APLICAÇÃO DE INDICES DE VEGETAÇÃO PARA AVALIAR O ESTOQUE DE CARBONO

Uma metodologia e abordagem é muito importante para o monitoramento e avaliação do carbono florestal (Smith et al., 2008, Soenen et al., 2010). Quanto maior a densidade da coroa, maior é o valor da refletância. É óbvio que a maior densidade de flocos é o indicador da maior biomassa e carbono. Assim, a reflexão da xícara que é capturada como dados em sensoriamento remoto é uma ferramenta útil para avaliar o carbono florestal (Näsi et al., 2015, Cui et al., 2019). O carbono florestal é creditado como um crédito de carbono, não como um mecanismo de REDD+. O carbono está contribuindo para minimizar o impacto do clima (Palmer, 2011). As people's bilhões se beneficiam da floresta e do ecossistema florestal, os benefícios podem ser simplesmente classificados em benefícios tangíveis e intangíveis. Os benefícios tangíveis são madeira, lenha, forragem, lixo, Medicamentos enquanto os benefícios intangíveis são a conservação do solo, fertilidade, restauração da água. Milhões de indústrias são baseadas em produtos tangíveis que têm apoiado a promoção da subsistência da população local. O sequestro de carbono é dois importantes benefícios indevidos na floresta (Gunawardena et al., 2020).

O sequestro de carbono está desempenhando um papel vital na minimização do impacto das mudanças climáticas, reduzindo o mecanismo de redução de emissões por degradação e degradação florestal (REDD), tornando-se popular especialmente em países onde a degradação florestal é muito alta (Asner et al., 2010, Bhandari, 2012, Cao et al., 2010, Bhandari, 2012, Cao et al., 2010). 2012), 1 tonelada de carbono acumulada na atmosfera resultou na remoção de 3,67 toneladas de dióxido de carbono da atmosfera. Mais de um país está trabalhando com o mecanismo de REDD+ no mundo (Mandal et al., 2017, Amir et al., 2018). Essa fase é considerada como um pagamento baseado em fases que não funciona no mecanismo de REDD+ que requer estratégias de REDD+, relatórios de monitoramento e verificação e o nível de encaminhamento de emissão (Mandal et al., 2016, Zhong et al., 2017, Sharma & Kakchapati, 2018.

Técnicas de sensoriamento remoto (SR) têm sido utilizadas para melhorar o uso do mapeamento e monitoramento da vegetação (Ingram et al., 2005; Lu et al., 2004; Maynard et al., 2007), que mede a reflexão espectral da vegetação (Zianis et al., al. al., 2005). Em diversas pesquisas, os modelos de índice de vegetação (IVs) baseados em satélites são os modelos mais utilizados para a estimativa da biomassa (Foody et al., 2003; Schlerf et al., 2005; Zheng et al., 2004). Muitos estudos prévios revelaram uma relação positiva significativa entre a biomassa e os índices de vegetação (Steininger, 2000; Zheng et al., 2004, Maynard et al., 2007). Da mesma forma, uma pesquisa na província de Savannakhet, Laos PDR mostrou uma correlação significativa entre a biomassa isolada (AGB) e o valor de reflexão espectral de diferentes índices (Vicharnakorn et al., 2014). No entanto, esses tipos de pesquisas são muito limitados no Nepal. Assim, este estudo foi realizado para estimar o estoque de carbono e mostrar sua correlação com o valor de reflexão dos índices e também dos fatores que afixam o estoque de carbono nas florestas comunitárias.

A maior quantidade de estoque de carbono foi Mahalaxmi CF com 30,42 tons/ha, seguida por Mahakalsthan CF com 22,62 tons/ha. Da mesma forma, Gumalchowki CF tem uma quantidade de carbono comparativamente menor, de 21,55 toneladas/ha. Mahalaxmi CF tem árvores de diâmetro comparativamente maior, conteúdo úmido e serapilheira do que em Mahakalsthan e Gumalchowki CF. A quantidade de estoque de carbono varia de acordo com a estação, tipo de vegetação, localização geográfica e técnica de manejo utilizada (KC, 2019). Foi registrado que quanto maior a classe diamétrica, maior será a quantidade de estoque de carbono. Além disso, os táxons de fixação de carbono variam com a paisagem florestal, espécies e local (Grierson et al., 1992).

A participação de carbono foi maior em Pinus wallichiana em Gumalchowki e Mahalaxmi CF, enquanto foi maior em Pinus roxburghii em Mahakalsthan CF. Comparativamente, Rhodedendron arboretum tem uma quantidade menor em todas as FCs. Todas as florestas comunitárias estão voltadas para o norte, pois o estoque de carbono por Pinus spp foi maior. Uma pesquisa realizada em duas CFs de Myagdi e uma CF do distrito de Sindhupalchowk mostrou que o stub de carbono na parte superior e inferior do distrito era maior apenas no aspecto norte, enquanto era menor no aspecto oeste no caso de Pinus roxburghii (Mandal et al., 2017). O estudo da planta florestal no vale de Katmandu também mostrou que a floresta de pinheiros tem o maior estoque de biomassa e carbono, a razão para a confiança pode ser grande em diâmetro (Sharma et al., 2020).−1 ) no povoamento jovem para 147±56.7 (árvores ha−1 ) no povoamento supermadura. O estande jovem teve uma densidade de caules estatistically maior, enquanto a planta supermadura teve uma densidade de caules menor. A área basal dos povoamentos jovens, maduros e supermaduros foi de 15,51±1,6 (m2 ha −1 ), 35,57±18,0 (m 2 ha −1 ) e 45,91±15,1 (m 2 ha −1 ), respectivamente (Amir et al. 1). O resultado desta pesquisa é diferente de dois artigos publicados por autores diferentes, a razon confiável e a geografia diversa e a condição da floresta.

O estudo mostra uma relação significativa dos dados de carbono e diferentes índices (DVI, IPVI, NDVI). O resultado desta pesquisa foi semelhante ao de Shrestha et al., (2013). Eles encontrarão o valor do estoque de carbono de 91,04tC/ha em Simsungure CF, 87,42tC/ha Mahankal CF, 36,41tC/ha Mathani CF, 411,32tC/ha Sitakunda CF, 21,83tC/ha Barkhe e CF, 56,6tC/ha Chyansi CF. Suas descobertas revelam que havia fortes correlações entre o estoque de carbono e o valor de refletância dos dados de sensiamento remoto. Um resultado semelhante foi mostrado no estudo de Savannakhet, Laos PDR entre AGB e Landsat (Vicharnakorn et al., 2014).

Existem diferentes métodos para validar os dados, entre eles desde as parcelas de resíduos até a equação que representam diferentes índices e o estoque de carbono mostrou mais preciso, ainda mais, os valores de RMSE, RMSE%, RSR, viés e viés percentual foram menores. Vários autores conduzem e apoiam esse conceito de validação dos dados. Mandal et al., (2020); Volkanovski et al., (2009) e vários autores realizaram esse método para a validação dos dados.

Vários fatores estão afetando o carbono na floresta comunitária. Extração excessiva de madeira, aumento de ervas nocivas, pastejo excessivo e descontrolado, doenças e pragas, pigtail foram as principais causas do estoque de baixo carbono. Essa descoberta foi compatível com os estudos de Megevand e Mosnier, (2013), Mfon et al., (2014), Kumar, R., & Saikia (2020). A razão pode ser ter tipos semelhantes de complexidade social e econômica nos locais de estudo.

A floresta comunitária aumenta a biomassa e o carbono. O monitoramento das emissões de carbono pode ser uma técnica rápida e econômica para estimar as emissões de dióxido de carbono e, ao mesmo tempo, contribuir para a biodiversidade florestal. Mahalaxmi CF tem o maior rapier de carbono, seguido por Mahakalsthan CF com Gumalchowki CF. Eles foram registrados para aumentar a quantidade de carbono em todas as florestas. Através de diferentes cálculos, indica claramente que a consistência não será observada nessas florestas em um futuro próximo, pois não há uniformidade do estoque de carbono das cascas de muda, muda e vara na regeneração.

A análise encontrou uma conexão positiva significativa entre as apostas de carbono e três índices diferentes (ou seja, DVI, IPVI, NDVI). Ao expressar diferentes índices e estacas de carbono com mais exatos, de acordo com as parcelas residuais de todas as florestas comunitárias e o menor valor de RSR, RMSE, RMSE, viés, o viés % mostra alta precisão.

Incêndio, deslizamento de terra, erosão do terreno, postes de transmissão, recreação, rabo de vara, rabo-de-porco, doenças, ervas nocivas, invasão das principais causas que afetam negativamente a quantidade de carbono da floresta na comunidade.

Este estudo será útil para estabelecer os dados de linha de base sobre o estoque de carbono de Katmandu. Pesquisas semi-baseadas em diferentes tipos de florestas, zonas climáticas, tipos de solo, altitude e aparência devem ser feias para monitorar o estoque de carbono e as descobertas florestais.