کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6949727 | 1451286 | 2014 | 10 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Remotely sensed biomass over steep slopes: An evaluation among successional stands of the Atlantic Forest, Brazil
ترجمه فارسی عنوان
زیست توده ای از راه دور در دامنه های شیب دار ارزیابی می شود: ارزیابی میان مخروط های جانشینی جنگل اقیانوس اطلس، برزیل
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بیوماس زیرزمینی، جانشینی جنگل، جنگل استوایی، شیب تند، سنجش از دور،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
سیستم های اطلاعاتی
چکیده انگلیسی
Remotely sensed images have been widely used to model biomass and carbon content on large spatial scales. Nevertheless, modeling biomass using remotely sensed data from steep slopes is still poorly understood. We investigated how topographical features affect biomass estimation using remotely sensed data and how such estimates can be used in the characterization of successional stands in the Atlantic Rainforest in southeastern Brazil. We estimated forest biomass using a modeling approach that included the use of both satellite data (LANDSAT) and topographic features derived from a digital elevation model (TOPODATA). Biomass estimations exhibited low error predictions (Adj. R2Â =Â 0.67 and RMSEÂ =Â 35Â Mg/ha) when combining satellite data with a secondary geomorphometric variable, the illumination factor, which is based on hill shading patterns. This improved biomass prediction helped us to determine carbon stock in different forest successional stands. Our results provide an important source of modeling information about large-scale biomass in remaining forests over steep slopes.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 88, February 2014, Pages 91-100
Journal: ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing - Volume 88, February 2014, Pages 91-100
نویسندگان
Jomar Magalhães Barbosa, Ignacio Melendez-Pastor, Jose Navarro-Pedreño, Marisa Dantas Bitencourt,