SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

WFRF:(Kellner J. B.)
 

Sökning: WFRF:(Kellner J. B.) > Aboveground biomass...

  • Duncanson, LauraUniversity of Maryland (författare)

Aboveground biomass density models for NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) lidar mission

  • Artikel/kapitelEngelska2022

Förlag, utgivningsår, omfång ...

  • Elsevier BV,2022

Nummerbeteckningar

  • LIBRIS-ID:oai:lup.lub.lu.se:5201c9aa-01e6-4cf2-8264-b85d4ab21d32
  • https://lup.lub.lu.se/record/5201c9aa-01e6-4cf2-8264-b85d4ab21d32URI
  • https://doi.org/10.1016/j.rse.2021.112845DOI
  • https://res.slu.se/id/publ/116407URI

Kompletterande språkuppgifter

  • Språk:engelska
  • Sammanfattning på:engelska

Ingår i deldatabas

Klassifikation

  • Ämneskategori:art swepub-publicationtype
  • Ämneskategori:ref swepub-contenttype

Anmärkningar

  • NASA's Global Ecosystem Dynamics Investigation (GEDI) is collecting spaceborne full waveform lidar data with a primary science goal of producing accurate estimates of forest aboveground biomass density (AGBD). This paper presents the development of the models used to create GEDI's footprint-level (~25 m) AGBD (GEDI04_A) product, including a description of the datasets used and the procedure for final model selection. The data used to fit our models are from a compilation of globally distributed spatially and temporally coincident field and airborne lidar datasets, whereby we simulated GEDI-like waveforms from airborne lidar to build a calibration database. We used this database to expand the geographic extent of past waveform lidar studies, and divided the globe into four broad strata by Plant Functional Type (PFT) and six geographic regions. GEDI's waveform-to-biomass models take the form of parametric Ordinary Least Squares (OLS) models with simulated Relative Height (RH) metrics as predictor variables. From an exhaustive set of candidate models, we selected the best input predictor variables, and data transformations for each geographic stratum in the GEDI domain to produce a set of comprehensive predictive footprint-level models. We found that model selection frequently favored combinations of RH metrics at the 98th, 90th, 50th, and 10th height above ground-level percentiles (RH98, RH90, RH50, and RH10, respectively), but that inclusion of lower RH metrics (e.g. RH10) did not markedly improve model performance. Second, forced inclusion of RH98 in all models was important and did not degrade model performance, and the best performing models were parsimonious, typically having only 1-3 predictors. Third, stratification by geographic domain (PFT, geographic region) improved model performance in comparison to global models without stratification. Fourth, for the vast majority of strata, the best performing models were fit using square root transformation of field AGBD and/or height metrics. There was considerable variability in model performance across geographic strata, and areas with sparse training data and/or high AGBD values had the poorest performance. These models are used to produce global predictions of AGBD, but will be improved in the future as more and better training data become available.

Ämnesord och genrebeteckningar

Biuppslag (personer, institutioner, konferenser, titlar ...)

  • Kellner, James R.Brown University (författare)
  • Armston, JohnUniversity of Maryland (författare)
  • Dubayah, RalphUniversity of Maryland (författare)
  • Minor, David M.University of Maryland (författare)
  • Hancock, StevenUniversity of Edinburgh (författare)
  • Healey, Sean P.USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station (författare)
  • Patterson, Paul L.USDA Forest Service, Rocky Mountain Research Station (författare)
  • Saarela, SvetlanaSveriges lantbruksuniversitet,Swedish University of Agricultural Sciences,Norwegian University of Life Sciences,Institutionen för skoglig resurshushållning,Department of Forest Resource Management,Norwegian University of Life Sciences (NMBU),University of Nottingham(Swepub:slu)108215 (författare)
  • Marselis, SuzanneUniversity of Maryland (författare)
  • Silva, Carlos E.University of Maryland (författare)
  • Bruening, JamisUniversity of Maryland (författare)
  • Goetz, Scott J.Northern Arizona University (författare)
  • Tang, HaoNational University of Singapore,University of Maryland (författare)
  • Hofton, MichelleUniversity of Maryland (författare)
  • Blair, BryanNASA Goddard Space Flight Center,University of Missouri-St. Louis,USDA ARS Corvallis Forestry Sciences Laboratory (författare)
  • Luthcke, ScottNASA Goddard Space Flight Center (författare)
  • Fatoyinbo, LolaNASA Goddard Space Flight Center (författare)
  • Abernethy, KatharineUniversity of Stirling,Institut de Recherche en Écologie Tropicale (författare)
  • Alonso, AlfonsoSmithsonian Conservation Biology Institute,University of Missouri-St. Louis,University of Cambridge (författare)
  • Andersen, Hans ErikUniversity of Washington (författare)
  • Aplin, PaulEdge Hill University (författare)
  • Baker, Timothy R.University of Leeds (författare)
  • Barbier, NicolasUniversity of Montpellier (författare)
  • Bastin, Jean FrancoisUniversity of Liège (författare)
  • Biber, PeterTechnical University of Munich (författare)
  • Boeckx, PascalGhent University (författare)
  • Bogaert, JanUniversity of Liège (författare)
  • Boschetti, LuigiUniversity of Idaho (författare)
  • Boucher, Peter BrehmHarvard University (författare)
  • Boyd, Doreen S.University of Nottingham (författare)
  • Burslem, David F.R.P.University of Aberdeen (författare)
  • Calvo-Rodriguez, SofiaUniversity of Alberta (författare)
  • Chave, JérômeUniversity of Toulouse,Centre d'Ecologie Fonctionnelle et Evolutive (CEFE) (författare)
  • Chazdon, Robin L.University of Connecticut,University of the Sunshine Coast (författare)
  • Clark, David B.University of Missouri-St. Louis (författare)
  • Clark, Deborah A.University of Missouri-St. Louis (författare)
  • Cohen, Warren B.USDA ARS Corvallis Forestry Sciences Laboratory (författare)
  • Coomes, David A.University of Cambridge (författare)
  • Corona, PiermariaItalian Council for Agricultural Research and Economics (CREA),University of Tuscia (författare)
  • Cushman, K. C.Brown University,Smithsonian Tropical Research Institute (författare)
  • Cutler, Mark E.J.Ninewells Hospital and Medical School (författare)
  • Dalling, James W.University of Illinois at Urbana-Champaign,Smithsonian Tropical Research Institute (författare)
  • Dalponte, MicheleEdmund Mach Foundation (författare)
  • Dash, JonathanSCION New Zealand Forest Research Institute (författare)
  • de-Miguel, SergioForest Technology Centre of Catalonia,University of Lleida (författare)
  • Deng, SongqiuShinshu University (författare)
  • Ellis, Peter WoodsNature Conservancy (författare)
  • Kljun, NataschaLund University,Lunds universitet,BECC: Biodiversity and Ecosystem services in a Changing Climate,Centrum för miljö- och klimatvetenskap (CEC),Naturvetenskapliga fakulteten,MERGE: ModElling the Regional and Global Earth system,Centre for Environmental and Climate Science (CEC),Faculty of Science(Swepub:lu)nate-nkn (författare)
  • Skidmore, AndrewUniversity of Twente(Swepub:lu)gis-asd (författare)
  • Zgraggen, CarloAeroscout (författare)
  • Valbuena, RubenSwedish University of Agricultural Sciences,Sveriges lantbruksuniversitet,Institutionen för skoglig resurshushållning,Department of Forest Resource Management,Bangor University (författare)
  • University of MarylandBrown University (creator_code:org_t)
  • Sveriges lantbruksuniversitet

Sammanhörande titlar

  • Ingår i:Remote Sensing of Environment: Elsevier BV2700034-42571879-0704

Internetlänk

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy