摘要:本研究旨在开发一种新方法,利用采伐机在作业伐木过程中记录的树干信息,基于遥感预测成熟林分的森林资源属性。参考样地由采伐机数据形成,使用两种不同的树木位置:全球卫星导航系统中的采伐机位置 (XY H ) 和计算改进的采伐机头位置 (XY HH )。研究材料包括 158 个位于芬兰南部的成熟挪威云杉为主的林分,这些林分在 2015-16 年期间被砍伐。树木属性来自采伐机记录的树干尺寸。森林资源属性是针对林分和为四种不同样地大小(254、509、761 和 1018 平方米)的林分生成的样地编制的。建立了基于采伐机的森林资源清查属性与样地遥感特征之间的预测模型。获得了林分水平的预测结果,基部面积加权平均直径 (D g ) 和基部面积加权平均高度 (H g ) 对于所有模型替代方案几乎保持不变,相对均方根误差 (RMSE) 分别约为 10–11% 和 6–8%,偏差较小。对于基部面积 (G) 和体积 (V),使用任何一种位置方法,最多只能得到大致相似的预测结果,相对 RMSE 约为 25%,偏差为 15%。在 XY HH 位置下,G 和 V 的预测几乎与 254–761 平方米内的样地大小无关。因此,基于采伐机的数据可用作遥感森林清查方法的地面实况。在预测森林清查属性时,建议利用采伐机头位置 (XY HH ) 和最小地块面积 254 平方米。相反,如果只有采伐机位置 (XY H ) 可用,将样地面积扩大到 761 平方米可达到与使用 XY HH 位置获得的精度相似的精度,因为较大的样地可缓和确定单个树木位置时的不确定性。
背景和目标:红树林栖息地在全球碳循环中起着至关重要的作用,减少温室气体排放并减轻气候变化的影响。卫星图像和航空摄影已被广泛用于绘制红树林生态系统的动力学。这些照片被用作包括印度尼西亚在内的国际政策协议的投入,以定义有关二氧化碳排放到森林砍伐和土地利用变化引起的大气中的法规。这项研究旨在绘制森林以识别森林砍伐区域,并评估非法伐木对印度尼西亚北萨姆特拉(North Sumtera)Lubuk Kertang Village在印度尼西亚北萨姆特拉(Lubuk Kertang Village)的红树林碳库存的影响。方法:使用Da-Jiang Innovations Phantom 4 Professional在150米高度的高分辨率卫星图像中获得光度数据分析。仔细部署飞行路径以获得高度准确性的最佳图像捕获准确性,从8月5日至8月5日进行了90%。卫星图像在某些地区被捕获,例如修复的红树林和油棕种植园。两个研究地点都产生了正驱动器和数字表面模型,以及将无人驾驶飞机与光度法方法的整合导致数据处理运动方法从结构开发。的发现:这项研究比较了2022年卢布克·库尔塔村红树林的碳储存量与2023年的碳库存,或者使用无人驾驶飞机摄影测量现场调查的非法日志记录复发。在红树林中的地上生物量的分布覆盖了2022年的253.4公顷土地,每公顷15.819 megagram。与此同时,在2023年,地上生物质为每公顷70.94兆格兰,总碳为每公顷8.927兆格兰。这项研究表明,卢布克·科尔本村(Lubuk Kertang Village)的红树林比上一年损失了约56%。结论:非法记录对碳固存/股票造成了重大威胁。这种现象强调了需要改进监测和保护策略的必要性。遥感技术和现场调查的组合为蓝色碳库存,红树林保护计划以及监测沿海生态系统中的气候,社区和生物多样性项目提供了强大的工具。
红树林的存储碳(C)的能力长期以来已被认识到,但是对于种植的mangoves是否可以像自然建立的(即完整)站立和在哪个时间范围内保持c是否可以有效地存储C的效率。通过贝叶斯物流模型从40年的数据中汇编而成,并在全球684个种植红树林摊位中建造,我们发现生物量C股票在种植后约20年达到71%至73%,达到了73%。进一步,优先考虑包括根瘤菌属的混合物种种植。将最大化生物量内的C积累。尽管种植后的头5年增加了25%,但此后的土壤C种群未观察到明显的变化,其恒定价值的恒定价值与完整的土壤C库存的恒定价值为75%,这表明由于土地使用变化而有效地播种可防止进一步的C损失。这些结果对红树林的恢复计划具有很大的影响,并作为未来C堆积评估的基准。
背景和目标:红树林在通过吸收碳储备来缓解气候变化方面起着至关重要的作用。但是,缺乏有关红树林分布及其碳吸收能力的信息。因此,这项研究旨在通过收集有关红树林地区吸收碳库存的能力的数据来弥合这一差距。具体来说,本研究旨在通过现场调查,异形计算和无人驾驶飞机成像来评估Lantebung红树林生态系统的碳吸收潜力。方法:本研究中采用的方法包括沿Lantebung红树林生态系统内的South Sulawesi Makassar City沿海沿海沿海地区的现场调查,异形计算和多光谱的空中图像处理。进行现场调查,以确定每个红树林架的物种组成并测量其直径在乳房高度处。然后使用异态公式计算红树林生物量,然后将红树林生物量转换为碳库存值。空中图像,然后在归一化差异指数和碳库存值之间进行回归分析,以获得碳库存估计模型。的发现:从多光谱无人驾驶飞机上对红绿蓝色空中图像进行分析的结果为Lantebung红树林地区的红树林植被覆盖范围提供了宝贵的见解,显示出14.18公顷。结论:将无人机用作监测碳库存的技术带来了重大好处。归一化差异植被指数结果表明,红树林的物体在0.21-1的值范围内,分为三个密度类别:高密度和低密度红树林。现场调查证实了Lantebung Makassar中存在三种红树林,即Rhizophora apiculata,Rhizophora Mucronata和Avicennia sp。进行的回归分析是为了评估标准化差异指数价值与碳库存之间的关系,产生了方程模型碳库存= 474.61,植被指数值 + 17.238,线性回归值为0.7945。预计低密度类红树林区域的碳库值在17.24至288.64吨之间,每公顷碳的碳含量在126.04至391.14吨之间,每公顷和高密度的碳含量在126.04至391.14吨之间配备了多光谱传感器的无人机可在许多生态系统中收集有关植被和高度的精确和全面数据。调查和随后的分析强调了Lantebung红树林生态系统中红树林密度的广泛差异。这项研究表明,使用无人驾驶汽车提取的归一化差异指数与从实际田间测量获得的红树林碳含量之间存在很强的相关性。