利用国家森林清查数据结合 Sentinel-2 与 Landsat 8 估算地上生物量变化
应用统计
2020-10-28 v1 定量方法
摘要
本研究旨在基于模型辅助估计、利用免费卫星影像估算五年（2014–2019）间森林地上净变化总量（Delta AGB，百万吨）。研究在挪威一处北方森林区域（约 140 万公顷）开展，该区域具备双时相国家森林清查（NFI）、Sentinel-2 和 Landsat 数据。生物量变化基于直接法建模。将仅使用 NFI 数据的基本扩展估计量之精度，与四种不同的替代模型辅助估计进行比较，分别使用 1) Sentinel-2 或 Landsat 数据，以及 2) 双时相或单时相遥感数据。我们发现，使用遥感数据使纯基于野外调查的估计精度最高提升三倍。最精确的估计来自使用双时相 Sentinel-2 的模型辅助估计（标准误；SE = 1.7 百万吨）。然而，使用 Landsat 数据时精度下降很小（SE = 1.92 百万吨）。此外，我们发现即使仅在监测期末具备遥感数据，Delta AGB 也可被精确估算。我们得出结论：卫星光学数据可显著改善 Delta AGB 估算，即便在具备重复且同期 NFI 数据的情况下亦然。免费获取、全球覆盖、频繁更新与长期时序使得 Sentinel-2 和 Landsat 等计划的数据成为一致且持久监测森林碳动态的宝贵数据源。
引用
@article{arxiv.2010.14262,
title = {Above-ground biomass change estimation using national forest inventory data with Sentinel-2 and Landsat 8},
author = {Stefano Puliti and Johannes Breidenbach and Johannes Schumacher and Marius Hauglin and Torgeir Ferdinand Klingenberg and Rasmus Astrup},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.14262},
year = {2020}
}