Úton a globális erdőtérképhez

A földmegfigyelési szakértők algoritmusokat dolgoznak ki az erdő pontos biomassza meghatározására

Többek között az új algoritmust a svéd erdőmennyiségre is tesztelték. © Jena Egyetem
felolvasta

A széndioxid-ciklus jobb megértése és a pontosabb éghajlati előrejelzések sürgősen szükség lenne a világ erdőinek nagyszabású leltárára. Ezt lehetővé teszi egy új algoritmus, amely kiértékeli a képadatokat az Envisat ESA műholdas fedélzetén. Így az erdő biomassza jóval meghaladja a korábban ismert mértéket.

Az erdők kulcsszerepet játszanak a Föld szénciklusában azáltal, hogy felszívják a szént a légkörből és tárolják azt bioenergiában. Az ép erdők abszorbeálják a szént. Másrészről, a kicsapódott vagy elégetett erdők szénforrásokká válnak, amelyek továbbítják a gázt a légkörbe

kiadás. Becslések szerint a vizsgált északi (boreális) tűlevelű erdők a földfelszín mintegy 14, 5 százalékát fedik le, közel 16 millió négyzetkilométer nagyságú területen. Eddig azonban nem lehetett létrehozni a szükséges térképeket, mert hiányoztak az adatok.

"A biomassza az egyik legbefolyásosabb éghajlati tényező, amely meghatározza a Föld rendszer működését" - magyarázza Christiane Schmullius, a Jena Friedrich Schiller Egyetem professzora. "Ez a szénciklus nagy ismeretlen tényezője. Mivel nincsenek pontos biomassza-térképek, nem tudjuk, mennyi változik, és nem tudunk pontos számításokat végezni "- folytatja a Távérzékelés elnöke. "Az új algoritmussal először van valami a kezünkben, amely első lépés lehet a biomassza globális térképe felé."

Az algoritmus az Envisat radar adatait tartalmazza

A Schmullius által koordinált és az ESA által finanszírozott BIOMASAR projektben most már egy éven belül kifejlesztettek egy algoritmust, és működését megerősítették. Az értékelő eszköz az Európai Űrügynökség (ESA) Envisat műholdjának fejlett sugárnyílású radar (ASAR) adatait használja, amely képes a helyszíni meglévő információkból következetes képeket készíteni sötétben és sűrű felhőkben. kijelző

"Az ASAR olyan képeket hoz létre C-sávban, amelyek nem rendelkeznek hullámhosszúsággal és érzékenységgel a nagyobb növényzet-sűrűségű erdőknél" - magyarázza Schmullius. A kutatók azonban úgy találták, hogy a biomasszával szembeni érzékenység növekszik, ha a különböző időfázisokból származó adatkészleteket kombinálják. Legfeljebb 60 egyedi kép egymásra helyezése és kiszámítása révén ez jó jelzést ad az erdő sűrűségére.

Teszt Skandinávián

Az algoritmus validálására több teszthelyet választottak Skandináviában, Szibériában és Kanadában, amelyek közül a megfelelő ASAR-képek álltak rendelkezésre. A tesztek eredményei bebizonyították, hogy a növekvő állománymennyiség (GSV) - a rönkök mennyisége köbméterben hektáronként - az Envisat-ASAR adatok tűlevelű erdőkben példátlan sebességgel A pontosság legfeljebb 500 köbméter / hektár jelenik meg.

Az új módszer segítségével az Envisat archívumok évente világszerte készíthetnek GSV térképeket az északi félteké teljes erdős területén, tíz kilométer felbontással és több mint pontossággal 80 százalék termel. Kerülhetők a közös műholdas adatok közös problémái, például a felhő lefedettsége.

Az egész északi tűlevelű erdőségi erdők állapota

Az algoritmus fejlesztését kezdeményező Maurizio Santoro azt jósolja, hogy az ASAR képek kulcsszerepet játszanak a térképek kidolgozásában. Ezek a kártyák nem állíthatók elő más érzékelőkkel most és a közeljövőben. Ennek oka a ScanSAR módban lévő ASAR képek térbeli lefedettsége és a hozzáférhető képek világméretű, hétéves adatkészlete "- mondta. Ez az első alkalom, amikor rendelkezésre álló adatokat és egyszerű eszközöket használunk arra, hogy ésszerűen következetes leírást kapjunk az erdőkről, amelyek kielégítik a felhasználókat,

Az ASAR archívum adataival a most ellenőrzött algoritmus használható az északi tűlevelű erdők teljes övezetében. Használható a földhasználat változásának és a biomassza veszteségének térképeinek feltérképezésére is. "Reméljük - mondja Schmullius -, hogy a jövőben kibővítheti az alkalmazást vegyes erdőkkel és szavannákkal, és évente frissítheti a rendelkezésre álló térképeket. lehet készíteni.

(Jenai Egyetem, 2010. április 27. - NPO)