13 L a o d e M u h. G o l o k J a y a d k k.,

13 | L a o d e M u h . G o l o k J a y a d k k . , 2 0 1 6


PENERAPAN TEKNIK POLARIM ETRY SYNTHETIC APERTURE RADAR PADA CITRA SATELIT ALOS PALSAR UNTUK PEM ETAAN STOK KARBON DI INDONESIA (W ILAYAH STUDI: SULAW ESI TENGGARA) Laode M uh Golok Jayaa , Ketut W ikant ika b , Katmoko Ari Sambodo c, Ar m i Susandid a

Facu lty of Engineering, Halu Oleo University, Jl. HEA M okodompit No. 8 Kampus Hijau UHO Bum i Tridharma Anduonohu Kendari, South East Sulawesi, email : laod [email protected] a Doctoral Pro gram on Radar Remote Sen sing, Institute of Technology Bandung, Jl. Gan esha 10, Bandung. bCenter fo r Remote Sensing, Institute of Technolo gy Bandung, Jl. Ganesha 10, Bandung, email : wikantika.ketut @gmail.co m cIndonesia National Institut e of Aeronaut ics and Space (LAPAN), Pekayon , Pasar Rebo, Jakarta, email : kat [email protected] d Departm ent o f M et eo ro lo gy, Inst itu te o f Technology Bandung, Jl. Ganesha 10, Bandung, email : arm [email protected]

Abstract

M apping an d m onit oring of t ropical forest carbon st ocks is very essen t ial in t he effor t to reduce carbon em issions in t he at m osp here as th e impact of fo rest loss and fo rest degradat ion . Remot e sensing technology w idely used on m apping and monit or ing o f carbon st ocks in regional and global scale. Active r emote sensing such as airborne and space bo rne radar has proven helpfu l in mapping and m on it oring o f fo rest carbon stocks. M any t echniques of r adar remot e sensing have been developed in r ecent years. One of t hem is Polar imetr ic Synth et ic Apert ure Radar (PolSAR). This resear ch was aim ed t o analyse the PolSAR technique for carbon st ocks m app ing o f In donesia t ropical for est o n t he per spect ive o f climate change m it igat ion. Th e met hod o f t h is r esear ch w as processing t he polarimet ry of SAR data fro m Alos Palsar imager y quad po larizat ion, decomposing and classifying t he carbon st ocks. The r esult of t he research sh owed that the Po lSAR t echnique need ed a cert ain cond it ion in order to obt ain st ock carbon m ap w it h m inimum uncert aint y . The m ain obstacle in obt aining accurate carbon stocks u sing Polsar metho d is saturat ion. Key w ords: Carbon St ocks, Polinsar , SAR, Tropical Forest , Climate Change M it igat ion 1. Pendahuluan M onit oring dan pem et aan st ok karbon sangat p ent ing dalam kaitannya dengan m it igasi perubahan iklim dan pengembangan syst em perhitungan karbon nasional (nat ional carbon account ing syst em ) sebagaimana d it et apkan oleh Unit ed Nat ions Fram ework Convent ion on Clim at e Change (UNFCCC) dan Prot okol Kyot o [IPCC, 2007 ; UNFCCC, 2011]. Pemahaman m engenai dinamika stok karbon ut amanya pada kawasan penyimpan karbon (car bon pools) baik dalam hut an t ropis, sub t ropis dan bahkan pada bioma t und ra di kut ub, lahan basah (w et land ), lahan gambut (peat land ), hut an mangrove di wilayah pesisir dan padang ru mput yang t er sebar di beberapa belahan dunia dapat m emberikan pemahaman pent ingnya stok karbon bagi kehidupan di Planet Bum i in i. Perubahan stok karbon m enyebabkan berubahnya siklus karbon di at mosfer . Perubahan iklim yang dialam i saat ini m erupakan salah satu akibat dari perubahan st ok karbon pada kawasan-kawasan penyimpan karbon di seluruh dunia. Perubahan st ok karbon akibat konversi kawasan hut an menjadi kawasan budidaya, penebangan hut an yang t idak t erkendali, degradasi hutan dan lahan di

sekitar hut an, kebakaran h utan, konversi lahan gambut dan sebagainya disamping 1 | L a o d e M u h . G o l o k Ja y a d k k . , 2 0 1 6

m enyebabkan menin gkatnya em isi karbon di at m osfer, juga m enurunkan kemampuan penyerapan karbon (carbon sink ) pada kawasan penyimpan karbon ter sebut . Terkait m it igasi perubahan iklim , m en gingat beragam nya kondisi hu tan di Indonesia, penent uan tingkat em isi acuan (refer ence em ission level ) yang sesuai dengan kondisi lokal yang spesifik di Indonesia sangat diper lukan [Kr isnawat i dkk, 2014]. Unt uk dapat m enent ukan t ingkat em isi acuan t er sebut , est imasi st ok karbon secara berkala perlu dilakukan dengan m em inimalisasi ketidakpast ian pada system perhitungan karbon. M onit oring st ok karb on di Indonesia khususnya di Pulau Sumat era, Kalimant an dan Papua telah diupayakan dalam beberapa t ahun t erakhir m enggunakan t eknolo gi penginderaan jauh. Penggunaan cit ra opt is sepert i Land sat dan SPOT relat if banyak m em berikan manfaat dalam kegiat an t ersebut . Nam un dem ikian, kendala akibat t ut upan awan m enyebabkan kegiatan m on it oring dan pem etaan st ok karbon t idak dapat d ilakukan secara ber kala. M engat asi kendala tut upan awan, penerapan teknik penginderaan jauh radar m erupakan solusi. Dengan m emanfaatkan cit ra radar dari t eknik Synt het ic Apert ure Radar (SAR), kendala tutupan awan bu kan menjadi m asalah lagi. Gelombang radar , dengan panjang gelombang 1 cm hingga 100 cm m em ungkinkan m enembu s tut upan awan, kabut dan asap dan dapat beroperasi baik siang m aupun m alam yan g mana t idak m em ungkinkan d ilakukan oleh sist em cit ra opt is. Beberapa w ahana sat elit dengan sensor r adar yang berkembang saat ini adalah Radarsat -2, Alo s Palsar, Terra SAR-X dan Sent inel-1. Namun dem ikian, ket ersediaan dan ko nt inuit as dat a SAR sert a teknik pengolahan data cit ra SAR yang cu kup rum it bila dibandin gkan cit ra opt is, m enyebabkan p enerapan t eknik inderaja radar di Indonesia b elum m aksimal dikembangkan. Telah banyak penelit ian yang dilakukan dengan m enerapkan cit ra SAR untuk pemodelan st ok karbon (biomassa), baik di daerah sub tr opis dengan veget asi yang homogen, m isalnya [Husin et al, 1991; Sun et al, 2002; Row land et al, 2002; Fang et al, 2006; Soja et al, 2010; Ahm ed et al, 2010 d an Bar edo et al, 2012] m aupun di daerah t ropis dengan vegetasi yang het ero gen, m isalnya [Saat chi, 2010; Englhart et al, 2012 dan Lavalle et al, 2012]. Penelit ian ini akan m enerapkan m et ode Polar imet ry Synt het ic Apert ure Radar (Polsar) t erhadap cit ra ALOS PALSAR (Advanced Land Observing Sat ellite-Phased Array L-band Synth et ic Apertu re Radar) u ntuk melakukan ekst raksi informasi st ok karbon dari cit ra SAR t ersebut . Beberapa penelit ian sebelu mnya m engind ikasikan bahwa t eknik Polsar cukup andal unt uk pemetaan st ok karbon . Tujuan dari penelit ian ini adalah untuk m enganalisis bagaimana keandalan m et ode Polsar unt uk kegiatan p emetaan st ok karbon di w ilayah t ropis sepert i di Indonesia. 2. M etodologi 2.1 Lokasi terpilih Penelit ian ini d ilaksanakan kawasan hut an primer di w ilayah Provinsi Sulawesi Tenggara. Pem ilihan w ilayah Sulawesi Tenggara disebabkan oleh m inimnya dat a st ok karbon kawasan hutan d i w ilayah Sulawesi khususnya w ilayah Sulawesi Tenggara, padahal kawasan ini m erupakan kawasan yang cukup st rat egis karena m em iliki kekayaan flo ra dan fauna yang khas. Beberapa spesies t u mbuhan yang berada di kawasan ini Gito-Gito/ kayu hitam (Diospyr os phylosant er a ), Eha (Cast anopsis Buruana ), Bat u-Bat u (Pt em andr a spp .), Dange (Dillenia sp.), Ruruhi (Syzygium spp.), M atoa (Pometia pinnat a ), M erant i (Shorea spp .), Toho (Art ocar pus elast icus), Orawa (Ant hocephalus machr opyllus), Kolaka (Syzygium spp .) dan

2 | L a o d e M u h . G o l o k Ja y a d k k . , 2 0 1 6

Kuma (Planconella fir ma ) [Hasil sur vey lapan gan, November 2015]. Pet a lo kasi penelitian dapat dilihat pada gam bar ber ikut .

Gambar 1. Wilayah st udi di Sulaw esi Tenggara 2.2 Data

Data dalam penelit ian ini d ibagi m enjad i dua jenis, yaitu dat a primer berupa hasil pengukuran lapan gan yakni dat a diamet er at breast height (DBH) pohon (veget asi) dan koordinat sampling plot yang dit entukan. Sedan gkan data sekunder berupa cit ra Alos Palsar t ahun perekaman 2010 quad polar isasi level 1 (M odel SLC/ Single Look Com plex ). 2.3 Visualisasi Skematik Penelitian

Gambar 2. Visualisasi skematik penelitian


Dat a Alo s Palsar quad polar isasi (HH, HV, VH dan VV) Single Look Com plex dipro ses menggunakan peran gkat lunak Sent in el-1 Toolbox. Pr oses yang dilakukan adalah kalibrasi citra, m ult ilooking, kor eksi geomet rik dengan m enerap kan range-doppler t errain corr ect ion , dekomposisi cit ra sert a uji keandalan. Sebelu mnya pada t ahapan lain , hasil survey lapangan beru pa dat a DBH pohon dikonver si t er lebih dahulu menjadi data st ok karbon m en ggunakan model allom et r ik. Terakhir , peta st ok karbon divalidasi m enggunakan dat a st ok kar bon dari model allom et r ik sehingga dapat dit entukan t ingkat reliabilit as pet a stok karbon dengan metode Polsar ini. 3. Analisis dan Pembahasan 3.1 Data st ok karbon hasil pengukuran lapangan Pengukuran lapan gan dilakukan pada sepuluh samplin g p lot ukuran 20x20 m et er bujur sangkar, dengan jum lah pohon 82. Posisi kesepuluh sampling p lot t ersebut

digambar kan dalam pet a ber ikut .

Gambar 3. Posisi sam pling plot di lapangan Disamping mengukur DBH, ju ga diukur t inggi pohon m enggunakan Hagamet er Hubungan ant ara DBH dan t inggi pohon dapat dilihat pada gambar berikut .

Gambar 4. Hubungan DBH den gan t inggi pohon hasil sur vey lapangan 4 | L a o d e M u h . G o l o k Ja y a d k k . , 2 0 1 6

Berdasar kan gambar 4, t erlihat bahwa t erdapat korelasi posit if yang cukup kuat antara var iabel DBH dengan t inggi pohon, sehingga dapat d isimpulkan bahwa pen gukuran t inggi sudah cukup baik. Perlu diket ahui bahwa kedua variabel t er sebut saling bebas (t idak ber gantun g linear), sehingga dengan m odel korelasi di atas dapat diyakini bahwa m odel stok karbon yang akan diper oleh juga akan cuku p baik. Selanjutn ya, untuk m enget ahui ju mlah st ok karbon (t on karbon per hektar) dalam satu kawasan hut an digunakan model alomet rik. M odel alomet rik adalah sebuah m od el m at emat is hubungan ant ara parameter fisik pohon (DBH dan t inggi) dengan ju mlah b iomassa dan st ok karbon. Param et er fisik t ersebut sangat spesifik dan ber gant ung pada spesies pohon dan lokasi geografis dimana vegetasi t ersebut t umbuh. M engin gat belum adanya mod el alomet rik yan g spesifik unt uk w ilayah Sulaw esi Tenggara, m aka digunakan m odel alo metr ik umum yaitu [Badan Penelit ian dan Pengembangan Kehutanan, 2013]:

= 0.25 (

)

,

Dimana :

π= . D = DBH (cent im et er) H = Tinggi pohon (m et er) F = Fakt or dimensi pohon sebesar 0.6 Dengan m en ggunakan model allomet rik t ersebut d i at as, diperoleh dat a st ok karbon pada kesepuluh sampling plot t er sebut dimana berkisar ant ara 14,24- 118,56 ton karbon per hektar. 3.2 Analisis Stok Karbon menggunakan M et ode Polsar Cit ra Alos Palsar lebel 1 dalam bent uk SLC m em iliki empat po larisasi (quad pol) yaitu HH, HV, VH dan VV. Keempat polarisasi tersebut m em iliki karakt er ist ik m asing-m asing dalam pemetaan st ok karbon. Dua polarisasi saja yakni HH dan HV t elah diket ahu i paling m em iliki korelasi den gan st ok karbon. Dengan keempat po lar isasi tersebut dapat dibuat dekomposisi dan klasifikasi st ok karbon . Cit ra Alos diproses menggunakan perangkat lunak open sour ce Sent inel-1 Toolbox . Pem rosesan dimulai dengan r adiom et ric calibr ation (kalibrasi radiometr ik) unt uk memu lihkan kondisi fisis cit ra. Selanjut nya proses m ult ilooking untuk m engoreksi resolusi piksel baik pada ground range maupun arah azim uth. Selanjutn ya agar m em iliki po sisi absolut d i per mukaan bum i, cit ra d ikoreksi secara

geom et r ic m enggunakan r ange-doppler t er rain cor rect ion . Hasil pemrosesan t er sebut ditamp ilkan pada gambar 5(A). Selanjut nya dilakukan dekomposisi. Terdapat beberapa jenis dekomposisi sepert i dekomposisi Pauli, Sinclair, Yamaguchi dan Freeman-Durden. Dalam penelit ian ini dipilih dekomposisi Freeman-Dur den karena dekom posisi ini dapat m em bedakan antara kawasan hut an (dalam bentuk volum e scat t er ing ) dan non hut an (double bounch scatt ering dan surface scat t er ing ). Namun pat ut diingat bahwa pemrosesan dekomposisi t ersebut hanya berhasil bila cit ra m asih dalam bent uk SLC. Dengan dem ikian, langkah-langkah pem rosesan sebagaimana dijelaskan di atas harus b isa m emp ert ahankan m odel SLC t ersebu t . Hasil dekomposisi Fr eeman-Du rden dapat dilihat pada gambar 5(B).


Gambar 5. Hasil pem rosesan range-doppler t err ain corr ect ion (A), d an hasil pem rosesan dekomposisi Fr eeman -Durden (B) M en ggunakan cit ra dekomposisi Fr eeman-Durden, dapat d ianalisis kawasan yang ber veget asi (hutan) dan non hutan . Hal ini disebabkan bahwa dekom posisi Freeman -Durden m em odelkan m at rik kovariansi dari hamburan balik (backscat t er radar ) berasal dari kont ribu si t iga m ekanisme hamburan yaitu : 1. Hamburan double bounce dari p ermukaan yang ort hogonal yang m em iliki konstanta dielekt r ik yang berbeda. M ekanisme hamburan double-bounce ini didekompo sisikan menjadi saluran warna m erah (red channel) 2. Hamburan yang berasal dar i or ientasi dipole yan g acak, misalnya kanopi veget asi. M ekanisme hamburan volum e ini dideko mposisikan m en jadi saluran h ijau (green) 3. Hamburan Bragg dar i perm ukaan yang kasar, yan g did ekomposisikan m en jadi saluran biru (blue) Ket iga dekomposisi warna t ersebut akan m enghasilkan citra t rue colour (w arna nyata) dalam bentuk RGB (Red, Gr een, Blue) sebagaimana halnya pada cit ra opt is (lihat gambar 5(B)). Dari analisis diper oleh dua klasifikasi dom inan yaitu daerah bervegetasi (vegetat ed ar ea) dan non veget asi. Daerah non veget asi dapat berupa permukiman, tambak, at au lapan gan/ tanah t erbuka. Agar leb ih jelas m engenai obyek apa saja yan g b erada pada cakupan cit ra, dapat digunakan dekom posisi lainnya yait u H-Alpha dekomposisi yang m enghasilkan diagram HAlpha En t ropy sebagaimana disajikan pada gambar ber ikut .


Gambar 6. Diagram H-Alpha Ent ropy Jika dilihat dari d iagram H-Alpha Ent ropy di atas, t erlihat bah wa hamburan balik (backscat t er ) dom inan berada pada zona Z4 (for est ry double bounce), Z5 (veget at ion ) dan Z6 (sur face r oughnes pr opagation effect ) dan sedikit di zona Z8 (cloud anist ropic needles). Berdasar kan zona backscat t er t ersebut disimpulkan bahwa daerah pada cit ra didom inasi oleh veget asi, m ulai dari vegetasi jarang yang berada pada zona Z6, veget asi sangat r apat pada zona Z5 dan veget asi rapat pada zona Z4. Sedangkan zona Z8 mengindikasikan bahwa t erdapat obyek lain pada cit ra yaitu air maupun tanah dengan kelembaban t inggi (tambak). Int ensit as polarisasi ut amanya HV berkorelasi dengan nilai st ok karbon hasil pemodelan dengan m odel alomet rik. Art inya in tensitas polarisasi HV dapat dit ransfor masikan m enjadi nilai st ok karbon . Hasil pem ro sesan nilai st ok karbo n adalah sebagai berikut .

Gambar 7. Intensit as polar isasi HV yang secara fisis berkorelasi t erhadap st ok karbon, d engan int ensit as -9,92 sampai dengan -24,61 dB (A) dan hasil t ransformasi nilai int ensit as m enjadi nilai st ok karbon dengan n ilai ber kisar antara 0-150 t on C per hekt ar(B)


Gambar 7(A) memp erlihat kan nilai int ensit as sigm a0 dari polarisasi HV dengan nilai int ensit as -9,92 hingga -24,61. Nilai int ensit as t ersebut m engandung infor masi fisis obyek dalam hal ini st ok karbon. Nilai t ersebut kemudian dit ransfor masikan m enjadi n ilai stok karbon dengan acuan sto k kar bon model allom et rik. Gambar 7 (B) d i at as m emper lihat kan nilai st ok karbon hasil m odel alomet rik yan g telah dit ransformasikan m enjadi nilai backscatt er (hamburan balik) radar berada pada level 5-150 t on C per hektar . 3.3 Analisis Keandalan Peta St ok Kar bon Pet a sebaran stok karbon ber dasarkan t ransfor masi int ensit as nilai ham buran balik perlu dianalisis t ingkat keandalannya dengan cara m embandingkan nilai sto k karbon hasil est imasi m odel allom et rik dengan nilai sigma0. Korelasi ant ara kedua nilai t ersebut dapat dilihat pada gambar ber ikut .

Gambar 7. Korelasi ant ara nilai stok karbon m odel alomet r ik dan nilai sigma0 dari cit ra Gambar 7 memp erlihat kan bahwa t rend korelasi ant ara ko efisien backscat t er mengalam i penurunan pada jum lah st ok karbon antara 60-80 t on karbon per h ekt ar. Hal ini disebabkan t erjadinya sat urasi dimana penetrasi gelombang radar (dalam hal ini HV) menjadi t idak sensit if lagi pada kondisi jum lah karbon t ert ent u. Inilah yang menjadi kelemahan dari metode Polsar ini. Tingkat sat urasi berbeda-beda tergant ung pada kondisi tut upan dan densit as hut an. M eskipun t erdapat korelasi yang cu kup baik ant ara sigma0 (ko efisien backscat t er ) dengan nilai st ok karbon dar i model alom et rik, nilai t er sebut juga dikat akan under -est im at e. Dalam kont eks M onitor ing, Report ing and Ver ificat ion (M RV) sebagai implementasi REDD+, diharapkan t ingkat akurasi est imasi karbon m en capai sama atau lebih dari 89-94% dengan koefisien det erm inasi R2 ≥ .88 α = . [Barredo dkk, ]. Hasil under-est imat e tersebut kemungkinan disebabkan oleh t iga hal, yakni : 1. Data sampel pen gukuran lapangan r elative sedikit dan t idak m enyebar di selu ruh lokasi stud i seh ingga terdapat beb erapa bagian yang m enyimpang dari n ilai yang sehar usnya, m isalnya daerah bagian atas cit ra 2. Pengukuran t inggi pohon menggunakan peralat an hagam et er kemungkinan t idak cukup t elit i m engingat kondisi t opografis dalam kawasan hutan yang bergelombang (berbukit) sehingga m enyulit kan proses pengambilan dat a t inggi pohon.


3. M odel alom et rik yang d igunakan dalam penelit ian seharusnya lebih r ealist is mengacu kepada jenis vegetasi, kondisi geografis dan t opografis d i daerah penelit ian (d alam hal ini w ilayah Sulawesi Tenggara). Namun dem ikian, t erkait m odel allom et rik hingga saat ini m emang belum t ersedia untuk hut an t ropis di Sulaw esi Tenggara, sehingga m asih m enggunakan m odel yang umum m eskipun mungkin relat if t idak sesuai den gan kondisi seb enarnya. M eskipun kor elasi kedua nilai stok karbon t ersebut berada pada level underest imat e , namun sebagai upaya un tuk pem etaan dan m onit oring st ok karbon, n ilai stok karbon t er sebut dapat digunakan sepanjang m emperhat ikan alasan-alasan t eknis sebagaimana di kemukakan di atas. Dengan kata lain, perbaikan t erhadap m et ode pengkuran per lu dilaku kan termasuk upaya bagaimana m embuat model alomet rik yan g sesuai untuk kondisi hutan t ro pis di Su lawesi Tenggara. 4. Kesimpulan Beberapa kesimpulan yang dapat diam bil dari analisis dan pembahasan di at as adalah :

1. Penginderaan jauh radar memiliki keunt ungan dalam penerapannya yakn i t idak t erganggu oleh tut upan awan yang sering t er jadi di wilayah t ropis. Pem an faatan po larisasi radar quad p ol m em ber ikan hasil yang baik dalam memb edakan w ilayah hut an dan non hutan. Deko mposisi Freeman-Durden dalam penelit ian ini dapat m em bedakan ant ara surface scat t er ing, volum e scat t er ing dan double-bounce scat t ering . 2. Salah sat u kelemahan dar i met ode Po lsar ini sebagaimana t elah ditam pilkan yaitu t er jadinya saturasi pada volume st ok karbon antara 60-80 t on karbon per hektar . 3. Korelasi antara sto k karbon dengan koefisien backscatt er berada pada level underest imat e dimana diharapkan nilai korelasi bisa m en capai lebih dari at au sama d engan 8994% dengan koefisien det erm inasi R2 ≥ .88 α = . . Hal ini kemungkinan dipengaruhi oleh ju mlah sample yang digunakan, hasil p engukuran t inggi pohon sert a model alo met rik yan g digunakan. 4. Walaupun memiliki nilai ko relasi yang under-est imat e, po ten si penerapan m et ode polar im et ry SAR sangat besar untuk melakukan monit or ing dan pemet aan stok karbon di In donesia. Hal yang m est i dilakukan adalah m emperbanyak sampel, m eningkat kan ket elit ian pengukuran tinggi pohon serta p enggunaan model alom et rik yang disesuaikan dengan jenis vegetasi, kondisi geografis dan kondisi t opografis dimana pengkuran karbon dilakukan.

Ucapan Ter ima Kasih Penulis m engucapkan t erima kasih yang tak t erhingga kepada Profeso r M asan obu Shimada dan rekan dari Japan Aer ospace and Explorat ion Agency (JAXA) at as kesed iannya m enyediakan cit ra satelit Alos Palsar Quad Polarisasi yang digunakan dalam penelit ian ini. Ucapan terima kasih juga d it ujukan kepada para mahasiswa Jurusan Kehut anan , Fakult as Kehutanan dan Ilm u Lin gkun gan Universit as Halu Oleo yang t elah m embant u dalam kegiatan su rvey lapangan.


Daftar Pustaka Ahm ed, R., Siqueira, P., Bergen, K., Chapman, B., Hensley, S., 2010 , A Bio mass Est imat e Over t he Harvard For est Using Field M easur ement s with Radar and Lidar Dat a, IEEE Tran s. on Geoscience and Remot e Sensin g Badan Penelit ian dan Pengem bangan Kehutanan, 2013 , Pedoman Penggunaan M od el Allom et rik unt uk Pendugaan Biomass d an Stok Karbon Hut an di Indonesia, Peraturan Kepala Badan Penelitian dan Pengembangan Kehut anan No. P.01/ VIII-P3KR/ 2012, Kem ent erian Kehut anan Republik In donesia, ISBN : 978-979-3145-97-6 Barredo, José I., Jesús San M iguel, Giovanni Caudullo, Lorenzo Buset to, 2012 , A European map of living for est biomass and carbon stock, Executive report , European Com m ission Joint Research Cent re, In st it ut e for Environ ment and Sust ainabilit y Englhart , S., Keuck, V., Sieger t, F., 2012 , M odeling Aboveground Biomass in Tropical Forest using M u lt i-Frequency SAR Dat a-A Co mparison M et hods, IEEE Journal of Selected Topics in Applied Ear th Observat ions and Remo te Sensing, Vol. 5 No.1 Fang, J.; Brown, S.; Tang, Y.; Nabuurs, G. J.; W ang, X.; Shen, H., 2006 , Overest imated bio mass

carbon poo ls of t he no rt her n m id-and high lat it ude fo rest s, Clim at ic Change, 74(1-3), 355-368. Hussin Y.A., Reich R. M ., Hoff er R. M ., 1991 . Est imat ing Slash Pine Biomass Using Radar Backscat t er, Geoscience and Rem ot e Sensing, IEEE Transact ions 29 .3 (1991): 427-431 Lavalle, M ., Hensley, S., W illiams, M .L., 2012 , Use of Airbo rne Inst rument s for Tropical Forest M onit oring Applicat ions, IEEE Trans. on Geoscien ce and Remot e Sensing Row land, C.; Balzt er , H.; Daw son, T.; Luckman, A.; Skinner, L.; Pat enaude, G. , 2002 , Bio mass est imat ion o f Thet fo rd forest fr om SAR data: potent ial and lim it at ion s. Fo rest SAT, Edinbur gh, 5-9 Au gust 2002, Forest Resear ch, Forest ry Com m ission . Saatchi, Sassan S. 2010 , Syner gism of op t ical and r adar dat a for for est st ruct ure and biomass, Ambiência Guar apuava (PR) v.6 Ed. Esp ecial 2010 p.151-166 ISSN 1808-0251 Soja M . J., Sandberg G., Ulander L. M . H., 2010 . Topographic Co rrect ion for Biomass Ret rieval fr om P-band SAR Dat a in Boreal Forest s, 2010 IEEE Int ernat ional Geoscience and Remot e Sensing Sym posium : 4776–79. Sun G., Ranson K. J., Kharuk V. I., 2002 . Radiomet r ic Slope Co rr ect ion for Forest Bio mass Est imat ionfrom SAR Data in t he West ern Sayani M ountains, Siberia, Rem ot e Sensing of Envir onm ent 79 (2-3): 279–87.




13 L a o d e M u h. G o l o k J a y a d k k.,

Recommend Documents