The study was structured in three p

The study was structured in three parts. First the forest inventory and point cloud Lidar data were used to produce a reference biomass map. Second, backscatter intensities and polarimetric target decomposi- tion components from multi-temporal airborne acquisitions were used to retrieve biomass through parametric and non-parametric modeling. Third, the influence of polarization and forest variability on biomass re- trieval errors was investigated. The use of a reference Lidar based biomass map was necessary from two reasons: obtaining a representative number of samples for error analysis over the area covered by the airborne radar sensor (i.e., some field plots were outside the SAR swath — Fig. 1B and D panels) and obtaining plots of variable size centered at the same coordinates for studying the effect of plot size and forest var- iability on biomass estimation error. A flowchart (Fig. 3) is presented to make the methods used in this study clear. A straight up analysis of field biomass and L-band airborne data was carried out recently within a comparative study (Tanase et al., 2014). The study concluded that although Lidar data is overall twice as accurate when compared to L-band SAR data, for some biomass intervals SAR data could provide fundamentally similar results to Lidar when estimating forest biomass at high spatial resolution.

Kết quả (Việt) 1:

Nghiên cứu được cấu trúc 3 phần. Trước tiên rừng hàng tồn kho và điểm đám mây Lidar dữ liệu đã được sử dụng để sản xuất một tài liệu tham khảo bản đồ nhiên liệu sinh học. Thứ hai, backscatter cường độ và các thành phần decomposi-tion polarimetric mục tiêu từ nhiều thời gian mua lại không được sử dụng để lấy nhiên liệu sinh học thông qua các mô hình tham số và không tham số. Thứ ba, sự ảnh hưởng của độ phân cực và rừng biến đổi về nhiên liệu sinh học re-trieval lỗi được điều tra. Việc sử dụng một tài liệu tham khảo Lidar dựa nhiên liệu sinh học đồ là cần thiết từ hai lý do: việc thu thập một số mẫu để phân tích sai đại diện trong khu vực bao phủ bởi cảm biến radar trên máy bay (ví dụ, một số lô lĩnh vực đã bên ngoài SAR swath — hình 1B và D tấm) và nhận được lô biến kích thước trung tâm tại cùng một tọa độ để nghiên cứu tác dụng của lô kích thước và rừng var-iability sinh khối dự toán lỗi. Một sơ đồ (hình 3) được trình bày để làm cho những phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu này rõ ràng. Một thẳng lên phân tích trường nhiên liệu sinh học và dữ liệu trên máy bay L-ban nhạc được thực hiện gần đây trong một nghiên cứu so sánh (Tanase và ctv., 2014). Nghiên cứu kết luận rằng mặc dù Lidar dữ liệu tổng thể gấp đôi chính xác khi so sánh với L-band SAR dữ liệu, cho một số nhiên liệu sinh học khoảng SAR dữ liệu có thể cung cấp kết quả cơ bản tương tự cho Lidar khi ước tính sinh khối rừng ở độ phân giải không gian cao.

Kết quả (Việt) 2:

Nghiên cứu được cấu trúc thành ba phần. Đầu tiên dữ liệu Lidar kiểm kê rừng và đám mây điểm đã được sử dụng để sản xuất một bản đồ sinh khối tham khảo. Thứ hai, cường độ tán xạ và mục tiêu phân cực phân hủy các thành phần lý thu mua lại không khí đa thời gian được sử dụng để lấy sinh khối thông qua mô hình tham số và phi tham số. Thứ ba, sự ảnh hưởng của sự phân cực và rừng biến đổi về sinh khối lại lỗi trieval đã được điều tra. Việc sử dụng một tài liệu tham khảo Lidar bản đồ dựa trên sinh khối là cần thiết từ hai lý do: thu thập một số đại diện của các mẫu phân tích lỗi trong khu vực bao phủ bởi các cảm biến không khí radar (tức là, một số ruộng là ngoài swath SAR - Hình 1B và D. tấm) và các lô có được kích thước biến tâm tại cùng một tọa độ để nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước âm mưu và iability rừng var- về lỗi ước lượng sinh khối. Một sơ đồ (Hình. 3) được trình bày để làm cho các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu này rõ ràng. Một phân tích thẳng lên sinh khối trường và L-band dữ liệu trong không khí đã được thực hiện gần đây trong một nghiên cứu so sánh (Tanase et al., 2014). Nghiên cứu kết luận rằng mặc dù Lidar dữ liệu là tổng thể hai lần như chính xác khi so sánh với dữ liệu L-band SAR, đối với một số khoảng thời gian sinh khối dữ liệu SAR có thể cung cấp kết quả về cơ bản tương tự như Lidar khi ước tính sinh khối rừng ở độ phân giải không gian cao.