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Mapeo de carbono del bosque
tropical: Desde una escala local a
una escala nacional
A. Baccini y W. Walker
N. Laporte
S. J. Goetz
J. Kellndorfer
The Woods Hole Research Center, 149 Woods Hole Road, Falmouth, MA 02540, USA
Contactos: [email protected]
Desde el 4 al 5 de septiembre en Puyo, Ecuador
Mapeo de carbono del bosque
tropical: Desde una escala local a
una escala nacional
A. Baccini y W. Walker
N. Laporte
S. J. Goetz
J. Kellndorfer
The Woods Hole Research Center, 149 Woods Hole Road, Falmouth, MA 02540, USA
Contactos: [email protected]
Desde el 12 al 13 de septiembre en Puerto Asís, Colombia
Proyecto Moore / Google / Packard:
Mapeo pantropical de la cubierta del bosque y
reserva asociada de carbono en la superficie del
suelo
3 objetivos principales
(1a) compilar un mosaico de imágenes de radar sin
nubes de 2007 del ALOS (satélite de
observación terrestre avanzado) @ de alta
resolución (20-30m)
(1b) mapear la extensión de cubierta de bosque
(bosque/no bosque) w.1a
(2) mapear las reservas de carbono con resolución
moderada (500 m) usando sensores ópticos
(MODIS) y lidar (GLAS)
Esquemas de campaña de campo en SPOT 5
Mapas de la biomasa de alta resolución
Mapa 1
r:0.9 RMSE:
25 mgC/ha
SPOT 5 con esquemas de campos
Mapa de biomasa
Mapa de biomasa pantropical
•  Mosaico MODIS de la mejor calidad
•  Datos de NBAR
del período 2005–2006
•  sin nubes
Compuesto MODIS de 500
m de 2005-2006
•  Métrica GLAS analizada
•  Serie de métricas (altura de árboles, intensidad de
energía mediana (HOME)...)
•  Campo colocalizado
mediciones
GLAS año 2007
Biomasa
Reducir la incertidumbre
en las estimaciones de carbono
Entrada para REDD/carbono
Mercado
Deforestación
Consulte el valor
monetario del
carbono en A.
Cattaneo “Stock
Flow
Approach”
CO2 Emisiones de 1990/2000
Bosquejo
 
Biomasa del bosque en la superficie del
suelo
 
Características provenientes de datos
existentes
 
Estudios basados en sensores remotos
(RS)
 
Integración del conocimiento local con los
datos de campo basados en RS
 
Desde un mapa de biomasa en la
Información sobre biomasa
forestal
Los datos sobre biomasa forestal se pueden
obtener o deducir de:
Inventarios forestales
• 
• 
• 
• 
Datos precisos a escala nacional
Datos no continuos en el espacio
Datos detallados pero representativos de áreas pequeñas
Tiempo y costos
Cortesía de la: NASA - LBA
Biomasa
•  Conversión de datos de inventarios de árboles por relaciones
alométricas (factores de expansión de biomasa en hojas y
ramas)
Relación entre mediciones de campo y biomasa
Biomasa (mg/ha)
La biomasa forestal se relaciona con el tamaño del
árbol (diámetro y altura)
Diámetro del árbol
Estimación de la biomasa en grandes áreas
Inventarios forestales
•  Método de estratificación y multiplicación (SM)
–  Asignación de un valor de biomasa promedio a un mapa de
cobertura vegetal y uso del suelo
•  Método de combinación y asignación (CA)
–  Extensión de SM, con información de varias capas y SIG/
pesos (Gibbs et al. 2007)
•  Método de sensores directos remotos (DR)
–  Modelos empíricos en que los datos RS se calibran con las
estimaciones de campo (Baccini et al., 2004, Blackard et al.
2008, Blackard et al., 2008)
Goetz et al., 2009
Biomasa
en
la
superficie
del
suelo
Ejemplo del método
“Combinación y asignación”
(Gibbs et al., 2007)
Métrica
de
altura
Lidar
Estratificación y multiplicación (SM)
•  Número adecuado de
muestras requeridas en
cada caso
•  Errores en el mapa
temático
•  Cubierta del suelo que se
relaciona sólo parcialmente
con la biomasa (p. ej., dentro
de la variabilidad de la clase)
Baccini y Friedl, 2007
Método directo
Datos de biomasa:
•  Mediciones de los inventarios
forestales
Sensores remotos:
•  SPOT y RADAR/ALOS
•  MODIS
•  Mediciones ICESAT – GLAS lidar
Distribución de muestras de biomasa de
campo Camerún, Rep. de Congo, Uganda
Mediciones
de
campo
MODIS
1km
NBAR
(RGB
2,6,1)
MODIS Biomasa en
superficie de suelo (mg/
h)
Biomasa de superficie de suelo de MODIS 1km
Biomasa observada
(mg/ha)
Un modelo Rárbol que
explica 82%
de las
variantes en
la densidad
de la biomasa
en la
superficie del
suelo, con un
error de la
raíz cuadrada
media
(RMSE) de
50,5 t/ha
(25 tC/ha)
para valores
de hasta 360
t/ha.
Lidar
Height
Metric
Métrica
de
altura
Lidar
Biomasa
en
la
superficie
del
suelo
AG
Biomass
Estructura de la vegetación de
GLAS
Las
métricas
Lidar
se
han
usado
extensivamente
para
caracterizar
la
estructura
de
la
vegetación
(Sun
et
al.
2008,
Lefsky
et
al.
2005,
Lefsky
et
al.
1999)
70
m
Drake
et
al.
(2003),
Lefsky
et
al.
2005,
Drake
et
al.
En
2002
se
encontró
una
estrecha
relación
entre
AGB
y
las
métricas
Lidar
(HOME)
Sistema del altímetro láser para geociencias
(GLAS).
La figura muestra 30% de
las fotos de GLAS L2A
(año 2003) después de los
procedimientos de análisis.
Utilizamos 1,3 millones de
observaciones.
Talleres de construcción de capacidad:
Datos de campo
•  Ubicación predefinida de forma cuadrada
de 40 m por 40 m
•  Mediciones del diámetro DAP
de los árboles
•  Todos los árboles
con diámetro
DAP > 5 cm
•  Altura de los árboles
•  Tres árboles
–  Los 3 árboles más altos
Campaña de campo con equipo local
Resumen
•  Integración de los conocimientos locales con las
mediciones de campo con estimaciones sobre el
área del bosque y el carbono provistas por
sensores remotos
•  Actividades conjuntas para generar estimaciones
regionales, información local para guiar los
procesos nacionales y regionales
•  Estimaciones de biomasa consistentes entre
regiones/reservas/países