（R2=0.98）、生物量（RMSE=1.6 kg/m2）等参数的高精度反演。例如，GEDI LiDAR与Landsat时序数据结合袋装回归树算法，生成30米分辨率全球林高图；MMFVE框架通过双分支晚期融合估算林分断面积（R2=0.836）与材积。此类技术为碳管理与生物多样性保护提供关键数据支撑。
森林灾害监测与树木健康评估
多模态融合在森林火灾预警、病虫害检测中展现显著优势。例如，MM-SRENet模型融合烟雾图像与气象因子，火灾预测精度达93.06%；YOLO-PWD模型基于无人机RGB影像实现松材线虫病变色木检测（AP=95.2%）；SAR与光学数据融合的PWD-Net模型突破云层遮挡限制（F1=0.92）。技术组合需根据场景需求优化：火灾监测以“光学+红外+气象数据”为核心，病虫害监测依赖“高光谱+SAR+地面数据”。
讨论与挑战
核心问题
数据采集受复杂林境（植被遮挡、天气干扰）与传感器性能限制，预处理中存在时空配准误差与小样本标注成本高的问题；融合策略面临模态异构性、算法泛化能力弱（跨区域精度下降超5%）等挑战；模型部署存在计算资源瓶颈，边缘设备推理延迟增加20%-30%。
应对策略
通过“抗干扰传感器集成+时空配准模型”优化数据获取流程；设计“动态降维-交叉注意力融合框架”提升模态交互效率；结合轻量化模型（参数压缩40%-60%）与多任务统一架构，推动技术落地。数字孪生与多模态融合的结合，有望实现森林生态系统的精准模拟与智能管理。
结论与展望
多模态数据融合技术通过空天地协同网络与深度学习算法，建立了从数据采集到智能分析的完整技术体系，显著提升森林资源监测的精度与效率。未来需聚焦数据获取抗干扰技术、跨模态特征映射算法、模型轻量化与领域自适应等方向，推动林业监测向智能化、精细化转型，为全球生态安全提供关键技术支撑。
