| Titre : | Aboveground biomass mapping in French Guiana by combining remote sensing, forest inventories and environmental data |
| Auteurs : | Ibrahim Fayad, Auteur ; Nicolas Baghdadi, Auteur ; Stéphane Guitet, Auteur |
| Type de document : | article scientifique |
| Editeur : | Amsterdam : Elsevier, 2016 |
| Collection : | International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, ISSN 0303-2434 |
| Format : | p. 502-514 / cartogr. en coul. |
| Langues: | Anglais |
| Langues originales: | Anglais |
| Catégories : |
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| Tags : | Guyane ; LiDAR |
| Résumé : | Traduction et extrait du résumé : Dans cet article, nous émettons l'hypothèse que le problème de la mauvaise représentation des variations locales de la cartographie de la biomasse aérienne des forêts (AGB, "AboveGround Biomass") et de l'estimation de l'AGB avec une bonne précision est dû à la fois à des limites méthodologiques (saturation du signal et biais de dilution) et à un manque de données d'étalonnage adéquates dans cette gamme de valeurs de l'AGB. Nous testons cette hypothèse en développant un modèle de régression calibré pour prédire les variations des valeurs élevées d'AGB (moyenne >300 Mg/ha) en Guyane française par une approche méthodologique d'extrapolation spatiale avec des données provenant du système d'altimètre laser optique géoscientifique (GLAS), des inventaires forestiers, du radar, de l'optique, et des variables environnementales pour l'inter- et l'extrapolation spatiale. Compte tenu de leur nombre de points plus élevé, les données du GLAS permettent une couverture plus large des valeurs de l'AGB. |
