104 research outputs found

    Forest and Crop Leaf Area Index Estimation Using Remote Sensing: Research Trends and Future Directions

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    Leaf area index (LAI) is an important vegetation leaf structure parameter in forest and agricultural ecosystems. Remote sensing techniques can provide an effective alternative to field-based observation of LAI. Differences in canopy structure result in different sensor types (active or passive), platforms (terrestrial, airborne, or satellite), and models being appropriate for the LAI estimation of forest and agricultural systems. This study reviews the application of remote sensing-based approaches across different system configurations (passive, active, and multisource sensors on different collection platforms) that are used to estimate forest and crop LAI and explores uncertainty analysis in LAI estimation. A comparison of the difference in LAI estimation for forest and agricultural applications given the different structure of these ecosystems is presented, particularly as this relates to spatial scale. The ease of use of empirical models supports these as the preferred choice for forest and crop LAI estimation. However, performance variation among different empirical models for forest and crop LAI estimation limits the broad application of specific models. The development of models that facilitate the strategic incorporation of local physiology and biochemistry parameters for specific forests and crop growth stages from various temperature zones could improve the accuracy of LAI estimation models and help develop models that can be applied more broadly. In terms of scale issues, both spectral and spatial scales impact the estimation of LAI. Exploration of the quantitative relationship between scales of data from different sensors could help forest and crop managers more appropriately and effectively apply different data sources. Uncertainty coming from various sources results in reduced accuracy in estimating LAI. While Bayesian approaches have proven effective to quantify LAI estimation uncertainty based on the uncertainty of model inputs, there is still a need to quantify uncertainty from remote sensing data source, ground measurements and related environmental factors to mitigate the impacts of model uncertainty and improve LAI estimation

    Evaluación de la dinámica temporal de la materia orgánica en la cuenca de klyazma utilizando monitoreo remoto y qgis trends.earth

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    El artículo está dedicado al estudio de la dinámica de los procesos biológicos en los paisajes en los limites de la zona de captación. Se eligió como zona modelo la cuenca del río Klyazma (que esta entrando con un afluente de cuarto orden a la cuenca del Volga), que es una combinación bastante compleja de diferentes paisajes. El estudio se basó en datos de teledetección. Se eligieron como parámetros los indicadores de fito-productividad y de carbono del suelo. Se estableció que en los distintos paisajes los procesos biológicos difieren tanto en velocidad como en intensidad y responden de forma ambigua a los cambios en los parámetros climáticos y al cambio en el uso del suelo. Sin embargo, en general, la cuenca hidrográfica, como ecosistema único, mostró suficiente estabilidad en los procesos dinámicos. Esto indica que los ecosistemas naturales holísticos tienen internas propiedades compensatoria

    Carbon Stocks and Fluxes in Kenyan Forests and Wooded Grasslands Derived from Earth Observation and Model-Data Fusion

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    The characterization of carbon stocks and dynamics at the national level is critical for countries engaging in climate change mitigation and adaptation strategies. However, several tropical countries, including Kenya, lack the essential information typically provided by a complete national forest inventory. Here we present the most detailed and rigorous national-scale assessment of aboveground woody biomass carbon stocks and dynamics for Kenya to date. A non-parametric random forest algorithm was trained to retrieve aboveground woody biomass carbon (AGBC) for the year 2014 ± 1 and forest disturbances for the 2014–2017 period using in situ forest inventory plot data and satellite Earth Observation (EO) data. The ecosystem carbon cycling of Kenya’s forests and wooded grassland were assessed using a model-data fusion framework, CARDAMOM, constrained by the woody biomass datasets from this study as well as time series information on leaf area, fire events and soil organic carbon. Our EO-derived AGBC stocks were estimated as 140 Mt C for forests and 199 Mt C for wooded grasslands. The total AGBC loss during the study period was estimated as 1.89 Mt C with a dispersion below 1%. The CARDAMOM analysis estimated woody productivity to be three times larger in forests (mean = 1.9 t C ha−1 yr−1) than wooded grasslands (0.6 t C ha−1 yr−1), and the mean residence time of woody C in forests (16 years) to be greater than in wooded grasslands (10 years). This study stresses the importance of carbon sequestration by forests in the international climate mitigation efforts under the Paris Agreement, but emphasizes the need to include non-forest ecosystems such as wooded grasslands in international greenhouse gas accounting frameworks

    Measuring and modelling carbon stocks in rubber (Hevea brasiliensis) dominated landscapes in Subtropical China

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    Rubber plantation has been rapidly expanded in Montane Mainland South East Asia in past decades. Limited by long-term monitoring data availability, the impacts of environmental change on rubber trees carbon stock development still not fully understood. Against global warming background, in order to better facilitate regional forest management, we applied synergetic approach combining field survey and modelling tools to improve predictions of dynamic carbon stock changes. The trade-off analysis regarding to rubber carbon stock and latex production optimization was further discussed in view of sustainable rubber cultivation. The first study explored the impact of regional land-use changes on landscape carbon balances. The Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNR), Xishuangbanna, China, was selected as a case study location. Carbon stocks were evaluated using the Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA) method based on tree, plot, land use and landscape level assessments of carbon stocks, integrating field sampling with remote sensing and GIS technology. The results showed that rubber plantations had larger time-averaged carbon stocks than non-forest land use types (agricultural crops, bush and grassland) but much lower than natural forest. During 23 years (1989-2012), the whole landscape of the nature reserve (26574 ha) gained 0.644 Tg C. Despite rubber expansion, the reforestation activities conducted in NRWNNR were able to enhance the carbon stocks. Regional evaluation of the carbon sequestration potential of rubber trees depends largely on the selection of suitable allometric equations and the biomass-to-carbon conversion factor. The second study developed generic allometric equations for rubber trees, covering rotation lengths of 4-35 years, within elevation gradient of 621-1,127 m, and locally used rubber tree clones (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) in mountainous South Western China. Allometric equations for aboveground biomass (AGB) estimations considering diameter at breast height (DBH), tree height, and wood density were superior to other equations. We also tested goodness of fit for the recently proposed pan-tropical forest model. The results displayed that prediction of AGB by the model calibrated with the harvested rubber tree biomass and wood density was more accurate than the results produced by the pan-tropical forest model adjusted to local conditions. The relationships between DBH and height and between DBH and biomass were influenced by tapping, therefore biomass and C stock calculations for rubber have to be done using species-specific allometric equations. Based on the analysis of environmental factors acting at the landscape level, we noticed that above- and belowground carbon stocks were mostly affected by stand age, soil clay content, aspect, and planting density. The results of this study provide reference for reliable carbon accounting in other rubber-cultivated regions. In the last study, we explored how rubber trees growth and production response to climate change and regional management strategies (cultivation elevation, planting density). We applied the process-based Land Use Change Impact Assessment tool (LUCIA) calibrated with detailed ground survey data to model tree biomass development and latex yield in rubber plantations at the tree, plot and landscape level. Model simulation showed that during a 40-year rotation, lowland rubber plantations (< 900m) grew quicker and had larger latex yield than highland rubber (&#8807;900m). High planting density rubber plantations showed 5% higher above ground biomass than those at low- and medium-planting density. The mean total biomass and cumulative latex yield per tree over 40 years increased by 28% and 48%, respectively, when climate change scenarios were modelled from baseline to highest CO2 emission scenario (RCP 8.5). The same trend of biomass and latex yield increase with climate change was observed at plot level. Denser plantations had larger biomass, but the cumulative latex production decreased dramatically. The spatially explicit output maps produced during modelling could help maximize carbon stock and latex production of regional rubber plantations. Overall, rubber-based system required for appropriate monitoring scale in both temporal aspect (daily-, monthly-, and yearly-level) and in spatial aspect (pixel-, land use-, watershed-, and landscape- level). The findings from present study highlighted the important application of ecological modelling tools in nature resources management. The lessons learned here could be applicable for other rubber-cultivated regions, by updating with site-specific environmental variables. The significant role of rubber tree not limited in its nature latex production, it also lies in its great carbon sequestration potential. Our results here provided entry point for future developing comprehensive climate change adaption and mitigation strategies in South East Asia. By making use of interdisplinary cooperation, the sustainable rubber cultivation in Great Mekong Regions could be well realized.In den vergangenen Jahrzehnten wurde der Kautschukanbau in den Bergregionen des südostasiatischen Festlandes rasch ausgebaut. Die Auswirkungen von Umweltveränderungen auf die Entwicklung des Kohlenstoffbestandes von Kautschukbäumen sind durch die eingeschränkte Verfügbarkeit von Langzeit-Monitoring-Daten noch nicht vollständig geklärt. Vor dem Hintergrund der globalen Erwärmung und um die regionale Waldbewirtschaftung zu unterstützen, haben wir einen synergetischen Ansatz angewandt, der Feldmessungen und Modellierungswerkzeuge kombiniert, um die Vorhersage dynamischer Veränderungen der Kohlenstoffbestände zu verbessern. Die Kosten-Nutzen Abwägung für einen nachhaltigen Kautschukanbau bezüglich der Kautschuk-Kohlenstoffvorräte und der Optimierung der Latexproduktion wird im Weiteren diskutiert. Die erste Studie untersuchte die Auswirkungen regionaler Landnutzungsänderungen auf die Kohlenstoffbilanz der Landschaft. Das Naban River Watershed National Nature Reserve (NRWNNNR), Xishuangbanna, China, wurde als Fallstudienstandort ausgewählt. Die Bewertung der Kohlenstoffvorräte erfolgte mit der Rapid Carbon Stock Appraisal (RaCSA)-Methode. Diese basiert auf der Bewertung von Kohlenstoffvorräten auf dem Niveau von Bäumen, Grundstücken, Landnutzung und Landschaft, mit Einbindung von Feldprobennahme verbunden mit Fernerkundung und GIS-Technologie. Die Ergebnisse zeigten, dass Kautschukplantagen einen größeren zeitgemittelten Kohlenstoffvorrat hatten als nicht-forstliche Landnutzungsarten (Ackerland, Busch- und Grünland), aber viel weniger als natürliche Wälder. Während 23 Jahren (1989-2012) gewann das gesamte Gebiet des Naturschutzgebietes (26574 ha) 0,644 Tg C hinzu. Trotz Ausdehnung der Kautschukanbauflächen konnten die Aufforstungsaktivitäten in NRWNNR die Kohlenstoffvorräte erhöhen. Die regionale Bewertung des Kohlenstoffsequestrierungspotenzials von Kautschukbäumen hängt wesentlich von der Auswahl geeigneter allometrischer Gleichungen und des Biomasse-Kohlenstoff-Umwandlungsfaktors ab. Die zweite Studie entwickelte allgemeine allometrische Gleichungen für Kautschukbäume, basierend auf Daten aus Kautschukplantagen mit Umtriebszeiten von 4-35 Jahren, Höhenlagen von 621-1.127 m und lokal verwendeten Kautschukbaumklonen (GT1, PRIM600, Yunyan77-4) im bergigen Südwesten Chinas. Allometrische Gleichungen zur Berechnung der oberirdischen Biomasse (AGB), welche den Durchmesser in Brusthöhe (DBH), Baumhöhe und Holzdichte berücksichtigten, waren anderen Gleichungen überlegen. Wir haben auch die Anpassungsgüte des kürzlich vorgeschlagene pan-tropische Waldmodell getestet. Die Ergebnisse zeigten, dass die Vorhersage der AGB durch das mit der destruktiv bestimmten Biomasse und der Holzdichte kalibrierte Modell genauer war als die Ergebnisse des pan-tropischen Waldmodells, das an die lokalen Bedingungen angepasst wurde. Die Beziehungen zwischen DBH und Höhe, und DBH und Biomasse wurden durch die Anzapfung der Bäume beeinflusst. Aufgrund dessen müssen Biomasse- und C-Bestandsberechnungen für Kautschuk mit artspezifischen allometrischen Gleichungen durchgeführt werden. Basierend auf der Analyse von Umweltfaktoren, die auf Landschaftsebene wirken, stellten wir fest, dass die ober- und unterirdischen Kohlenstoffvorräte vor allem durch das Bestandsalter, den Tongehalt des Bodens, die Hanglage und die Pflanzdichte beeinflusst wurden. Die Ergebnisse dieser Studie liefern Anhaltspunkte für eine zuverlässige Kohlenstoffbilanzierung in anderen Kautschukanbaugebieten. In der letzten Studie haben wir untersucht, wie Kautschukbäume auf den Klimawandel und regionalen Managementstrategien (Anbauhöhe, Pflanzdichte) reagieren. Wir setzten das prozessbasierte Land Use Change Impact Assessment Tool (LUCIA) ein, das mit detaillierten Bodenuntersuchungsdaten kalibriert wurde, um die Entwicklung der Baumbiomasse und den Latexertrag in Kautschukplantagen auf Baum-, Parzelle- und Landschaftsebene zu modellieren. Die Modellsimulation zeigte, dass während einer 40-jährigen Rotationzeit die Flachland-Kautschukplantagen (< 900m) schneller wuchsen und eine höhere Latexausbeute hatten als die Hochland-Kautschukplantagen (&#8807;900m). Kautschukplantagen mit hoher Pflanzdichte zeigten eine um 5% höhere oberirdische Biomasse als solche mit niedriger und mittlerer Pflanzdichte. Der durchschnittliche Gesamtertrag an Biomasse und der kumulative Latexertrag pro Baum stieg in 40 Jahren um 28% bzw. 48%, wenn die Klimaszenarien vom Basisszenario bis zum höchsten CO2-Emissionsszenario (RCP 8. 5) durchsimuliert wurden. Dieser Trend der Zunahme der Biomasse- und Latexausbeute mit verstärktem Klimawandel wurde auch auf der Ebene der Parzelle beobachtet. Dichtere Plantagen hatten eine größere Biomasse, aber die kumulative Latexproduktion ging drastisch zurück. Die während der Modellierung erstellten räumlich expliziten Output-Karten könnten helfen, die Kohlenstoffvorräte und die Latexproduktion regionaler Kautschukplantagen zu maximieren. Allgemein ist für ein angemessenes Monitoring ein Kautschuk-basiertes System erforderlich, das sowohl in zeitlicher Hinsicht (Tages-, Monats- und Jahresebene) als auch in räumlicher Hinsicht (Pixel-, Landnutzungs-, Wassereinzugs- und Landschaftsebene) geeignet ist. Die Ergebnisse der vorliegenden Studie verdeutlichen die Bedeutung ökologischer Modellierungswerkzeuge im Naturressourcenmanagement. Die hier gemachten Erfahrungen könnten auch auf andere Kautschukanbaugebiete übertragen werden, indem sie mit standortspezifischen Umweltvariablen aktualisiert werden. Die bedeutende Rolle des Kautschukbaums ist nicht nur auf dieHerstellung von Naturlatex beschränkt, sondern liegt auch in seinem großen Potenzial zur Kohlenstoffbindung. Unsere Ergebnisse lieferen den Ausgangspunkt für die künftige Entwicklung umfassender Strategien zur Anpassung an den Klimawandel und zur Eindämmung des Klimawandels in Südostasien. Durch interdisziplinäre Zusammenarbeit könnte der nachhaltige Kautschukanbau in den Großen Mekong-Regionen realisiert werden

    Evaluation of the PROSAIL Model Capabilities for Future Hyperspectral Model Environments: A Review Study

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    Upcoming satellite hyperspectral sensors require powerful and robust methodologies for making optimum use of the rich spectral data. This paper reviews the widely applied coupled PROSPECT and SAIL radiative transfer models (PROSAIL), regarding their suitability for the retrieval of biophysical and biochemical variables in the context of agricultural crop monitoring. Evaluation was carried out using a systematic literature review of 281 scientific publications with regard to their (i) spectral exploitation, (ii) vegetation type analyzed, (iii) variables retrieved, and (iv) choice of retrieval methods. From the analysis, current trends were derived, and problems identified and discussed. Our analysis clearly shows that the PROSAIL model is well suited for the analysis of imaging spectrometer data from future satellite missions and that the model should be integrated in appropriate software tools that are being developed in this context for agricultural applications. The review supports the decision of potential users to employ PROSAIL for their specific data analysis and provides guidelines for choosing between the diverse retrieval techniques

    Remote Sensing of Biophysical Parameters

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    Vegetation plays an essential role in the study of the environment through plant respiration and photosynthesis. Therefore, the assessment of the current vegetation status is critical to modeling terrestrial ecosystems and energy cycles. Canopy structure (LAI, fCover, plant height, biomass, leaf angle distribution) and biochemical parameters (leaf pigmentation and water content) have been employed to assess vegetation status and its dynamics at scales ranging from kilometric to decametric spatial resolutions thanks to methods based on remote sensing (RS) data.Optical RS retrieval methods are based on the radiative transfer processes of sunlight in vegetation, determining the amount of radiation that is measured by passive sensors in the visible and infrared channels. The increased availability of active RS (radar and LiDAR) data has fostered their use in many applications for the analysis of land surface properties and processes, thanks to their insensitivity to weather conditions and the ability to exploit rich structural and texture information. Optical and radar data fusion and multi-sensor integration approaches are pressing topics, which could fully exploit the information conveyed by both the optical and microwave parts of the electromagnetic spectrum.This Special Issue reprint reviews the state of the art in biophysical parameters retrieval and its usage in a wide variety of applications (e.g., ecology, carbon cycle, agriculture, forestry and food security)

    Plant productivity and evaporation from remote sensing

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    Triennial Report: 2012-2014

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    Triennial Report Purpose [Page] 3 Geographical Information Science Center of Excellence [Page] 5 SDSU Faculty [Page] 6 EROS Faculty [Page] 13 Research Professors [Page] 19 Postdoctoral Fellows [Page] 24 GSE Ph.D Program [Page] 36 Ph.D. Fellowships [Page] 37 Ph.D. Students [Page] 38 Recent Ph.D. Graduates [Page] 46 Masters Students [Page] 56 Previous Ph.D. Students [Page] 58 Center Scholars Program [Page] 59 Research Staff [Page] 60 Administrative and Information Technology Staff [Page] 62 Computer Resources [Page] 66 Research Funding [Page] 67 Glancing Back, Looking Forward [Page] 68 Appendix I Alumni Faculty and Staff Appendix II Cool Faculty Research and Locations Appendix III Non-Academic Fun Things To Do Appendix IV Publications 2012-2014 Appendix V Directory Appendix VI GIScCE Birthplace Map Appendix VII How To Get To The GIScC
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