Synthetic Aperture Radar, Multi-Source Data Fusion, and Machine Learning for Aboveground Biomass and Carbon Stock Estimation: A Systematic Review and Bibliometric Analysis
تجمع هذه المراجعة المنهجية والتحليل الببليومتري بين 68 دراسة من عام 2004 إلى عام 2026 لتوضيح كيف أدى دمج رادار الفتحة الاصطناعية، والاستشعار عن بعد متعدد المصادر، والتعلم الآلي إلى تطوير تقدير الكتلة الحيوية فوق الأرض ومخزون الكربون، مع تسليط الضوء على فجوة بحثية حرجة في تطبيق هذه الأطر القوية والقابلة للتوسع على البيئات الحضرية للأشجار غير المتجانسة.