Distribution spatiale de la biomasse forestière dans la région du Teraï au Népal

Les forêts jouent un rôle essentiel dans les cycles mondiaux du carbone ce qui nécessite une estimation précise de la biomasse aérienne (AGB) pour les stratégies climatiques. Cette étude se concentre sur le Teraï central du Népal en intégrant le LiDAR aéroporté l'inventaire sur le terrain et l'imagerie satellitaire multisource (PlanetScope Sentinel-2) pour l'estimation de l'AGB. Les données LiDAR (32 métriques) et les mesures de terrain (110 parcelles) ont été utilisées avec Random Forest (RF) surpassant la régression linéaire par étapes (R² = 085 RMSE = 609 tonnes/ha). Une intégration plus poussée avec Sentinel-2 a amélioré la précision (R² = 092 RMSE = 4458 tonnes/ha). La distribution de l'AGB a été influencée par le climat la topographie et l'activité humaine l'utilisation des terres la température et les précipitations expliquant 64 % de la variabilité. Une AGB plus élevée était liée à des conditions climatiques modérées à l'altitude et à la proximité d'une rivière tandis que les routes avaient un impact négatif sur la biomasse. L'étude souligne l'utilité du LiDAR le rôle de l'apprentissage automatique dans l'amélioration de l'estimation de l'AGB et le besoin d'approches intégrées de télédétection pour la gestion durable des forêts et l'adaptation au climat dans les régions riches en biodiversité.