As florestas desempenham um papel vital nos ciclos globais do carbono sendo necessária uma estimativa exacta da biomassa acima do solo (AGB) para as estratégias climáticas. Este estudo centra-se no Terai Central do Nepal integrando LiDAR aerotransportado inventário de campo e imagens de satélite de várias fontes (PlanetScope Sentinel-2) para a estimativa da AGB. Foram utilizados dados LiDAR (32 métricas) e medições de campo (110 parcelas) com o Random Forest (RF) a superar a regressão linear por etapas (R² = 085 RMSE = 609 ton/ha). A integração adicional com o Sentinel-2 melhorou a precisão (R² = 092 RMSE = 4458 ton/ha). A distribuição do AGB foi influenciada pelo clima topografia e atividade humana com o uso do solo a temperatura e a precipitação a explicarem 64% da variabilidade. A maior AGB foi associada a condições climáticas moderadas elevação e proximidade de rios enquanto as estradas tiveram um impacto negativo na biomassa. O estudo destaca a utilidade do LiDAR o papel da aprendizagem automática na melhoria da estimativa da AGB e a necessidade de abordagens integradas de deteção remota para a gestão sustentável das florestas e a adaptação às alterações climáticas em regiões ricas em biodiversidade.
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