Distribuzione spaziale della biomassa forestale nella regione del Terai in Nepal

Le foreste svolgono un ruolo vitale nei cicli globali del carbonio rendendo necessaria una stima accurata della biomassa fuori terra (AGB) per le strategie climatiche. Questo studio si concentra sul Terai centrale del Nepal integrando LiDAR aereo inventario sul campo e immagini satellitari multisorgente (PlanetScope Sentinel-2) per la stima della AGB. Sono stati utilizzati dati LiDAR (32 metriche) e misurazioni sul campo (110 appezzamenti) con Random Forest (RF) che ha superato la regressione lineare stepwise (R² = 085 RMSE = 609 ton/ha). L'ulteriore integrazione con Sentinel-2 ha migliorato l'accuratezza (R² = 092 RMSE = 4458 ton/ha). La distribuzione dell'AGB è stata influenzata dal clima dalla topografia e dalle attività umane con l'uso del suolo la temperatura e le precipitazioni che hanno spiegato il 64% della variabilità. Una maggiore AGB è stata collegata a condizioni climatiche moderate all'altitudine e alla vicinanza di un fiume mentre le strade hanno avuto un impatto negativo sulla biomassa. Lo studio evidenzia l'utilità del LiDAR il ruolo dell'apprendimento automatico nel migliorare la stima dell'AGB e la necessità di approcci integrati di telerilevamento per la gestione sostenibile delle foreste e l'adattamento al clima nelle regioni ricche di biodiversità.