El principal objetivo de este doctorado es apoyar el desarrollo de un sistema nacional de monitoreo forestal en Tanzania para informar sobre las emisiones actuales e históricas derivadas de la deforestación y la degradación forestal. El marco de la tesis se centra específicamente en el emergente contexto internacional de la iniciativa REDD + (Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación) de las Naciones Unidas, bajo la cual los países pueden obtener subsidios financieros para demostrar que están reduciendo sus emisiones de carbono de tierras forestales con respecto a su práctica histórica reciente.
La investigación se centró en cinco áreas de investigación:
La parte (1) revisa los antecedentes políticos de REDD +. En él se describen las normas y las opciones a ser abordadas por los países participantes y se demuestran algunos de los problemas técnicos y las opciones que pueden enfrentar y adoptar en la tecnología de teledetección.
La parte (2) presenta los resultados del trabajo de campo en Tanzania. Esto incluye la creación de una recopilación rápida de datos sobre el terreno y directrices sobre protocolos para vincular los datos de campo con los datos de teledetección, con el fin de producir mapas de cobertura vegetal y biomasa aérea utilizando imágenes de muy alta resolución.
La parte (3) demuestra la mejora en el mapeo de los bosques con una fina resolución espacial y alta frecuencia de adquisiciones con la llegada de los nuevos satélites Sentinel-2. Este potencial se ha probado en un área de bosque seco en el centro de Tanzania.
En la parte (4) se evalúa una estimación a gran escala de la biomasa terrestre para toda Tanzania, utilizando una combinación de datos de teledetección y de campo. La capacidad predictiva se investigó comparando los resultados con las mediciones en tierra realizadas por el inventario nacional.
La parte (5) investiga la dinámica de la deforestación alrededor de Dar es Salaam, junto con un modelo para inferir la probabilidad futura de deforestación a nivel nacional. La capacidad del modelo de replicar los patrones espaciales de deforestación se evaluó a través de datos del terreno.
Entre los principales resultados de este doctorado están que las estimaciones de cambios de cobertura forestal de diferentes fuentes tienen una amplia varianza a nivel nacional y que las estimaciones de emisiones para el proceso REDD + siguen siendo poco fiables. Hay un gran número de opciones a las que se enfrenta un sistema de monitoreo forestal, en términos de definiciones y métodos, que tienen un impacto en la factibilidad de implementación y en los resultados. Se ha demostrado la dificultad de vincular los datos de teledetección con los parámetros forestales de los estudios nacionales, con recomendaciones para mejorar la futura recopilación de datos sobre el terreno. Sin embargo, el uso sinérgico de la teledetección y los datos del estudio sobre el terreno pueden reducir efectivamente los costes de cartografía y monitoreo de los cambios y la degradación de los bosques. Para ello, se encontró que el uso de índices de textura y segmentación de imágenes de satélite de alta resolución espacial (5m) era útil en la producción de mapas de biomasa forestal. Además, la llegada de Sentinel-2 ofrece la oportunidad de analizar datos de media resolución espacial (<20m) en series temporales, especialmente útiles para áreas secas.The main objective of this PhD is to support the development of a national forest monitoring system in Tanzania so as to report on current and historical emissions which derive from deforestation and forest degradation. The framework of the thesis is specifically focused on the emerging international context of the REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Degradation) initiative from the United Nations, under which countries may obtain financial grants for demonstrating that they are reducing their carbon emissions from forest lands with respect to their recent historical practice.
The research focused on five focal areas of research:
Part (1) reviews the policy background to REDD+. It outlines the rules and choices to be addressed by participatory countries and demonstrates some of the technical problems and options that they can face and adopt in the remote sensing technology.
Part (2) presents the results from the PhD field work in Tanzania. This included the set-up of rapid field data collection and guidelines on protocols to link the field data to the remote sensing data, so as to produce maps of vegetation cover and above ground biomass using very high resolution images.
Part (3) demonstrates the improvement to map forests at a fine spatial resolution and high frequency of acquisitions with the arrival of the new Sentinel-2 satellites. This potential has been tested on an area of dry forest in Central Tanzania.
Part (4) tests a full scale estimate of above ground biomass for the whole of Tanzania, using a combination of remote sensing and field data. The predictive capability was investigated by comparing the results against ground measurements undertaken by the national inventory.
Part (5) investigates the dynamics of deforestation around Dar es Salaam, along with a model to infer future probability of deforestation at the national level. The ability of the model to replicate spatial patterns of deforestation was assessed through ground truth data.
Among the main outcome of this PhD is that estimates of forest change from different sources have wide variance at national level and emissions estimates for the REDD+ process remain unreliable. There are a large number of choices facing a forest monitoring system, in terms of forest definitions and methods, which have an impact on the feasibility of implementation and results. The difficulty of linking remote sensing data to the forest parameter from national surveys has been shown, with recommendations to improve future field data collection. However the synergistic use of remote sensing and field survey data can effectively reduce the costs for mapping and monitoring forest changes and forest degradation. For this, the use of high spatial resolution (5m) satellite image segmentation and texture indices was found to be useful in the production of forest biomass maps. Additionally, the arrival of Sentinel-2 data provides the opportunity to analyse medium high spatial resolution data (<20m) in time series, especially useful for dry areas
