Bestimmung der Walddhöhe und Biomasse tropischer Wälder mit P-Band TomoSAR und GEDI-Beobachtungen

Die vertikale Struktur von Wäldern zu verstehen, ist entscheidend für die Bewertung der Kohlenstoffdynamik, der Ökosystemvielfalt und der Walddynamik. Dabei ist die Anwendung Lidartechnologie weit verbreitet um Metriken wie Waldbhöhe und oberirdische Biomasse (AGB) abzuschätzen. Die Nutzung von satelliten-basiertem Lidar ist jedoch in tropischen Wäldern schwierig, da diese oft von Wolken verhangen sind. Als Alternative könnten Daten von Radar-Satelliten genutzt werden, da diese Wolken durchdringen können. Allerdings ist das Potenzial der P-Band Synthetic Aperture Radar Tomographie-Technologie (TomoSAR) zur Erfassung von Biomasse und vertikaler Waldbeschaffenheit weitgehend unerforscht. In dieser Studie haben wir Lidardaten der Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) der NASA genutzt, um die Empfindlichkeit der P-Band SAR-Tomographie-Rückstreuung auf Waldbhöhe und AGB in zwei tropischen Wäldern in Gabun, Afrika (Lopé und Mondah), zu untersuchen. Wir haben Modelle des maschinellen Lernens entwickelt, um Waldbhöhe bzw. AGB aus TomoSAR-Profilen abzuschätzen, und unsere Ergebnisse gegen Daten des flugzeugbasierten Land, Vegetation und Eis Sensors (LVIS) verglichen. Unsere Ergebnisse zeigen eine mäßige Leistung bei der Abschätzung der Waldhöhe und eine mäßige bis gute Leistung bei der Abschätzung der Gesamt-Biomasse. Darüber hinaus haben wir die vertikale Verteilung der Biomasse mithilfe der korrigierten TomoSAR-Rückstreuung untersucht und mit AGB-Profilen verglichen, die aus Feldbeobachtungen in Mondah abgeleitet wurden. Unsere Ergebnisse deuten auf das Potenzial von TomoSAR-Beobachtungen hin um die vertikale Biomasse-Verteilung in tropischen Wäldern zu kartieren, obwohl weitere Feldbeobachtungen erforderlich sind, um diese Techniken zu verfeinern.

Diese Publikation ist Teil der Promotion von Xiao Liu, der an der Juniorprofessur für Umweltfernerkundung zu Methoden zur Abschätzung der vertikalen Verteilung von Waldbiomasse promoviert.

Liu, X., Neigh, C. S. R., Pardini, M., and Forkel, M. (2024).
Estimating forest height and above-ground biomass in tropical forests using P-band TomoSAR and GEDI observations
International Journal of Remote Sensing, 9, 45, 3129-3148, https://doi.org/10.1080/01431161.2024.2343134