Estimating aboveground biomass in native forests using remote sensing data combined with spectral radiometry

Autores
Manrique, Silvina Magdalena; Nuñez, Virgilio; Franco, Ada Judith
Año de publicación
2012
Idioma
inglés
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
The management of forests as carbon (C) reservoirs could be a valid strategy for mitigating global climate change. In Salta, Argentina, there is an urgent need for updated information on biomass stocks in order to assess the C sequestering and release made by native forests. We studied three ecosystems (Chaco, Yungas and shrubland) by combining different data: a) field-estimated above-ground biomass (AGB); b) field-spectral data, and c) spectral data from remote sensing. AGB was estimated through allometric equations. Radiometric measurements were synthesized into a set of spectral vegetation indices (VI). The satellite data was calibrated with those obtained through field radiometry, allowing us to find a predictive AGB model which indicates an AGB average of 85 ± 250 t.ha-1 for the center of the province of Salta. The model which was finally selected increases the level of estimate detail made at the national level and will allow the monitoring of such data.
El manejo de bosques como reservorios de carbono (C) puede ser una estrategia válida para mitigar el cambio climático global. En Salta, Argentina, hay una urgente necesidad de información actualizada sobre el stock de biomasa para evaluar el secuestro y la liberación de C hecha por esos bosques nativos. Estudiamos tres ecosistemas (Chaco, Yungas y arbustales), combinando diferentes datos: a) biomasa (AGB) estimada por mediciones de campo; b) radiometría de campo y datos c) espectrales de sensores remotos. La AGB fue estimada por ecuaciones alométricas. Los registros radiométricos fueron sintetizados en índices de vegetación (VI) y los datos de satélite fueron calibrados con aquellos obtenidos por radiometría de campo. Construimos un modelo predictivo de AGB que indica un promedio de 85 ± 250 t.ha-1 para el centro de la provincia de Salta. El modelo finalmente seleccionado aumenta el nivel de detalle de las estimaciones realizadas a nivel nacional y permitirá el seguimiento de estos datos.
Fil: Manrique, Silvina Magdalena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Cs.naturales. Instituto de Recursos Naturales y Ecodesarrollo; Argentina
Fil: Nuñez, Virgilio. Universidad Nacional de Salta. Facultad de Cs.naturales. Instituto de Recursos Naturales y Ecodesarrollo; Argentina
Fil: Franco, Ada Judith. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Salta. Instituto de Investigaciones en Energía no Convencional; Argentina. Universidad Nacional de Salta; Argentina
Materia
ABOVE-GROUND BIOMASS
CARBON STOCK
FIELD RADIOMETRY
FOREST MANAGEMENT
GIS
REMOTE SENSING
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
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El manejo de bosques como reservorios de carbono (C) puede ser una estrategia válida para mitigar el cambio climático global. En Salta, Argentina, hay una urgente necesidad de información actualizada sobre el stock de biomasa para evaluar el secuestro y la liberación de C hecha por esos bosques nativos. Estudiamos tres ecosistemas (Chaco, Yungas y arbustales), combinando diferentes datos: a) biomasa (AGB) estimada por mediciones de campo; b) radiometría de campo y datos c) espectrales de sensores remotos. La AGB fue estimada por ecuaciones alométricas. Los registros radiométricos fueron sintetizados en índices de vegetación (VI) y los datos de satélite fueron calibrados con aquellos obtenidos por radiometría de campo. Construimos un modelo predictivo de AGB que indica un promedio de 85 ± 250 t.ha-1 para el centro de la provincia de Salta. El modelo finalmente seleccionado aumenta el nivel de detalle de las estimaciones realizadas a nivel nacional y permitirá el seguimiento de estos datos.
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