रिमोट सेंसिंग और जीआईएस जर्नल

अमूर्त

समीक्षा: सैटेलाइट रिमोट सेंसिंग का उपयोग करके वन उपरी भूमि बायोमास (एजीबी) का आकलन

गेबियन जोस, शात्री मंसूर, नितानन कोशी मैथ्यू

वन पारिस्थितिकी तंत्र एक महत्वपूर्ण कार्बन चक्र के रूप में कार्य करते हैं क्योंकि वे बड़ी मात्रा में बायोमास का निर्माण करते हैं। हालाँकि कई हालिया अध्ययनों ने रिमोट सेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म का उपयोग करके उपरोक्त भूमि बायोमास (AGB) अनुमान तक पहुँच बनाई है, लेकिन निश्चित मात्रा में वन बायोमास पर विभिन्न बैंड के संतृप्ति स्तर में फ़ील्ड और पर्याप्त ग्राउंड ट्रुथ डेटा से सत्यापन एक बड़ी चुनौती बनी हुई है जहाँ कोई भी इसे सफलतापूर्वक संबोधित नहीं कर पाया है। दूसरी ओर, इन-सीटू डेटा का उपयोग करना बहुत महंगा और थकाऊ है क्योंकि वन वृक्ष मापदंडों को इकट्ठा करने के लिए बहुत अधिक श्रम की आवश्यकता होती है। इसलिए, इस पत्र का उद्देश्य विभिन्न क्षेत्रों में AGB और प्लॉट नमूनों की मौजूदगी संख्या का अनुमान लगाने के लिए विभिन्न रिमोट सेंसिंग प्लेटफ़ॉर्म के बहु-उद्देश्यीय एकीकरण को विकसित करने के लिए एक समीक्षा आयोजित करना है। ग्राउंड लेवल पर AGB माप और उपलब्ध रिमोट सेंसिंग डेटा के बीच संबंधों पर केंद्रित एक समीक्षा आयोजित की गई थी जहाँ हाल ही में प्रकाशित लेख और रिपोर्ट (मुद्रित और इलेक्ट्रॉनिक सामग्री दोनों) एकत्र की गई थीं। पिछले अध्ययनों से, तीन मुख्य विधियों अर्थात् छवि प्री-प्रोसेसिंग, प्रोसेसिंग और पोस्ट-प्रोसेसिंग का उपयोग करके विभिन्न प्रकार के मॉडल लागू किए गए थे। इस समीक्षा पत्र से यह पता चला कि एल-बैंड एसएआर डेटा का उपयोग करने से वन के ऊपर के बायोमास का अनुमान लगाने में ऑप्टिकल रिमोट सेंसिंग सैटेलाइट से बेहतर प्रदर्शन हुआ। एसएआर या माइक्रोवेव प्लेटफ़ॉर्म से बैकस्कैटरिंग एजीबी के साथ महत्वपूर्ण रूप से दिखाई देती है जहाँ एचवी ध्रुवीकरण एचएच ध्रुवीकरण की तुलना में वन संरचना को अलग करने में प्रभुत्व था। इसलिए, वास्तविक अध्ययन में प्रस्तावित मॉडल का मूल्यांकन पर्याप्त मात्रा में फ़ील्ड डेटा की उपस्थिति और विभिन्न रिमोट सेंसिंग सेंसर के अनुप्रयोग के साथ गहन जांच के साथ किया जाना चाहिए।