Remote Sensing Methods and GIS Approaches for Carbon Sequestration Measurement: A General Review
Notice bibliographique
Résumé
Geospatial technologies like Remote Sensing (RS) and Geographic Information Systems (GIS) provide a platform for swiftly evaluating terrestrial Carbon Stock (CS) across extensive regions. Employing an integrated RS-GIS method for estimating Above-Ground Biomass (AGB) and precise carbon management emerges as a timely and economical strategy for implementing effective management plans on a localized and regional level. This study reviews different RS-related techniques utilized in CS assessment, particularly in arid lands, shedding light on the challenges, opportunities, and future trends associated with the process. As global warming poses adverse impacts on major ecosystems through temperature and precipitation changes, professionals have a call to develop evidence-based interventions to mitigate them. Carbon sequestration involves harnessing and storing carbon stocks from the atmosphere to minimize the adverse effects of climate change. The review explores the effectiveness of integrating remote sensing and GIS methodologies in quantifying carbon sequestration within agroforestry landscapes. In addition, this review also assesses the traditional methods, including their limitations, and deeply delves into recent techniques, emphasizing key remote sensing (RS) variables for biophysical predictions. This study showcases the efficacy of geospatial technologies in evaluating terrestrial carbon stock, particularly in arid regions. The study reviews diverse techniques and sensors, like optical Radio Detection and Ranging (RADAR), and Light Detection and Ranging (LiDAR), extensively employed for above-ground biomass (AGB) estimation and carbon stock assessment with RS data, introducing and discussing new methods. Existing literature was examined to present knowledge and evidence on the effectiveness of these technologies in carbon sequestration. The key findings of this review will inform future research and integration of technology, policy formulation, and carbon sequestration management to mitigate the impacts of climate change.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».