S'abonner

Mapping of aboveground biomass in Gabon - 23/03/19

Doi : 10.1016/j.crte.2019.01.001 
Mohammad El Hajj a, , Nicolas Baghdadi a , Nicolas Labrière b , Jean-Stéphane Bailly c, d , Ludovic Villard e
a IRSTEA, University of Montpellier, TETIS, 500, rue François-Breton, 34093 Montpellier cedex 5, France 
b Laboratoire “Évolution et Diversité biologique”, UMR 5174 (CNRS/IRD/UPS), 31062 Toulouse cedex 9, France 
c LISAH, University of Montpellier, INRA, IRD, Montpellier SupAgro, 34060 Montpellier, France 
d AgroParisTech, 75231 Paris, France 
e CESBIO, UMR UPS-CNRS-IRD-CNES, 18, avenue Édouard-Belin, 31401 Toulouse cedex 9, France 

Corresponding author.
Sous presse. Épreuves corrigées par l'auteur. Disponible en ligne depuis le Saturday 23 March 2019
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Handled by François Chabaux

Abstract

The aim of this paper is to map the aboveground biomass (AGB) in Gabon. First, a random forest (RF) model that relates reference AGB values to remote sensing (RS)-derived variables (mainly radar and optical images) was built, and the significant predictive variables were determined. Second, the built RF model was applied to the significant RS-derived variables to predict AGB across Gabon. The results showed that the overall RMSE (Root Mean Square Error) on the RS-derived AGB map with a spatial resolution of 50 m was 63.3 t/ha (R2 = 0.53).

To improve the accuracy of the RS-derived AGB map, the integration of LiDAR data provided by the Geoscience Laser Altimeter System (GLAS) onboard the Ice Cloud and Land Elevation Satellite (ICESat) was investigated. First, an RF model that relates reference AGB values to GLAS-derived metrics and a DEM (Digital Elevation Model) was built. Second, the calibrated RF model was applied to obtain a spatially distributed estimation of AGB (GLAS footprints geolocation) covering forested areas in Gabon, with a density of 0.13 footprints/km2. Third, the semivariogram of residuals (RS-derived AGB map – GLAS-derived AGB “surrogate AGB”) was computed. Later, a regression kriging interpolation was performed by taking into account the spatial structure of residuals to provide a continuous residual map. Finally, the RS-derived AGB map and the residual map were summed, and a final AGB map was obtained. The results showed that the integration of GLAS surrogate AGB data slightly improves the accuracy of the RS-derived AGB map only for AGB values lower than 100 t/ha (bias and RMSE reduced by 13.9 and 10 t/ha, respectively).

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Aboveground biomass, Gabon, ALOS/PALSAR, MODIS, GLAS/ICESat


Plan


© 2019  Publié par Elsevier Masson SAS de la part de Académie des sciences.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.