Potentiel d'accumulation de biomasse des espèces d'arbres exotiques au Nigeria - Omoniyi, Temitope O.
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Dans le cadre d'une approche intégrée de l'analyse de la biomasse aérienne (ABA), des données d'inventaire forestier et des données de télédétection Landsat 8 ont été utilisées pour étudier l'accumulation de biomasse de Tectona grandis et de Gmelina arborea, ci-après dénommés respectivement teck et gmelina, dans la forêt d'Oluwa. Six (6) indices de végétation, dont le rapport simple (SR), l'indice de végétation amélioré (EVI), l'indice de végétation de différence normalisé (NDVI), l'indice de différence d'eau normalisé (NDWI), l'indice de végétation de surface foliaire spécifique (SLAVI) et…mehr

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Produktbeschreibung
Dans le cadre d'une approche intégrée de l'analyse de la biomasse aérienne (ABA), des données d'inventaire forestier et des données de télédétection Landsat 8 ont été utilisées pour étudier l'accumulation de biomasse de Tectona grandis et de Gmelina arborea, ci-après dénommés respectivement teck et gmelina, dans la forêt d'Oluwa. Six (6) indices de végétation, dont le rapport simple (SR), l'indice de végétation amélioré (EVI), l'indice de végétation de différence normalisé (NDVI), l'indice de différence d'eau normalisé (NDWI), l'indice de végétation de surface foliaire spécifique (SLAVI) et l'indice de végétation de différence généralisé (GDVI) ont été calculés à partir des données Landsat 8. Le potentiel de stockage de biomasse/carbone du gmelina de 11 et 15 ans est de 136,21 t/ha et 184,59 t ha-1 respectivement, tandis que pour le teck de 15 et 20 ans, 277,11 t/ha et 183,98 t/ha ont été stockés respectivement. La relation entre la biomasse aérienne, les indices de végétation et les réponses des bandes spectrales a été modélisée par régression pas à pas. Deux modèles ont été générés incluant la réponse spectrale de la bande 8 (bande panchromatique) avec un R2 ajusté de 0,336, et la combinaison de la bande 7 et de la bande 8 (modèle 2) avec un R2 de 0,678 ont été obtenus.
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Autorenporträt
Temitope Olaoluwa Omoniyi, est un forestier professionnel et un analyste géospatial. Il est titulaire d'une licence en foresterie et technologie du bois et d'une maîtrise en technologie de la géoinformation. Il est actuellement étudiant en doctorat en biométrie forestière et télédétection.