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Earth observation for ecosystem accounting: spatially explicit national seagrass extent and carbon stock in Kenya, Tanzania, Mozambique and Madagascar
Remote Sensing in Ecology and Conservation ( IF 3.9 ) Pub Date : 2022-06-28 , DOI: 10.1002/rse2.287 Dimosthenis Traganos 1 , Avi Putri Pertiwi 1 , Chengfa Benjamin Lee 1 , Alina Blume 1 , Dimitris Poursanidis 2 , Aurelie Shapiro 3
Remote Sensing in Ecology and Conservation ( IF 3.9 ) Pub Date : 2022-06-28 , DOI: 10.1002/rse2.287 Dimosthenis Traganos 1 , Avi Putri Pertiwi 1 , Chengfa Benjamin Lee 1 , Alina Blume 1 , Dimitris Poursanidis 2 , Aurelie Shapiro 3
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Seagrass ecosystems are globally significant hot spots of blue carbon storage, coastal biodiversity and coastal protection, rendering them a so-called natural climate solution. Their potential as a natural climate solution has been largely overlooked in national and international climate strategies and financing. This stems mainly from the lack of standardized, spatially explicit mapping and region-specific carbon inventories. Here, we introduce a novel seagrass ecosystem accounting framework that harnesses machine learning, big satellite data analytics and open region-specific reference data within the Google Earth Engine cloud computing platform. Leveraging a biennial percentile composite, assembled from 16 453 Sentinel-2 surface reflectance image tiles at 10-m spatial resolution, and 20 820 reference data points, we applied the cloud-native framework to produce the first national inventories of seagrass extent and total seagrass carbon stocks in Kenya, Tanzania, Mozambique and Madagascar. We estimated 4316 km2 of regional seagrass extent (mean F1-score of 59.3% and overall accuracy of 84.3%) up to 23 m of depth. Pairing country-specific in situ carbon data and our spatially explicit seagrass extents, we calculated total regional seagrass blue carbon stocks between 11.2–40.2 million MgC, with the largest national carbon pool in Kenya (8–29.2 million MgC). We envisage that improvements in the remote sensing components of the framework guided by a necessary influx of region-specific data on seagrass stocks and fluxes could reduce uncertainties in our current spatially explicit ecosystem extent and carbon accounts, enhancing the incorporation of seagrasses into Multilateral Environmental Agreements for future resilient ecosystems, societies and economies.
中文翻译：
用于生态系统核算的地球观测：空间明确的肯尼亚、坦桑尼亚、莫桑比克和马达加斯加的国家海草范围和碳储量
海草生态系统是全球重要的蓝碳储存、沿海生物多样性和沿海保护热点，使其成为所谓的自然气候解决方案。在国家和国际气候战略和融资中，它们作为自然气候解决方案的潜力在很大程度上被忽视了。这主要是由于缺乏标准化的、空间明确的绘图和特定区域的碳清单。在这里，我们介绍了一种新颖的海草生态系统核算框架，该框架利用 Google Earth Engine 云计算平台中的机器学习、大卫星数据分析和开放区域特定参考数据。利用由 16 453 个空间分辨率为 10 米的 Sentinel-2 表面反射图像块和 20 820 个参考数据点组装而成的双年度百分位合成图，我们应用云原生框架在肯尼亚、坦桑尼亚、莫桑比克和马达加斯加生成了第一个海草范围和海草总碳储量国家清单。我们估计 4316 公里2的区域海草范围（平均 F1 分数为 59.3%，总体准确率为 84.3%），深度可达 23 米。将特定国家/地区的原位碳数据与我们空间明确的海草范围配对，我们计算出区域海草蓝碳总储量在 11.2-4020 万 MgC 之间，其中肯尼亚最大的国家碳库（8-2920 万 MgC）。我们设想，在海草存量和通量的特定区域数据的必要涌入的指导下，改进框架的遥感组件可以减少我们当前空间明确的生态系统范围和碳账户的不确定性，加强海草纳入多边环境协定为未来有弹性的生态系统、社会和经济。
更新日期：2022-06-28
中文翻译：
用于生态系统核算的地球观测：空间明确的肯尼亚、坦桑尼亚、莫桑比克和马达加斯加的国家海草范围和碳储量
海草生态系统是全球重要的蓝碳储存、沿海生物多样性和沿海保护热点，使其成为所谓的自然气候解决方案。在国家和国际气候战略和融资中，它们作为自然气候解决方案的潜力在很大程度上被忽视了。这主要是由于缺乏标准化的、空间明确的绘图和特定区域的碳清单。在这里，我们介绍了一种新颖的海草生态系统核算框架，该框架利用 Google Earth Engine 云计算平台中的机器学习、大卫星数据分析和开放区域特定参考数据。利用由 16 453 个空间分辨率为 10 米的 Sentinel-2 表面反射图像块和 20 820 个参考数据点组装而成的双年度百分位合成图，我们应用云原生框架在肯尼亚、坦桑尼亚、莫桑比克和马达加斯加生成了第一个海草范围和海草总碳储量国家清单。我们估计 4316 公里2的区域海草范围（平均 F1 分数为 59.3%，总体准确率为 84.3%），深度可达 23 米。将特定国家/地区的原位碳数据与我们空间明确的海草范围配对，我们计算出区域海草蓝碳总储量在 11.2-4020 万 MgC 之间，其中肯尼亚最大的国家碳库（8-2920 万 MgC）。我们设想，在海草存量和通量的特定区域数据的必要涌入的指导下，改进框架的遥感组件可以减少我们当前空间明确的生态系统范围和碳账户的不确定性，加强海草纳入多边环境协定为未来有弹性的生态系统、社会和经济。
京公网安备 11010802027423号