원격 탐사 (Remote sensing)는 광활한 지역에 걸친 산림 및 산불 위험 관리를 위한 실행 가능한 과학적 정보를 제공하기 위해 점점 더 많이 의존되고 있습니다. 효과적인 산림 관리를 위해서는 매년 업데이트되는 전 구역 (Wall-to-wall) 지도가 지속적으로 필요합니다. 많은 계획 시스템과 데이터 수집물들은 서로 다른 목적, 연도, 예측 품질을 가진 이질적인 데이터 소스들을 결합하며, 이는 운영 계획 시스템에서 혼란스러운 동작을 초래합니다. 우리는 산림 속성을 매핑하고 효과적인 산림 및 산불 계획을 위한 일관된 토대를 제공하기 위해 개발 및 적용된 VibrantForests 프레임워크를 소개합니다. VibrantForests는 LiDAR 유래 샘플로 학습되어 미국 본토 전역에 적용된 위성 기반 산림 구조 모델을 포함하며, 이를 통해 캐노피 피복도 (canopy cover), 캐노피 높이 (canopy height), 지상 생체 나무 바이오매스 (aboveground live tree biomass), 기저 면적 (basal area), 그리고 10미터 해상도에서의 평균 직경 (quadratic mean diameter) 추정치를 동시에 생성합니다. 우리는 희소한 캐노피/낮은 바이오매스에서 밀집된 캐노피/높은 바이오매스에 이르는 전체 산림 조건 범위를 아우르는 예측 능력을 입증합니다. 결과에 따르면, 우리의 모델은 유사한 수동 센서 (passive-sensor) 모델에서 흔히 발생하는 포화 (saturation) 현상이 나타나는 범위를 확장하며, 소규모/희소 조건에서의 산림 속성 과대평가와 대규모/밀집 조건에서의 과소평가를 흔히 유발하는 회귀 평균 (regression-to-mean) 동작을 줄여줍니다. VibrantForests 프레임워크는 관리 관련 속성에 대해 연간 주기 및 10m 해상도로 일관된 전 구역 추정치를 제공함으로써, 광범위한 지역의 산림 및 산불 계획에서의 핵심적인 한계를 해결합니다.