Mapeo de carbono del bosque tropical: Desde una escala local a una escala nacional

Transcripción

1 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: abaccini@whrc.org Desde el 4 al 5 de septiembre en Puyo, Ecuador

2 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: abaccini@whrc.org Desde el 12 al 13 de septiembre en Puerto Asís, Colombia

3 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 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)

4 Esquemas de campaña de campo en SPOT 5

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

6 Mapa de biomasa pantropical Mosaico MODIS de la mejor calidad Datos de NBAR del período sin nubes Compuesto MODIS de 500 m de Métrica GLAS analizada Serie de métricas (altura de árboles, intensidad de energía mediana (HOME)...) Campo colocalizado mediciones GLAS año 2007

7 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

8 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

9 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 Cortesía de pequeñas la: NASA - LBA Tiempo y costos Biomasa Conversión de datos de inventarios de árboles por relaciones alométricas (factores de expansión de biomasa en hojas y ramas)

10 Relación entre mediciones de campo y biomasa La biomasa forestal se relaciona con el tamaño del árbol (diámetro y altura) Biomasa (mg/ha) Diámetro del árbol

11 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

12 Ejemplo del método Combinación y asignación (Gibbs et al., 2007) Biomasa en la superficie del suelo Métrica de altura Lidar

13 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

14 Método directo Datos de biomasa: Mediciones de los inventarios forestales Sensores remotos: SPOT y RADAR/ALOS MODIS Mediciones ICESAT GLAS lidar

15 Distribución de muestras de biomasa de campo Camerún, Rep. de Congo, Uganda Mediciones de campo MODIS 1km NBAR (RGB 2,6,1)

16 Biomasa de superficie de suelo de MODIS 1km MODIS Biomasa en superficie de suelo (mg/ h) Biomasa observada (mg/ha) Un modelo R- árbol 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.

17 Biomasa en la superficie del suelo AG Biomass Lidar Height Metric Métrica de altura Lidar

18 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)

19 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.

20 Talleres de construcción de capacidad:

21 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

22 Campaña de campo con equipo local

23

24 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