deadtrees.earth：全球厘米级航拍影像开放数据库揭示树木死亡动态及其环境驱动机制

《Remote Sensing of Environment》：deadtrees.earth — An open-access and interactive database for centimeter-scale aerial imagery to uncover global tree mortality dynamics

本研究针对全球树木死亡率升高但缺乏连续、标准化监测数据的难题，创新性地构建了开放交互式数据库deadtrees.earth。该平台整合2694个厘米级分辨率航拍正射影像（覆盖超100万公顷，含5.8万公顷人工标注数据），通过社区众包和机器学习技术，首次实现全球尺度林木死亡动态的精准解析。研究成果发表于《Remote Sensing of Environment》，为气候变化背景下森林生态系统碳循环研究和灾害预警提供了关键数据支撑。

　　

随着全球气候变化加剧，热浪、干旱和病虫害等极端事件频发，导致全球范围内树木死亡率显著上升。这一现象不仅威胁森林生态系统的稳定性，还通过影响碳循环对气候变化产生反馈作用。然而，由于树木死亡事件的时空异质性高，且传统地面调查方法存在空间覆盖有限、时间分辨率低以及数据标准化程度不高等问题，全球尺度的树木死亡动态一直缺乏系统、连续的监测数据。卫星遥感技术虽能提供大范围观测，但中低空间分辨率（如Landsat的30米）难以检测零散的树木死亡事件，且光谱信号易与林下地表混淆。因此，开发高精度、可扩展的树木死亡监测方法成为当前环境遥感领域的迫切需求。

为解决上述问题，由莱比锡大学地球系统科学与遥感研究所Clemens Mosig、Teja Kattenborn等来自136个研究机构的学者联合构建了deadtrees.earth平台。该研究发表于《Remote Sensing of Environment》，旨在通过整合厘米级无人机航拍影像和人工智能技术，建立全球首个开放访问的树木死亡动态数据库，推动从局部到全球尺度的森林退化研究。

研究采用多源数据融合和机器学习技术方法：首先通过社区贡献和开放平台（如OpenAerialMap）收集全球2694个厘米级分辨率航拍正射影像，覆盖面积超100万公顷；其次采用人工标注与质量控制系统（包括影像可用区域界定和标注质量1-3级评分）生成5.4万余个立枯木标注多边形；最后利用Cloud Optimized GeoTIFF（COG）和Supabase数据库构建可扩展平台架构，支持数据可视化、API访问和机器学习模型集成。

2.1. 立枯木定义

研究明确定义“立枯木”为树冠层中已死亡但保持结构的木质部分，包括针叶树和阔叶树的枯死冠层（通过灰褐色叶片或落叶特征识别）。强调需区分立枯木与倒木，并考虑部分枯梢现象的时间动态特征。

2.2. 数据库结构

数据库包含地理参考的RGB正射影像及其标注集，要求空间分辨率优于10厘米。每幅影像配套采集时间、作者、平台类型等元数据，并通过VIIRS物候产品验证生长季数据有效性。标注类型涵盖死树中心点、边界框、实例分割（单株树冠）和语义分割（树群）四类。

2.3. 平台架构

平台采用前端应用+自托管数据库+云存储的分层架构，通过FastAPI接口实现数据管理。创新性运用COG格式优化大数据传输效率，并集成自动化质量控制流程，确保数据可追溯性（符合FAIR原则）。

2.4. 数据源与现状

数据库已整合来自89个国家的影像，包括巴拿马巴罗科罗拉多岛50公顷样地6年连续观测、德国黑森林国家公园10年时序等典型数据集。目前58,219公顷区域已完成人工标注，其中83%标注质量达优良级（2-3分），为机器学习提供超过60万个训练图块。

3.1. 社区驱动的数据库扩展

针对当前数据在亚非地区的空白，平台通过开放式贡献机制持续扩大全球代表性。强调消费级无人机RGB影像的普适性，规避多光谱数据成本高、标准不一的应用瓶颈。

3.2. 多尺度死亡率建模

基于数据库可训练两类模型：无人机影像的立枯木分割模型（如语义分割模型M?hring et al., 2025）和卫星数据的升尺度模型。研究表明，结合Sentinel-2时序光谱特征可有效区分立枯木与裸地，德国案例中模型预测精度达Pearson's R=0.66。

3.3. 空地数据融合挑战

研究深入剖析地面调查点（GNSS误差3-10米）与航拍树冠多边形的位置匹配难题，指出当前缺乏标准化协议是限制验证精度的关键，呼吁通过国际树木死亡率网络（ITMN）推动数据规范。

3.4. 应用前景

全球死亡率产品可与生物量地图（如Santoro et al., 2020）耦合量化碳损失，用于植被模型校验、驱动因子归因分析及灾害预警。数据库还可扩展至树种识别、林线动态等研究方向。

该研究通过构建全球首个厘米级树木死亡开放数据库，突破了传统监测方法的时空限制。平台设计的模块化架构和质量控制体系，为社区驱动式科学研究树立了新范式。未来通过持续扩大数据覆盖面和深化空地数据融合，deadtrees.earth将有望揭示气候变化下森林退化的跨尺度规律，为全球生态安全评估提供关键支撑。