Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972
Title: | Aboveground biomass estimation in conifer and deciduous forests with the use of a combined approach |
Other Titles: | Оцінка надземної біомаси хвойних і листяних лісів із застосуванням комбінованого підходу |
Authors: | Lovynska, Victoriya Ловинська, Вікторія Миколаївна Sytnyk, S. Ситник, С. Stankevich, S. Станкевич, С. Holoborodko, Kateryna Голобородько, Катерина Василівна Tkalich, Yuriy Ткаліч, Юрій Ігоревич Nikovska, I. Ніковська, І. Bandura, Lyubov Бандура, Любов Павлівна Buchavuy, Y. Бучавуй, Ю. |
Keywords: | biomass біомаса NDVI NDVI multispectral images мультиспектральні зображення Pinus sylvestris Pinus sylvestris Robinia pseudoacacia Robinia pseudoacacia multiple regression method метод множинної регресії |
Issue Date: | 2024 |
Publisher: | Дніпровський національний університет імені Олеся Гончара |
Citation: | Lovynska, V., Sytnyk, S., Stankevich, S., Holoborodko, K., Tkalich, Y., Nikovska, I., Bandura, L., & Buchavuy, Y. (2024). Aboveground biomass estimation in conifer and deciduous forests with the use of a combined approach. Biosystems Diversity, 32(2), 210-216. – Режим доступу : https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972 |
Abstract: | The complex action of environmental factors often triggers the biomass formation in forest plantations, which is crucial for carbon balance and environmental monitoring, especially in the context of climate change. In this article, we present data on the aboveground biomass accumulation for black locust and common pine (Pinus sylvestris and Robinia pseudoacacia) as the two most common forest-forming species in the steppe zone. For this purpose, we propose a reliable approach to monitoring of aboveground forest biomass with combining Sentinel-2 multispectral imaging techniques (with Lband) and biometric processing data from coniferous and deciduous stands obtained from field surveys. We represent the results of field surveys with established indicators of aboveground biomass of forest plantations in the field experiment, which averaged 159.9 ± 9.0 t/ha in the studied region. The biometric indexes obtained from the field experiments were used to develop models for predicting biomass using the remote method. Based on the processing of satellite image data, forest vegetation indices were analysed, among which the NDVI (normalized difference vegetation index) was the best predictor to assess biomass. The multiple regression method was found to be the best for predicting and mapping the aboveground biomass in P. sylvestris and R. pseudoacacia within the studied area (RMSE – 23.46 t/ha). Based on the results obtained, we created a map of the aboveground biomass distribution in black locust and common pine stands within the studied region. We established reliable correlations between biometric parameters (mean diameter at breast height, mean height) and aboveground biomass of stands with indicators of spectral bands in satellite images. This enables us to use the constructed modelsto estimate the overall productivity of coniferous and deciduous forest stands for large areas. Комплексна дія екологічних факторів часто викликає формування біомаси в лісових насадженнях, що має вирішальне значення для вуглецевого балансу та екологічного моніторингу, особливо в умовах зміни клімату. У цій статті ми наводимо дані щодо надземного накопичення біомаси акації та сосни звичайної (Pinus sylvestris та Robinia pseudoacacia) як двох найпоширеніших лісоутворюючих видів у степовій зоні. З цією метою ми пропонуємо надійний підхід до моніторингу надземної лісової біомаси з поєднанням методів мультиспектральної візуалізації Sentinel-2 (з Lband) і даних біометричної обробки хвойних і листяних насаджень, отриманих під час польових досліджень. Наведемо результати польових обстежень із встановленими показниками надземної біомаси лісових насаджень у польовому досліді, які в середньому по досліджуваному регіону становили 159,9 ± 9,0 т/га. Отримані в польових умовах біометричні показники були використані для розробки моделей прогнозування біомаси дистанційним методом. На основі обробки даних супутникових знімків було проаналізовано індекси лісової рослинності, серед яких NDVI (індекс нормалізованої різниці рослинності) був найкращим предиктором для оцінки біомаси. Метод множинної регресії виявився найкращим для прогнозування та картування надземної біомаси P. sylvestris та R. pseudoacacia в межах досліджуваної території (RMSE – 23,46 т/га). На основі отриманих результатів створено карту розподілу надземної біомаси акації та сосни звичайної в межах досліджуваного регіону. Встановлено достовірні кореляційні зв’язки біометричних параметрів (середній діаметр на висоті грудей, середня висота) та надземної біомаси деревостанів з показниками спектральних смуг на супутникових знімках. Це дає змогу використати побудовану модель для оцінки загальної продуктивності хвойних і листяних насаджень на великих площах. |
URI: | https://ecology-dp-ua.translate.goog/index.php/ECO/article/view/1269?_x_tr_sl=en&_x_tr_tl=ru&_x_tr_hl=ru&_x_tr_pto=sc https://dspace.dsau.dp.ua/handle/123456789/9972 |
ISSN: | ISSN 2519-8513 (Print) ISSN 2520-2529 (Online) |
Appears in Collections: | Наукові публікації в наукометричній базі Scopus |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
1269-Article Text-2278-1-10-20240729.pdf | 1,33 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.