Zeitschrift für Fernerkundung und GIS

Abstrakt

Modellierung des Waldbestandsvolumens und der oberirdischen Holzbiomasse unter Verwendung spektraler und struktureller Merkmale von Landsat 5 TM -Satellitenbildern

Tariku Geda

Obwohl die feldbasierte Waldvermessung hochpräzise Messungen liefert, sind auch diese mit Einschränkungen verbunden, da sie hohe Kosten und Zeitaufwand verursachen und eine geringe räumliche Abdeckung und Häufigkeit aufweisen. Unter Berücksichtigung dieser Herausforderung präsentiert diese Studie den Nutzen von spektralen und strukturellen Merkmalen von Landsat 5 TM-Satellitenbildern zur Schätzung des Stammvolumens auf Waldbestandsebene und der lebenden oberirdischen Holzbiomasse (AGB) für Eucalyptus globulus-Plantagenwälder. Die Forschung wurde durchgeführt, um die Genauigkeit zu verbessern und die Unsicherheiten des modernen Ansatzes im Allgemeinen zu verringern und den klassischen Ansatz im Untersuchungsgebiet im Besonderen zu ersetzen, indem eine Funktion entwickelt wurde, die beide Attribute (abhängige Variablen) als Funktion spektraler und struktureller Merkmale schätzt. Die Modellierung der Stammvolumen- und AGB-Gleichungen als Funktion spektraler und struktureller unabhängiger Variablen wurde mithilfe der Methode der kleinsten Quadrate der Regression entwickelt. Basierend auf dem Ergebnis des Korrelationsstatistiktests von Pearson zwischen abhängigen und unabhängigen Variablen erwiesen sich die Helligkeit des Tasseled Cap, die GLCM-Unähnlichkeit und die GLC-Varianz als die besten erklärenden Variablen für die Schätzung des Stammvolumens. Außerdem wurde festgestellt, dass sich Landsat 5 TM Band 5, GLCM-Unähnlichkeit und GLCM-Varianz als die besten erklärenden Variablen für die AGB-Schätzung erwiesen. Der moderne Ansatz schätzte das mittlere Stammvolumen und die oberirdische Biomassemenge fast auf gleichem Niveau wie die Feldmessdaten. Die in dieser Studie vorgestellten Gesamtergebnisse sind ermutigend und zeigen, dass die Landsat 5 TM-Bilder beide Attribute mit angemessener Genauigkeit vorhersagen konnten (das angepasste R2 beträgt 0,50 bzw. 0,51 für Stammvolumen und AGB). Der mittlere Restwert beträgt 0 für Stammvolumen und AGB. Weitere Forschung wird empfohlen, um die Leistung der Landsat 5 TM-Satellitendaten unter verschiedenen Umweltbedingungen und topografischen Veränderungen sowie für andere Arten zu dokumentieren.