Tropical Forest, Geospatial Data & REDD+
El papel cada vez más importante de los bosques tropicales como soporte de una serie de servicios ecosistémicos, conservación de la biodiversidad, regulación del agua, conservación del suelo, madera, productos forestales no madereros, secuestro de carbono y mitigación del cambio climático ha hecho que la importancia de la gestión de los recursos forestales sea cada vez más crucial. Los bosques tropicales de los países de Indochina son ricos en biodiversidad y densidad de carbono, por lo que son significativos desde el punto de vista social, ecológico, político y económico.
Estos bosques proporcionan medios de vida esenciales a la población local e indígena. El informe FRA 2010 muestra que la deforestación causó una pérdida de unos 13 millones de hectáreas de bosques tropicales al año entre 2000 y 2010. Por lo tanto, existe una necesidad urgente de mejorar la gestión de estos recursos.
Este libro contribuye parcialmente a la mitigación del cambio climático mediante la aplicación del mecanismo de Reducción de Emisiones por Deforestación y Degradación de los Bosques (REDD+). Este libro se centra en la aplicación de técnicas de teledetección multisensor a la gestión de los bosques camboyanos para la aplicación efectiva del mecanismo REDD+.
En este contexto, es importante obtener información fiable y coherente de (a) la cubierta forestal, (b) la deforestación, y (c) la biomasa forestal para estimar las emisiones de CO2 con el fin de mejorar la contabilidad nacional del carbono. Además, esta información también se utilizará para el desarrollo del sistema de medición, notificación y verificación (MRV) y para la gestión de los recursos forestales con el fin de apoyar la gestión forestal sostenible.
Los conocimientos actuales son muy limitados en lo que respecta al sistema MRV para la aplicación del mecanismo REDD+. Este libro demuestra el uso de técnicas de teledetección multisensor para gestionar los recursos forestales de forma más sostenible.
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Última modificación: 2024.11.14 07:32 (GMT)