Главная / Библиотека / Применение ATHL9010 для оценки запасов углерода надземной массы в масштабе одного дерева относительно субтропического леса

Применение ATHL9010 для оценки запасов углерода надземной массы в масштабе одного дерева относительно субтропического леса

Теги гиперспектральные данные дистанционное зондирование
Применение ATHL9010 для оценки запасов углерода надземной массы в масштабе одного дерева относительно субтропического леса

С усилением глобального потепления и парникового эффекта для ​​исследований изменения климата стала популярной тема углеродного цикла.

Леса обладают способностью поглощать и удерживать СО2 в атмосфере и являются крупнейшим резервуаром углерода в наземных экосистемах. Межправительственная группа экспертов Организации Объединенных Наций по изменению климата (МГЭИК) неоднократно указывала, что леса играют незаменимую роль в регулировании геохимического цикла углерода, смягчении последствий изменения климата и обладают потенциалом сокращения выбросов углерода и увеличения его поглотителей.

Теоретический материал: С помощью правильной оценки запасов углерода в лесах можно точно оценить потенциал удерживания углерода лесными экосистемами, что крайне важно для углубленного изучения региональной экологической среды и глобального изменения климата. Однако точная и быстрая оценка запасов углерода в деревьях остается сложной задачей. Традиционно методы отбора проб на небольших участках позволяют точно определить запасы углерода в лесах, но такой способ трудоемкий и дорогостоящий, что затрудняет его применение на больших площадях. Установленный на летательном аппарате лазерный локатор (LiDAR) может дать точную информацию о трехмерной структуре лесной среды, а гиперспектральная визуализация может предоставить подробную информацию об отражательной способности. Таким образом, объединение данных LiDAR с воздуха и гиперспектральных данных позволяет получить биофизические и биохимические характеристики леса для более точной оценки надземной биомассы леса или накопления углерода.

Решение: получить данные LiDAR и данные гиперспектрального изображения беспилотного летательного аппарата (БПЛА) в районе исследования.

Было проведено полевое исследование, в ходе которого измерены и рассчитаны в качестве контрольных данных высота дерева (H), его толщина (DBH), а также было отмечено местоположение каждого дерева на основе углеродного коэффициента (CC) и надземной биомассы (AGB), включая стволовую биомассу (stemAGB), биомассу ветвей (branchAGB) и биомассу листьев (leafAGB), а также накопление углерода деревьями (CS).

Отдельные деревья были описаны с помощью алгоритма сегментации водоразделов на основе модели высоты растительного покрова (CHM), затем структурные и спектральные характеристики были извлечены из данных LiDAR и гиперспектральных данных БПЛА соответственно, а взаимосвязь между ними была оценена с помощью корреляционного анализа Пирсона. На этом основании были выбраны характеристики для разработки модели. Наконец, была разработана модель оценки запасов углерода деревьев на основе уравнения Шумахера-Холла и пошаговой множественной регрессии с использованием коэффициента детерминации (r2), среднеквадратичной ошибки (RMSE), средней абсолютной ошибки (MAE), процента среднеквадратической ошибки (PRMSE) и среднеквадратической ошибки в процентах (RMSPE), оценена производительность прогностической модели.

2

Коэффициенты корреляции между характеристиками LiDAR, гиперспектральными характеристиками и контрольными данными

3

Ошибка прогнозирования и процент ошибок моделей оценки древесных запасов углерода

4

Заключение:

В данном исследовании изучается возможность объединения данных LiDAR с БПЛА и гиперспектральных данных для оценки запасов углерода деревьев в субтропических лесах. Структурные и спектральные характеристики деревьев были извлечены из данных LiDAR и гиперспектральных данных БПЛА, соответственно, была оценена возможность их использования как по отдельности, так и в сочетании для прогнозирования накопления углерода над уровнем земли для отдельных деревьев. Результаты показали, что использование отдельных характеристик дало релевантную информацию о запасах углерода (r2 = 0,74 и 0,75 соответственно). Как и ожидалось, объединение данных LiDAR и гиперспектральных данных может в некоторой степени повысить точность оценки запасов углерода деревьев (r2 = 0,89) и включить в комбинированную модель данных PH95 и GI. Это улучшение можно объяснить тем фактом, что накопление углерода связано не только со структурными особенностями деревьев, но и с коэффициентами преобразования биомассы, а также коэффициентами углерода, отраженными в гиперспектральной информации.

 

Компания INSCIENCE помогает своим заказчикам решать любые вопросы и потребности по поставке оборудования рентгенофлуоресцентного анализа на территории РФ

Online заявка

Теги гиперспектральные данные дистанционное зондирование
Новые статьи
Повышение стабильности волоконного лазера, легированного эрбием, с насыщающимся поглотителем, полученным с помощью импульсного лазерного осаждения

В данной статье описаны эффективность и стабильность волоконного лазера, легированного эрбием, с насыщающимся поглотителем (НП) на основе ZnO (оксид цинка), полученным из раствора или с помощью импульсного лазерного осаждения

Двухступенчатое преобразование света с помощью квантовых точек внутри нелинейных кристаллов

В данной статье представлено исследование ап-конверсионного преобразования инфракрасного излучения в видимое на основе нетипичного двухступенчатого процесса, сочетающего генерацию второй гармоники с фотолюминесценцией с помощью композитного материала, образованного монокристаллами KH2PO4, в который во время роста вводят квантовые точки CdTe/CdS (КТ)

У Вас особенный запрос?
У Вас особенный запрос?
Весьма часто наши заказчики лучше нас знают, какое оборудование им нужно. В этом случае мы берём на себя общение с производителем, доставку и таможенную очистку, а также все вопросы гарантийного периода. Пожалуйста, заполните эту форму, и мы свяжемся с Вами, чтобы помочь решить любую Вашу задачу. Или позвоните нам по телефону +7(495)199-0-199
Форма заявки
Ваше имя: *
Ваше имя
Ваш e-mail: *
Ваш телефон: *
Ваш телефон
Наши
контакты
г. Москва, ул. Бутлерова, д. 17Б

г. Санкт-Петербург, улица Савушкина 83, корп. 3