Descripción del conjunto de datos
El mapa NCEO biomasa leñosa aérea de África (Africa Aboveground Woody Biomass - AGB) para el año 2020 con una resolución espacial de 100 m fue creado usando una combinación de LiDAR, Radar de Apertura Sintética (Synthetic Aperture Radar - SAR) y datos basados en la óptica. Este producto fue elaborado por el
Centro Nacional de Observación de la Tierra (National Centre for Earth Observation - NCEO) del Reino Unido a través de los programas del Ciclo del Carbono y de Ayuda Oficial al Desarrollo (Official Development Assistance - AOD).
Uso
El conjunto de datos está compuesto por dos archivos: i) Raster de biomasa leñosa sobre el suelo y ii) Raster de caracterización de la incertidumbre. Ambos tienen una resolución espacial de 100 m. La biomasa leñosa aérea (Aboveground woody biomass - AGB) se expresa como materia seca en Mg ha
-1. Los usuarios deben tener presente que el mapa es un conjunto de datos a escala continental, que ha sido creado mediante la combinación de diferentes tipos de datos con un único método para toda la zona de estudio. En consecuencia, la precisión puede variar para las diferentes tipos de vegetación y regiones.
Metodología
El modelo se basa en un algoritmo inicialmente desarrollado por Pedro Rodrigues Veiga e implementado en Google Earth Engine (Gorelick et al., 2018). Se generó primero un mapa del Modelo de Altura de Dosel (CHM) para África combinando grupos de mediciones de altura de dosel de las huellas del Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) (Dubayah et al., 2020) con datos SAR en banda L (JAXA ALOS-2 PALSAR-2) (Shimada et al., 2014) y la Cobertura Arbórea Porcentual (PTC). La versión 1.0 del modelo utilizó PTC derivada de Landsat (Hansen et al., 2013), mientras que la versión 2.0 utilizó la Fracción de Cobertura Arbórea de Copernicus a partir de PROBA-V (Buchhorn et al., 2020). Luego, la altura del dosel se calculó mediante un algoritmo de Random Forests (RF) dentro de un marco de calibración/validación espacial k-fold. Se usaron grupos de huellas GEDI como datos de referencia para la estimación del CHM agrupando 4 huellas consecutivas a lo largo de la trayectoria. Luego, se utilizó un modelo empírico que relaciona el CHM con la biomasa aérea (AGB), desarrollado utilizando varios productos de biomasa aérea LiDAR, para estimar la AGB. Los datos de cobertura arbórea también se utilizaron para restringir las estimaciones de AGB a los píxeles con cobertura arbórea superior al 0% (descartando desiertos, cuerpos de agua, etc.).
Incertidumbre y precisión
En primer lugar, estimamos ε
CHM que es la desviación estándar (SD) de nuestra recuperación de CHM con base en RF y obtenida de la siguiente forma: ε
CHM = (ε
2medición + ε
2diferencia_temporal + ε
2muestreo + ε
2predicción)
1/2, donde ε
medición es la desviación estándar que se origina del error de medición de la huella GEDI, ε
diferencia_temporal es la desviación estándar originada por el uso de huellas GEDI e imágenes EO tomadas en periodos de tiempo distintos, y ε
muestreo es la desviación estándar originada por la variabilidad del CHM dentro del píxel. La ε
predicción corresponde a nuestro modelo de SD originado por el marco espacial k-fold. La ε
predicción también contempla los errores que ocurren si los sitios de muestreo no son realmente representativos de la distribución de CHM en la región. SD total de nuestra estimación de AGB a nivel de píxel ε
AGB se compone de diferentes fuentes de error, que se consideran independientes y aleatorias. Estos se propagan con la siguiente ecuación: ε
AGB = (ε
2CHM + ε
2LiDAR + ε
2model)
1/2, donde ε
LiDAR es la SD de los mapas AGB LiDAR usados como referencia e integra las mediciones de campo, las alometrías de los árboles y los errores del modelo. El ε
model es el error del modelo empírico AGB = f(CHM).
El producto AGB se valida contra un gran conjunto de datos de estimaciones de AGB in situ (parcelas de inventario forestal), y AGB estimado con datos LiDAR aerotransportados. La validación inicial independiente usando mediciones en tierra y LiDAR aéreo arroja un RMSE = 48,5 Mg ha
-1 un R
2 = 0.83.
Mantenimiento del conjunto de datos
Este producto hace parte de un conjunto de datos más amplio que abarca los años 2007, 2008, 2009, 2010, 2015, 2016, 2017, 2018, 2019 y 2020. Están previstas nuevas actualizaciones, pero dependerán de la financiación y de la disponibilidad de datos.
Características técnicas
Resolución espacial: ~100m
Cobertura geográfica: Continental (Africa)
Cobertura temporal: 2007-2010; 2015-2020
Frecuencia de actualización: Annual
Formato: GeoTIFF
Política de datos: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0)
Orientación asociada o manual de usuario
Manual del producto disponible (octubre de 2021) en
El informe de validación no está disponible (octubre de 2021), pero lo estará desde: Repositorio de investigación de la Universidad de Leicester - Examinar
Enlace del conjunto de datos disponible (octubre de 2021) en
Contacto para consultas
Dr Nezha Acil
Investigador asociado
Centro Nacional de Observación de la Tierra
Universidad de Leicester, Space Park Leicester, Reino Unido
Email: n.acil@leicester.ac.uk
