Description du jeu de données
La carte de la biomasse de « l'étude sur la dynamique des écosystèmes mondiaux » (Global Ecosystem Dynamics Investigation : GEDI) est une carte de la densité moyenne de la biomasse aérienne (DMBA) à résolution spatiale de 1x1 km (« 1-km » ci-après) dérivée des données lidar de GEDI (version 2) calibrées à l'aide d'un réseau international de parcelles d'inventaire sur le terrain combinées à des données coïncidentes de balayage laser aéroporté. Ces produits ont été développés par l'Université du Maryland en collaboration avec le Service des forêts des États-Unis et le Goddard Space Flight Center de la NASA.
La mission GEDI caractérise la structure et la dynamique des écosystèmes pour permettre une quantification et une compréhension améliorées du cycle du carbone et de la biodiversité de la Terre. L'instrument lidar GEDI est optimisé pour cartographier la structure de la canopée et la biomasse aérienne dans les forêts tropicales et tempérées de la Terre, entre 51,6° N et 51,6° S de latitude. Ces cartes soutiennent un large éventail d'applications de gestion, scientifiques et politiques.
Un cadre statistique permet une estimation à forme fermée de l'AGBD (« Above Ground Biomass Density » ou en français : densité de la biomasse aérienne) moyenne et de son incertitude à l'échelle de cellules de grille de 1 km, et à des échelles plus grandes jusqu'à la taille de la cellule de grille ou l'étendue de la zone définie par l'utilisateur. GEDI fournit actuellement des estimations de l’AGBD moyenne (Mg ha-1) à l'échelle d'un kilomètre et l'incertitude de ces estimations est exprimée par l'erreur standard de la moyenne. Le produit de 1 km ne contient pas d'estimations pour toutes les cellules de la grille car la GEDI n'a pas encore atteint une couverture globale à cette résolution spatiale. Ces estimations représentent notre meilleure compréhension de la distribution spatiale de la biomasse des forêts tropicales et tempérées de la Terre.
Utilisation
Le jeu de données de 1 km est constitué de deux fichiers raster : (a) l’AGBD moyenne ; et (b) l'erreur standard de la moyenne, les deux étant en unités de Mg ha-1. L'estimation de l’AGBD concerne l'ensemble de la cellule, mais certains utilisateurs auront besoin d'une estimation associée uniquement à la partie boisée de la cellule. Ces utilisateurs peuvent déterminer quelle fraction de la cellule est forestière en utilisant la carte à résolution fine de leur choix et diviser l'estimation de l'AGBD par cette fraction pour obtenir une moyenne pour la zone forestière. GEDI permet aux utilisateurs de choisir le masque qui convient le mieux à leur application en ne prédéfinissant pas un masque sub-kilométrique forêt/non-forêt. De plus amples détails sont fournis dans le document ATBD (Algorithm Theoretical Basis Document) de GEDI Level-4B (L4B).
Pour les cellules de grille avec des estimations valides, l'erreur standard estimée de la moyenne dépend de l'ajustement des modèles de biomasse de l'empreinte (variance du modèle) et de la densité des observations et des traces au sol (variance de l'échantillon). Les cellules de grille sans estimation moyenne valide de la biomasse n'ont pas de données (-9999). La distribution des cellules sans données n'est pas uniforme, avec un taux de non-réponse plus élevé : 1) plus tôt dans la durée de vie de la mission ; 2) plus près de l'équateur où le schéma de passage de l'ISS est plus rare ; 3) dans les zones nuageuses ; et 4) dans les zones où les traces au sol de référence n'ont pas été échantillonnées en raison d'un problème d'échantillonnage orbital rencontré au cours de la deuxième année des missions. Ce problème d'échantillonnage orbital impliquait la couverture répétée de certaines traces au sol au détriment d'autres, en raison d'un changement imprévu de l'altitude de l'ISS.
Méthodologie
Le produit GEDI utilise le produit GEDI Niveau-4A (Communiqué 2) de l’empreinte de la biomasse comme entrée. L'algorithme GEDI L4A convertit chaque forme d'onde de surface de haute qualité en une prédiction de l’AGBD, et le produit L4B utilise l'échantillon présent à l'intérieur des limites de chaque cellule de 1 km pour déduire statistiquement l'AGBD moyenne. L'algorithme utilisé pour générer les prédictions de biomasse d'empreinte L4A est décrit dans l'ATBD pour la biomasse aérienne d'empreinte de niveau 4A de GEDI et les algorithmes utilisés pour générer les mesures de hauteur utilisées comme prédicteurs pour l'AGBD sont décrits dans l'ATBD pour le traitement des formes d'onde de transmission et de réception de GEDI pour les produits L1 et L2. Les ATBD sont disponibles sur le
site web de GEDI..
Un mode d'inférence basé sur un modèle hybride est utilisé dans le produit L4B. Les estimations correspondantes de l'erreur standard de la moyenne sur 1 km propagent l'incertitude due à la fois à l'échantillonnage de la zone de 1 km par GEDI (par opposition à la réalisation d'observations à couverture complète) et au fait que les valeurs de biomasse L4A sont modélisées dans un processus sujet à l'erreur au lieu d'être mesurées dans un processus que l'on peut supposer sans erreur. Les traces au sol de GEDI sont traitées comme des échantillons de grappes dans le cadre du paradigme d'inférence hybride, et au moins deux grappes sont nécessaires pour créer une estimation valide.
La grille globale EASE 2.0 d'une résolution de 1 km2 est utilisée pour partitionner les observations de l'empreinte GEDI en cellules de grille en fonction de l'emplacement du centre de l'empreinte. Cette grille imbriquée présente des cellules de surface égale et est compatible avec de nombreux ensembles de données existants sur la biosphère. De plus amples informations sur cette grille sont disponibles auprès du U.S. National Snow and Ice Data Center (NSIDC) à l'adresse
https://nsidc.org/data/ease.
Incertitude et précision
GEDI’s Level-1 (L1) science requirement states that 80% of 1-km cells must be estimated to within a standard error of either 20 Mg/ha or 20% of the estimate, whichever is greater. The Quality Flag variable (2 = meets L1 requirement) facilitates tracking of mission progress with respect to this goal. Just as is the case with designed samples used by the world’s national forest inventories, including the Forest Inventory and Analysis program of the US Forest Service, uncertainty (the standard error of the estimate) is assessed using sample theory in conjunction with observed sample numbers and variances.
L'incertitude de l’estimation de la biomasse moyenne est déterminée par l'estimateur décrit par l'estimation hybride. L'estimateur de variance hybride a deux composantes, dont la première est la variance du modèle de l'AGBD du champ L4A à GEDI. La seconde composante de variance est liée au plan d'échantillonnage de GEDI. Ces composantes de variance permettent à l'utilisateur de décomposer l'incertitude exprimée dans la variable de l'erreur standard en ses composantes primaires.
Maintien du jeu de données
Il s'agit d'un produit du communiqué 2 de GEDI qui sera publié au DAAC ORNL de la NASA, avec une sortie prévue en octobre 2021. Des mises à jour annuelles de ces produits sont prévues pour intégrer les nouvelles observations recueillies par GEDI et les améliorations apportées aux algorithmes L4A et L4B. La mission GEDI a récemment été prolongée et devrait collecter des données au moins jusqu'en janvier 2023.
Caractéristiques techniques (exemple)
Résolution spatiale: 1 km
Couverture géographique: 51.6° N et 51.6° S
Couverture temporelle: du 18-04-2019 au 09-06-2021
Fréquence de mise à jour: Annuelle
Format: GeoTIFF
Politique des données: Creative Commons Attribution 4.0 International (CC-BY-4.0)
Guide ou manuel d’utilisation associé
Mode d'emploi
Données
Points de contact pour les questions et les requêtes
John Armston
Professeur de recherche associé
Université du Maryland, College Park, États-Unis
Courrier électronique: armston@umd.edu
Sean Healey
Ingénieur écologue
Service des forêts des États-Unis
Courrier électronique: seanhealey@fs.fed.us
Ralph Dubayah
Professeur
Université du Maryland, College Park, États-Unis
Courrier électronique: dubayah@umd.edu
