復元に適した地域の特定に役立つ航空画像
地理空間と排出モデリング
沿岸地域の過去の土地利用動態の評価は、一連の衛星画像の地理空間分析に依存している。これは、土地利用のカテゴリーを分類し、その面積が時間とともにどのように変化するかを示すものである。これらの動態を利用して、マングローブ林の他の土地利用への転換に伴う炭素排出量をモデリングによって定量化することができる。これにより、失われた炭素蓄積量の評価と、復元に適した地域の特定が可能になる。これはまた、時間の経過とともに失われる自然資本の推定にも結びつく。
主な要件は、雲に覆われておらず、マングローブ林（およびその種類）、周辺の農業、その他の人間による景観の利用を区別するのに十分な空間解像度を提供する、一貫した一連の衛星画像が利用可能であることである。沿岸の特徴に関するリモートセンシング処理と高度なGIS分析に関する地元または国の能力も重要である。排出量モデリングは課題であり、能力強化によって解決する必要がある。
GISの設備や訓練を受けた人材は容易に利用できるが、特に高解像度の画像を使用する場合、マングローブ林内のさまざまなタイプを適切に分類する能力は、GIS/リモートセンシングの分野ではまだ不足している。我々は、革新的な画像処理と分類技術の適用を模索しており、良い結果を得ている。しかし、このプロセスを完全に自動化することはできず、分析を完了するには時間と専門家の判断が必要である。
さまざまな日付にわたって一貫して雲のない一連の画像にアクセスすることは困難である。これに加え、有名な衛星の故障が重なり、解析に適した画像の入手がさらに制限されている。
分析を地方から小国家、地域スケールへとスケールアップすると、空間分解能、分析に必要なデータ量、所要時間といった新たな課題が生じる。