基于遥感估算生物量派生类和GIS土地利用变化

目视判读和数字的组合分类可以很多时候是一个很好的方法来生成信息的区域(Bickel et al . 2006年)。遥感可以用来检测位置的变化当使用来自两个不同时期的数据。方法包含两个类别,已使用的2006年IPCC的国家温室气体清单指南(Bickel et al . 2006年)。Post-classification变化检测方法检测postclassification变化的方法是指两个或两个以上的预定义的土地利用分类存在的技术在不同的时间点,检测到的变化,通常通过减法的数据集。技术简单,但也很敏感,在解释和不一致性土地分类用类别。通关环节变化检测方法检测通关环节变化的方法指的是更复杂的和生物物理的方法来检测变化。区别数据从两个或两个以上的光谱响应时间比较统计学上用来获取土地利用变化信息。这种方法不太敏感的解释不一致,可以检测与post-classification更微妙的变化是可能的方法,但并不简单,需要对原始遥感数据的访问。简单的目视判读可以用来帮助这两种方法。

领域的变化通过显示不同的乐队组合,突出乐队的差异或派生指标,如归一化植被指数。

以下步骤说明的方法估计的变化生物质股票使用通过遥感土地利用变化检测。post-classification变化检测是用来估计生物质,因此碳股票:

第一步:收集区域的土地利用信息

°的信息可以以地图的形式或数据,可以用作检查采用卫星分类

第二步:收集区域的遥感数据

°可以使用几种不同的遥感产品;陆地卫星可能是最常见的,因为它时间范围和可用性(见表14.1网站信息)°几个乐队可以使用,在可见光和近红外光谱证明适合识别植被

步骤3:确保减少卫星的遥感数据校准或技术噪声或大气问题

°分销商通常有数据信息就可以实现这一点

第四步:确保数据是地理的情节可以确定库存对应像素第五步:生成土地利用类使用遥感数据

°使用图像处理项目或GIS进行非监督分类

第六步:评价建设用地分类的帮助信息

°可以通过使用误差矩阵(见表14.3)

第七步:如果很低的关系,尝试其他类型的土地利用分类

°精度应符合项目所需的确定性

第八步:计算生物量基于库存数据和地区不同土地利用下类

饱和效应与遥感饱和效应发生在植被密度,增加生物量、叶绿素、叶层中没有显示获得的数据。这使得评估重植被更不可靠。采用归一化植被指数的范围从1到1,建议增加叶绿素活动后0.7是不确定的。在测量生物量、建议饱和发生在光学遥感在大约15 kg / m2(。施2000)。几个太空SAR雷达产品,饱和度略扩展到~ 20 kg / m2。这限制了使用常规量化的数据,生物燃料,特别是大部分的森林和林地全球支持超过100吨/公顷的地上生物量或10 kg / m2 (Rosenqvist et al . 2003年)。

14.4不确定性和准确性

每当使用土地使用的地图,有必要知道地图信息的可靠性。当从遥感数据分类结果是生成的,它应该认识到地图的可靠性可能会因土地使用类别不同而异:某些类别可能独一无二的杰出而一些可能与他人混淆。例如,针叶林往往比落叶林更精确地分类因为针叶林的反射率特征更明显。同样,通过遥感通常难以确定更改,如更改从密集的t乡村耕作减少,土地管理实践,在一个特定的土地面积(联合国政府间气候变化专门委员会2006年)。的详细级别可以增加细分,例如,将农田作物或森林划分为不同的底面积类,取决于被监控和精确度。评估的准确性映射基本解释也可能采用以下步骤:

步骤1:选择的数量示例图各土地利用类型显示在地图上根据解释。记录的坐标图步骤2:收集实际的真实的数据从某种类型的土地使用脚踏实地数据

步骤3:创建一个矩阵(见表14.3)解释/模拟和实际测量土地利用类型的步骤4:从矩阵计算比例的准确性。

年龄的植被作为确定实地测量结合近红外遥感获得的信息从陆地卫星ETM +图像可以给地上生物量的估计阔叶林站在北方我们确定系数(r2) 0.95(郑et al . 2004年)。

不确定性与土地利用类型的异构性解释的准确性与地表植被被调查的同质性。遥感数据从北方森林的大面积不变量比干燥的热带森林数百种不同的树种。同样,估计从大规模种植小麦的生产可能会更可靠的比从稻田水稻生产分散在农林块。不同土壤水分、地形和补丁等大气扰动的云霾还可以降低解释的确定性的遥感数据。

不确定性与地形地貌图像防止光或雷达能量被反射回遥感探测器。在山区的形象,有大黑山谷和跟踪脊等领域。当使用数据与小像素大小,阴影的影响大于,在大规模的或粗糙的图像。例如,50 m像素出错率14%,降至3% 1.1公里像素(1997年布朗)。

14.5遥感不同项目类型的可行性

方法来区分森林和其他覆盖类型使用遥感数据是相当准确的,当它们之间的对比。预计80 - 95%的准确性与高分辨率图像。问题在于当其他类型也有绿色植被覆盖,甚至树木。森林参数确定的形象,如林冠覆盖和退化程度支持没有真实数据并不容易。脚踏实地的程度和规模取决于可用的资源。造林和再造林造林和再造林项目遥感的应用是可行的因为项目实施的主要特征是不同的土地利用系统转换成森林和种植园。区别明显不同的土地利用系统,如森林和非林地比解释更可靠的区别年轻和成熟森林站或部分退化的森林和non-disturbed森林。水槽CDM项目在《京都议定书》要求证明土地不是森林在过去。遥感可以扮演重要的角色在这个过程中,由于数据至少早在1980年代初。

避免森林砍伐每年排放的土地利用变化,主要是通过森林砍伐和退化在热带发展中国家,占了总数的20 - 25°%人为温室气体排放。雷竞技手机版app估计的不确定性是多样的,给定的范围。不确定性的因素是缺乏资源,缺乏标准方法和缺乏数据和能力在国家层面。使用遥感数据,需要标准化工具和分析方法,适合各种各样的国情以及达到可接受的水平的准确性(2006年《联合国气候变化框架公约》)。

遥感的作用将中央旨在避免森林砍伐的项目或减少森林退化排放在热带地区,因为该地区覆盖可能是庞大而难以接近的地方。除了森林转换成非林地的用途,退化的过程中,变薄或再生也很重要,因为退化的森林减少碳含量。减少排放量的想法这些领域自动基线和基期的呼声。历史基线可以构造下森林覆盖面积的基础上,推断未来基于遥感数据(Skutsch et al . 2007年)。

需要差异化因为森林砍伐和森林退化导致碳储量的损失。遥感技术有可能帮助区分两个进程以更低的成本比其他方法。

除了监测土地利用和土地覆盖的变化,遥感技术尤其有用在整合其他因素如人口密度、市场和所有权(Skutsch et al . 2007年)驱动土地利用和土地覆盖的变化。采用GIS方法,相关问题与其他空间遥感可以合并决定特性应用于分析和监控避免森林砍伐(Castillo-Santiago et al . 2006年)。几款开发处理避免森林砍伐和相关的管理问题。

14.6 GIS的作用

目视判读的图像通常用于确定采样站点地面库存。方法简单可靠。然而,它是劳动密集型,因此局限于有限的地区,可能会影响到主观的解释,不同的翻译。有革命环境是获得信息的方式,处理和存储,归功于先进的计算机数据采集和处理。地理信息系统、地理信息系统在发展中发挥了关键作用(Rosenqvist et al . 2003年)。GIS的力量来自一个数据库管理系统,是为了存储和操作数据(Lillesand et al . 2004年)。

遥感的应用程序需要整合大量遥感数据与真实测量数据或数据描述与多个相关的区域特性。这通常是实现成本最有效使用GIS(2006年联合国政府间气候变化专门委员会)。除了应用遥感数据,地理信息系统也提供了整合的可能性,为进一步分析其他类型的信息,包括数据对土壤类型、某一地区的人口和基础设施或管理实践,提出了在图14.4(奥斯特瓦尔德2002)。

14.7遥感和GIS的未来

技术进步在遥感技术将提高他们的使用在许多不同的土地使用监控应用程序。得到更可靠的数据,可用的和负担得起的。避免森林砍伐一个领域在遥感目标的关键方法整体监测变化的和可接受的方法。这些变化超越了简单的“森林砍伐森林”的过程,也包括森林资源退化(DeFries et al . 2006年)。模型可以用来提高准确性和减少碳储量估算的成本。在过去的二十年里,许多的生物物理模型森林生长动力学已经发展,其中许多的特定目的使用卫星图像作为输入的数据驱动模型(土耳其宫廷和Bartelink 2002;Skutsch et al . 2007年)。

最近的事态发展在遥感技术先进的土地利用系统在碳储量估算中的应用。这里,雷达和激光系统是最有前途的,雷达提供高精度估计生物质在阴天条件下给森林的三维图像和激光测深(Skutsch et al . 2007年)。几个使用SAR雷达产品,如CAOSMO-SkyMEd Radarsat-2 terrasar - x和L,图像中,RiSat-1正在研制。这些技术的限制是所需的专业分析和数据的成本,但是对未来技术蕴含着巨大的希望。

图14.4说明GIS的结构

14.8结论

遥感和GIS项目大多数类型的土地使用可能是有用的,但某些特征应该被考虑进去时使用它。遥感和GIS可以用来

°定义土地面积和边界,因为GIS提供了良好的数据存储和处理,可以方便的在不同阶段的项目。°检测不同的土地使用类别和其边界,但土地使用类别具有类似植物特性或模糊的界限很难准确评估。

°估计以来土地覆盖和土地利用变化数据可以跨有效地随着时间的推移和遥感变化检测可以计算一致的分类。然而,某些土地利用实践如选择性砍伐森林与遥感难以探测。°估计均匀等植被单一物种种植高确定性,但异构热带自然森林植被等有较大的不确定性。

°估计碳股票如果遥感数据是伴随着生物量数据建立关系。°评估土地利用在大面积低成本。小范围也可以评估根据分辨率的数据。然而,与脚踏实地的解释应该是一起使用。

遥感技术已经广泛用于监测土地利用和土地覆盖的变化在大多数国家,主要在宏观层面,如全球、国家和地区,但他们的应用程序在监测土地利用的变化,生物量生产和碳储量在项目层面仍在不断发展。雷竞技手机版app原则上,遥感和GIS可用于估算区域和碳储量的变化,甚至在微观层面。然而,大规模应用程序需要更低的成本和更可靠的估计。遥感与GIS相结合将会在未来几年越来越多地用于国家温室气体清单规划以及陆地碳减排和圆材生产项目。

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