elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Earth observation for ecosystem accounting: spatially explicit national seagrass extent and carbon stock in Kenya, Tanzania, Mozambique and Madagascar

Traganos, Dimosthenis und Pertiwi, Avi Putri und Lee, Chengfa Benjamin und Blume, Alina und Poursanidis, Dimitris und Shapiro, Aurelie (2022) 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, 8 (6), Seiten 778-792. Wiley. doi: 10.1002/rse2.287. ISSN 2056-3485.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
1MB

Offizielle URL: https://zslpublications.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/rse2.287

Kurzfassung

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.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/190586/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Earth observation for ecosystem accounting: spatially explicit national seagrass extent and carbon stock in Kenya, Tanzania, Mozambique and Madagascar
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Traganos, Dimosthenisdimosthenis.traganos (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Pertiwi, Avi Putriavi.pertiwi (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8819-860XNICHT SPEZIFIZIERT
Lee, Chengfa BenjaminChengfa.Lee (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-2207-5615NICHT SPEZIFIZIERT
Blume, Alinaalina.blume (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9267-8561NICHT SPEZIFIZIERT
Poursanidis, Dimitrisdpoursanidis (at) gmail.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Shapiro, Aurelieaurelie.shapiro (at) fao.orgNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:28 Juni 2022
Erschienen in:Remote Sensing in Ecology and Conservation
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:8
DOI:10.1002/rse2.287
Seitenbereich:Seiten 778-792
Verlag:Wiley
ISSN:2056-3485
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Blue carbon stock, East Africa, ecosystemaccounting, Google Earth Engine, seagrass, Sentinel-2
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Raumfahrt
HGF - Programmthema:Erdbeobachtung
DLR - Schwerpunkt:Raumfahrt
DLR - Forschungsgebiet:R EO - Erdbeobachtung
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):R - Optische Fernerkundung
Standort: Berlin-Adlershof , Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Traganos, Dimosthenis
Hinterlegt am:22 Nov 2022 14:35
Letzte Änderung:14 Mär 2023 16:43

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.