森林研究: オープンアクセス
オープンアクセス

概要

Landsat ETM+、Aster GDEM、Lidar を使用した地上森林バイオマスの推定

リセット・コルテス ハイメ・エルナンデス、ディエゴ・バレンシア、パトリシオ・コルバラン

地上バイオマスの測定は、樹木と大気の間の炭素の流れを理解する上で重要であり、リモートセンシングは、広大でアクセスが困難な地域でこれを可能にする上で重要な役割を果たします。この研究では、Landsat ETM ster GDEM、ALS (LiDAR)、森林目録など、さまざまなソースからのデータを使用して、地上森林バイオマス推定モデルを比較しました。2セットの予測子が確立されました。1つ目は、Landsat ETMとAster GDEMから抽出された変数を含み、2つ目は、Landsatからの変数とLiDAR製品(数値地形モデル、数値表面モデル、樹冠高モデル)を組み合わせたものです。すべてのモデルの構築には、ランダムフォレストアルゴリズムが使用されました。この方法は、各予測子の重要度を明示的に返すため、最適な変数セットを選択できます。推定は、Pinus radiata、Eucalyptus globulus、二次成長のNothofagus glaucaの森林被覆別に行われました。 Landsat-LiDAR の組み合わせを使用すると、Landsat-Aster GDEM データを使用した場合よりも良い結果が得られました。また、モデルを松の被覆に適用した場合も結果は良好でした (疑似 R2 77.22%)。