Le immagini aeree aiutano a identificare le aree adatte al restauro
Modellazione geospaziale e delle emissioni
La valutazione delle dinamiche storiche dell'uso del suolo nelle aree costiere si basa sull'analisi geospaziale di una sequenza di immagini satellitari. Essa classifica le categorie di uso del suolo e il modo in cui la loro superficie cambia nel tempo. Utilizzando queste dinamiche, la quantificazione delle emissioni di carbonio associate alla conversione delle foreste di mangrovie in altri usi del suolo può essere stimata attraverso la modellazione. Questo fornisce sia una valutazione degli stock di carbonio persi, sia l'identificazione delle aree adatte al ripristino. Questo può anche essere collegato alle stime del capitale naturale perso nel tempo.
Il requisito principale è la disponibilità di una serie consistente di immagini satellitari prive di copertura nuvolosa e con una risoluzione spaziale sufficiente a differenziare i popolamenti (e i tipi) di mangrovie, l'agricoltura circostante e altri usi umani del paesaggio. È importante anche la capacità locale o nazionale di elaborazione del telerilevamento e di analisi GIS avanzate delle caratteristiche costiere. La modellazione delle emissioni è una sfida che deve essere risolta attraverso il potenziamento delle capacità.
Sebbene le strutture GIS e il personale addestrato siano prontamente disponibili, le capacità di classificare correttamente i diversi tipi di mangrovie all'interno di un popolamento sono ancora carenti nel campo dei GIS/telerilevamento, soprattutto quando si utilizzano immagini a più alta risoluzione. Abbiamo esplorato l'applicazione di tecniche innovative di elaborazione e classificazione delle immagini con buoni risultati. Tuttavia, il processo non può essere completamente automatizzato e le analisi richiedono tempo e un giudizio esperto per essere completate.
L'accesso a una serie di immagini costantemente prive di nuvole in date diverse rappresenta una sfida. A ciò si aggiunge il malfunzionamento di un noto satellite, che limita ulteriormente la disponibilità di immagini adatte alle analisi.
La scalabilità delle analisi dalla scala locale a quella subnazionale e regionale presenta ulteriori problemi di risoluzione spaziale, volume di dati per le analisi e tempo richiesto.