INTEGRATING FIELD INVENTORY AND SENTINEL-2 IMAGERY TO ASSESS CARBON STOCK AND BIOMASS DYNAMICS OF GYMNOSPERMS IN AYUBIA NATIONAL PARK, PAKISTAN

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Researchers in forest ecology and remote sensing can apply the integrated methodology to improve biomass estimates in other regions.

🏢実務担当者:Practitioners involved in REDD+ projects can leverage the multi-index regression model for more accurate carbon stock assessments.

🏛政策担当者:Policymakers in forest carbon accounting can consider the use of Sentinel-2 and field data integration for national inventory reporting.

本研究は、パキスタンのアユビア国立公園における優占的な裸子植物の地上部バイオマス（AGB）および地下部バイオマス（BGB）炭素ストックの統合的評価を提示する。主要な針葉樹種の炭素隔離ポテンシャルを推定し、炭素ストックを定量化し、Sentinel-2衛星画像を用いてAGB推定値を検証し、分光植生指数とバイオマスの相関を調べるために、63の円形プロット（各0.1 ha、半径17.84 m）が設置された。最適な予測変数を特定するために、単回帰、重回帰、ステップワイズ回帰を含む一連の回帰モデルが用いられた。バイオマス推定値は、REDD（森林減少・劣化からの排出削減）+炭素会計プロトコルへの適用可能性についてさらに評価された。Pinus wallichiana（Wall. ex D. Don）A.B. Jacks.、Abies pindrow（Royle ex D. Don）Royle、およびPicea smithiana（Wall.）Boiss.について記録された最大胸高直径（DBH）と樹高は、それぞれ74.00 cmおよび33.95 m、72.13 cmおよび34.65 m、70.45 cmおよび32.00 mであった。AGBとBGBは種間で有意に変動した：P. wallichiana（196.13～6.17 t/ha、92.18～1.27 t/ha）、A. pindrow（175.46～10.92 t/ha、45.62～8.67 t/ha）、P. smithiana（174.63～5.03 t/ha、45.40～3.99 t/ha）。平均AGBおよび地上部炭素（AGC）は、それぞれ17.56～312.39 t/haおよび8.25～146.82 t/haの範囲であった。分光指数のうち、NDVI（正規化差植生指数）はAGBとの最も強い個別相関を示した（R² = 0.622、RMSE = 39.7 t/ha）。しかし、ステップワイズ多指数回帰モデルは予測精度を有意に向上させ（R² = 0.915、RMSE = 20.2 t/ha）、推定誤差を約5分の1に削減した。対照的に、マルチバンドモデルは性能が低く（R² = 0.37、RMSE = 80 t/ha）、おそらく過学習によるものである。これらの結果は、NDVIがバイオマスの強力な単独予測変数であることを確認し、ステップワイズ指数モデルが炭素ストック評価のための最も信頼性の高い推定方法を提供することを示している。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

This study presents an integrated assessment of above-ground biomass (AGB) and below-ground biomass (BGB) carbon stocks of dominant gymnosperms in Ayubia National Park, Pakistan. Sixty-three circular plots (0.1 ha each; 17.84 m radius) were established to estimate the carbon sequestration potential of key conifer species, quantify carbon stocks, validate AGB estimates using Sentinel-2 satellite imagery, and examine the correlation between spectral vegetation indices and biomass. A suite of regression models simple, multiple, and stepwise was employed to identify optimal predictors. Biomass estimates were further evaluated for their applicability to REDD (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation) + carbon accounting protocols. The maximum diameter at breast height (DBH) and height recorded for Pinus wallichiana (Wall. ex D. Don) A.B. Jacks., Abies pindrow (Royle ex D. Don) Royle, and Picea smithiana (Wall.) Boiss. were 74.00 cm and 33.95 m; 72.13 cm, and 34.65 m; and 70.45 cm and 32.00 m, respectively. AGB and BGB varied significantly among species: P. wallichiana (196.13–6.17 t/ha, 92.18–1.27 t/ha), A. pindrow (175.46–10.92 t/ha, 45.62–8.67 t/ha), and P. smithiana (174.63–5.03 t/ha, 45.40–3.99 t/ha). Mean AGB and above-ground carbon (AGC) ranged from 17.56 to 312.39 t/ha and 8.25 to 146.82 t/ha, respectively. Among spectral indices, NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) demonstrated the strongest individual correlation with AGB (R² = 0.622, RMSE = 39.7 t/ha). However, a stepwise multi-index regression model significantly improved prediction accuracy (R² = 0.915, RMSE = 20.2 t/ha), reducing estimation error nearly fivefold. In contrast, the multi-band model performed poorly (R² = 0.37, RMSE = 80 t/ha), likely due to overfitting. These results confirm that NDVI is a strong standalone predictor of biomass, while the stepwise index model offers the most reliable estimation method for carbon stock assessment.

• crossref https://doi.org/10.36899/japs.2026.4.0085first seen 2026-05-14 23:56:45