Above Ground Biomass Estimation of Dalbergia sissoo Forest Plantation from Dual-Polarized ALOS-2 PALSAR Data

ABSTRACT

In this study, ALOS-2 PALSAR L-band dual-pol (HH and HV) synthetic aperture radar (SAR) images were used for above ground biomass (AGB) estimation of Shisham (Dalbergia sissoo) tree species in the managed forest of Chichawatni Irrigated Plantation, Sahiwal District, Punjab, Pakistan. A total of 15 plots were surveyed during the field campaign and locally developed tree species-specific allometric equation was used for AGB calculation. The SAR images were pre-processed and calibrated to sigma nought (dB) for statistical AGB modeling. Nonlinear regression models between field-based AGB (ton/ha) and SAR backscatter sigma nought (dB) values give R² (0.47 and 0.55) and RMSE (1.18 and 1.87) values for HH and HV-pol data, respectively. AGB maps generated through these regression models from both HH and HV-pol data show similar AGB values and spatial patterns. Due to a small number of sample plots, the Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV) proxy validation method was used for model validation, between estimated and predicted backscatter sigma nought (dB) values. The validation R² values are small; however, outliers are identifiable in the validation scatterplots. The AGB maps from this study are useful as a first estimate of AGB values from remote sensing in the study region, especially in the context of the REDD+ program.

RÉSUMÉ

Dans cette étude, de l'imagerie du radar à synthèse d'ouverture (RSO) du capteur ALOS-2 PALSAR en bande L en double polarisation (HH et HV) a été utilisée pour l'estimation de la biomasse aérienne (BA) du Sesham (Dalbergia sissoo) dans la forêt aménagée de Chichawatni Irrigated Plantation dans le district de Sahiwal, au Pendjab, Pakistan. Au total, 15 parcelles ont été recensées au cours de la campagne sur le terrain et l'équation allométrique spécifique à une espèce d'arbre développée localement a été utilisée pour le calcul de la BA. Les images RSO ont été prétraitées et calibrées à sigma zéro (dB) pour la modélisation statistique de la BA. Les modèles de régression non linéaire entre la BA (en tonnes par hectare) à partir des mesures de terrain et des valeurs de rétrodiffusion RSO de sigma zéro (dB) donnent respectivement des valeurs R² (0,47 et 0,55) et des valeurs REQM (1,18 et 1,87) pour les données en polarisation HH et HV. Les cartes de la BA générées à partir de ces modèles de régression avec comme entrées des données en polarisation HH et HV montrent des valeurs et distributions spatiales similaires de la BA. En raison du petit nombre de parcelles d'échantillonnage, la méthode de validation par proxy de « leave-one-out cross-validation » (LOOCV) a été utilisée pour la validation du modèle entre les valeurs de la rétrodiffusion de sigma zéro (dB) estimées et prévues. Les valeurs R² de validation sont faibles, mais les valeurs aberrantes sont identifiables dans les diagrammes de dispersion de validation. Les cartes de la BA de cette étude sont utiles comme première estimation des valeurs de la BA à partir de la télédétection dans la région d'étude, en particulier dans le contexte du programme REDD+.

Acknowledgments

The authors thank Divisional Forest Officer (DFO) Chichawatni and officials at the Punjab Forest Research Institute (PFRI) for their support in conducting this research. This work contributes to the NASA SERVIR Himalaya program, Pakistan REDD+ program, and NASA Land-Cover/Land-Use Change Program (No. NNX14AD94G).

Funding

This research was partially funded by the ICIMOD SERVIR-Himalaya Small Grants Program (http://www.icimod.org/?q=15158).