InSAR卫星技术数据填补了森林清查的生态位
遥感是更多地了解我们的森林并相应地管理它们的好方法。新西兰政府下属的研究机构Scion正在探索新的信息捕获方法，如合成孔径雷达(SAR.）。最近的一项研究发现，虽然LIDAR仍然更精确地预测森林属性，干涉综合孔径雷达（InSAR）有几个其他好处需要考虑。
遥感是在不与物体接触的情况下记录物体的数据。干涉SAR (InSAR)卫星技术是国外用于森林清查的一种方法，但最近进行的一项研究是它首次被用于新西兰山区地形上具有挑战性的、密集的辐射松冠层。
不受云层影响
InSAR使用雷达来感测数据，因此，数据捕获不受云覆盖的影响，并且可以在一天或黑夜发生。INSAR在每公顷110160101016收集数据的情况下也是非常效益的，而LIDAR每公顷的NZ $ 3-16之间。
结果表明，合成孔径雷达合成孔径雷达可以填补森林管理人员的空缺，对他们来说，非常高的精度不是主要关注的问题，也可以填补对缺乏其他数据源或过于昂贵的地区进行大规模评估的空缺。在团队正在进行的未来优化中，模型还有改进的空间。
为了理解使用InSAR数据作为激光雷达的经济替代品的可能性，研究人员使用模型来预测标准库存信息(如树高、基面面积、林分密度、树干体积)。例如，这些信息可用于监测作物健康、优化造林处理和估计林分数量和价值。
数字冠层表面模型
地形和冠层表面的数字模型也可以由InSAR数据产生。这些信息可以用来推导冠层高度模型，用于库存方法，以提高精度，这对高度、基面积和总茎体积都很有用。
山地地形确实存在一些挑战，因为在40-50度的斜坡上，冠层高度建模的精度下降，但发现错误率是一致的。
激光雷达、InSAR、无人机和卫星摄影测量
Scion的测绘团队评估了激光雷达、合成孔径雷达(InSAR)、无人机和卫星摄影测量技术在预测森林清查属性方面的应用。在这些数据源中，InSAR是最便宜的数据源。尽管卫星摄影测量比InSAR更精确，但它不能为森林创建基本的地形模型。InSAR具有这一优势，可以在多云条件下获得。在决定哪种遥感方法最适合每个森林人工林时，这些好处将成为重要的考虑因素。
