ESTIMATING ABOVE GROUND BIOMASS OF <i>PINUS ROXBHURGHII</i> USING SLOPE BASED VEGETATION INDEX MODEL

Joshi, Anagha M.; Shahnawaz, S.; Ranjit, Bhuwan

doi:10.5194/isprs-annals-iv-5-w2-35-2019

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“…As a result, depending on the local environment, one species exhibits higher connection on one VI while another on another (Joshi et al, 2019).…”

Section: Comparative R and R 2 Analysis Between Agb And Vismentioning

confidence: 99%

Analyzing the Relationship Between Above Ground Biomass and Different Vegetation Indices of Chure Region of Sainamaina Municipality, Nepal

Poudel,

Shrestha,

Mahat

et al. 2023

Jnl Forestry & Nat. Res. Mgt

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For REDD+ (reducing emissions from deforestation and forest degradation), sustainable management of forests, and protection and enhancement of forest carbon stocks procedures to be successful, accurate measurement of forest above-ground biomass (AGB) are essential. Sentinel imaging that was launched since 2014 provides an opportunity for mapping and monitoring AGB in forests. The aim of this study is to analyze the relationship between AGB and vegetation indices (VIs) derived from Sentinel-2 imagery in the Chure region of Sainamaina municipality. For this, we used 72 sample plots and 7 different VIs. The ARVI(Atmospherically Resistant Vegetation Index) and EVI2 (Enhanced Vegetation Index - 2) shows strong correlation (i.e. r = 0.861 and 0.861) and coefficient of determination value (R2=0.7414 and 0.7415) respectively. Overall, Sentinel-2 multispectral images vegetation indices can produce good results for reporting the AGB.

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“…As a result, depending on the local environment, one species exhibits higher connection on one VI while another on another (Joshi et al, 2019).…”

Section: Comparative R and R 2 Analysis Between Agb And Vismentioning

confidence: 99%

Analyzing the Relationship Between Above Ground Biomass and Different Vegetation Indices of Chure Region of Sainamaina Municipality, Nepal

Poudel,

Shrestha,

Mahat

et al. 2023

Jnl Forestry & Nat. Res. Mgt

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“…Con respecto a las imágenes satelitales, una vez adquiridas pasan por un pretratamiento para la corrección atmosférica, radiométrica y geométrica, con la finalidad de tener una imagen con valores confiables (Joshi et al, 2019). El siguiente paso consiste en el procesamiento de las imágenes satelitales calculando los distintos IV (López-Serrano et al, 2020).…”

Section: Estimación De La Bfa Mediante Imágenes Satelitalesunclassified

“…Existe una variedad de investigaciones de técnicas no destructivas para el cálculo de BFA a nivel mundial. Por ejemplo, en Nepal, estimaron la BFA mediante el índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), el índice ratio de la vegetación (RATIO) y el índice de vegetación transformacional (TVI) (Joshi et al, 2019). En Australia utilizaron datos LIDAR y Landsat 8 OLI (Hickey et al, 2018).…”

Section: Introductionunclassified

Técnicas no destructivas para la estimación de la biomasa forestal aérea

Tafur

Veneros

García

et al. 2022

Idesia

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El consumo antrópico de los hidrocarburos y la deforestación han incrementado la concentración de CO 2 en la atmósfera, acelerando el cambio climático global. Sin embargo, ante esta problemática, la vegetación se presenta como una barrera natural para la mitigación del cambio climático, puesto que almacena grandes cantidades de carbono en su biomasa forestal aérea (BFA). Por ende, es necesario estimar la BFA mediante técnicas precisas y no destructivas con la naturaleza. En este contexto, el trabajo tuvo como objetivo describir y comparar las técnicas no destructivas: modelos alométricos y sensores remotos, para calcular la BFA. Para ello se realizó una revisión sistemática de la literatura existente sobres estas técnicas. En cuanto a los modelos alométricos, estos son la técnica no destructiva más precisa para estimar la BFA. Esta técnica se fundamenta en modelos de regresión entre la BFA y las variables dasométricas de la vegetación. Por otra parte, la estimación de la BFA mediante sensores remotos se basa en la aplicación de imágenes satelitales y LIDAR. El uso de las imágenes satelitales tiene como finalidad la obtención de índices de vegetación, los cuales son utilizados para calcular la BFA mediante métodos de regresión lineal simple, múltiple, bosques aleatorios, regresión de vectores de soporte, entre otros. En cambio, el uso de las imágenes LIDAR tiene como finalidad la obtención de la estructura tridimensional del bosque, lo cual es utilizado para estimar la BFA mediante los métodos de regresión mencionados. Se concluye que, aunque los modelos alométricos son la técnica no destructiva más precisa para determinar la BFA, la aplicación de sensores remotos presenta mayores ventajas desde la resolución temporal, espacial y libre disponibilidad para estudios de biomasa, dependiendo de la plataforma en que se encuentren.

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Estimation of aboveground carbon stock using the 8 operation land imagery in Lemo Nakai community forest, Indonesia

2023

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Estimation of aboveground carbon stock on stands vegetation, especially in community forests in Indonesia has become an urgent issue in the effort to calculate, monitor, manage, and evaluate carbon stocks. The study aims to test the accuracy of the estimated model of aboveground carbon stocks, to ascertain the total carbon stock, and to map the spatial distribution of carbon stocks on stands vegetation in Lemo Nakai community forest lying on 3°25’59,588” - 3 27’57,982” alt. and 102°19’25,108” - 102°22’23,416” long., covering 1,053. 53 ha. The study was conducted from February to June 2022 at Baturaja Village, North Bengkulu District. Forest structure grouped classified into three classes; dense, medium and sparse stand using stratified sampling plots systematically spread out at the forest studied forest area. Above-ground biomass and carbon stock of the forest stand were estimated using allometric models. Spatial data collected from Landsat 8 OLI (operational land imager) were used to produce land-use maps of the Lemo Nakai community forest to estimate the total carbon stock, obtained from the United State Geological Survey (USGS, 2021). The result showed that the dense-, medium-, and sparse forest structure covered about 753,69 ha, 3232,41ha, and 32,49 ha, respectively. Above-ground biomass of the Lemo Nakai community forest was estimated at the dense-, medium-, and sparse structures were, respectively 389.74 tons ha-1, 278.88 tons ha-1, and 149.28 tons ha-1 with carbon stock at 179.40 tons ha-1, 128.29 tons ha-1, and 68.67 tons ha-1, respectively. Furthermore, estimated CO2eq absorption at the dense-, medium-, and sparse forest structure, respectively 657.80 tons ha-1, 470.58 tons ha-1, and 26.98 tons ha-1.

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ESTIMATING ABOVE GROUND BIOMASS OF PINUS ROXBHURGHII USING SLOPE BASED VEGETATION INDEX MODEL

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Analyzing the Relationship Between Above Ground Biomass and Different Vegetation Indices of Chure Region of Sainamaina Municipality, Nepal

Analyzing the Relationship Between Above Ground Biomass and Different Vegetation Indices of Chure Region of Sainamaina Municipality, Nepal

Técnicas no destructivas para la estimación de la biomasa forestal aérea

Estimation of aboveground carbon stock using the 8 operation land imagery in Lemo Nakai community forest, Indonesia

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