Application of Digital Color Aerial Photography for Biomass Evaluation at the Ban Pred Nai Mangrove Forest, Trat Province
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The amount of biomass is an indicator of the fertility of a mangrove forest. Most biomass assessments are carried out using random field plots, which is time-consuming, laborious, and expensive. This study aimed to investigate the relationships between normalized difference vegetation index (NDVI) and biomass of a mangrove forest using digital color aerial photographs (DMC) and geographic information system (GIS). The studied mangrove forest is located at the Ban Pred Nai, Trat province. Field data were collected from 24 sample plots. The diameter and height of all trees with DBH > 4.5 cm was measured. The aboveground biomass of the trees in each sample plot was calculated by using allometric equations developed earlier for mangrove forests located along the Gulf of Thailand. Relationships between NDVI and the aboveground biomass were constructed and the relationship was expressed through the best fit equation.
The results showed that there were 9 species in the forest with a density of 3,838 trees per hectare. Ceriops tagal was the most common plant species with a density of 1,450 trees ha-1. The results also indicated that the mean diameter in the mangrove forest was 8.95±3.91 cm and the height was 12.10±2.85 m. The average aboveground biomass estimated from the field survey was 212.52±5.19 t ha-1. The equation best describing the relationship between NDVI and aboveground biomass was in the form of an exponential equation = 26.784e5.2437(NDVI), with the coefficient of determination (R2) of 0.8969. The aboveground biomass estimated from the NDVI was 199.04 t ha-1. The aboveground biomass estimated from NDVI and field survey was not statistically different (p>0.05).
Article Details
ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ขอรับรองว่า ต้นฉบับที่เสนอมานี้ยังไม่เคยได้รับการตีพิมพ์และไม่ได้อยู่ในระหว่างกระบวนการพิจารณาตีพิมพ์ลงในวารสารหรือสิ่งตีพิมพ์อื่นใด ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ยอมรับหลักเกณฑ์และเงื่อนไขการพิจารณาต้นฉบับ ทั้งยินยอมให้กองบรรณาธิการมีสิทธิ์พิจารณาและตรวจแก้ต้นฉบับได้ตามที่เห็นสมควร พร้อมนี้ขอมอบลิขสิทธิ์ผลงานที่ได้รับการตีพิมพ์ให้แก่วารสารวนศาสตร์ คณะวนศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ กรณีมีการฟ้องร้องเรื่องการละเมิดลิขสิทธิ์เกี่ยวกับภาพ กราฟ ข้อความส่วนใดส่วนหนึ่ง หรือ ข้อคิดเห็นที่ปรากฏในผลงาน ให้เป็นความรับผิดชอบของข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) แต่เพียงฝ่ายเดียว และหากข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ประสงค์ถอนบทความในระหว่างกระบวนการพิจารณาของทางวารสาร ข้าพเจ้าและผู้เขียนร่วม (ถ้ามี) ยินดีรับผิดชอบค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่เกิดขึ้นในกระบวนการพิจารณาบทความนั้น”
References
Bindu, G., P. Rajan, E.S. Jishnu and K.J. Ajith. 2018. Carbon stock assessment of mangrove using remote sensing and geographic information system. The Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Science 23: 1-9.
Department of Marine and Coastal Resources. 2016. The Mangrove Forest Biological Diversity 10 Years of Mangrove Forest Biological Resource. Marine and Coastal Resources Promotion and Management Division, Department of Marine and Coastal Resources, Bangkok. (in Thai)
Gizachew, B., S. Solberg, E. Naesset, T. Gobakken, O.M. Bollandsas, J. Breidenbach, E. Zahabu and E.W. Mauya. 2016. Mapping and estimating the total living biomass and carbon in low-biomass woodlands using Landsat 8 CDR data. Carbon Balance and Management 11: 1-14.
Meepol, W. 2010. Carbon sequestration of mangrove forests at Ranong Biosphere Reserve. Journal of Forest Management 4(7): 33-47. (in Thai)
Ministry of Natural Resources and Environment. 2017. Strategy Planning for Ministry of Natural Resources and Environment 2017-2021. Available Source: http://www.mnre.go.th/oops/th/news/detail/12477, January 15, 2020. (in Thai)
Patanaponpaiboon, P. 1979. Structure of Mangrove Forest at Amphoe Khao Saming, Trat. M.S. Thesis, Chulalongkorn University. (in Thai)
Pattanasing, N. 2012. Biomass and Litter Fall Production in Pred Nai Community Mangrove Forest at Trat Province. M.S. Thesis, Kasetsart University. (in Thai)
Rahetlah, V.B., P. Salgado, B. Andrianarisoa, E. Tillard, H. Razafindrazaka, L. Le Mézo and V.L. Ramalanjaona. 2014. Relationship between normalized difference vegetation index (NDVI) and forage biomass yield in the Vakinankaratraregion, Madaguscar. Livestock Research for Rural Development 26: 1-11.
Salum, R.B., P.W.M. Souza-Filho, M. Simard, C.A. Silva, M.E.B. Fernandes, M.F. Cougo, W.d.J. Nascimento and K. Rogers. 2020. Improving mangrove above-ground biomass estimations using LiDAR. Estuarine, Coastal and Shelf Science 236: 1-16.
Sarawong, A. 2008. Application of Remote Sensing for Land Use Change Prediction and Normalized Difference Vegetation Index in Mae-Huad Sector of Mae-Ngao Demonstration Forest, Amphoe Ngao, Changwat Lampang. M.S. Thesis, Kasetsart University. (in Thai)
Sridang, S. 2008. Estimation of Above-ground Carbon Sequestration on Mangrove Forest at Koh Lanta, Krabi Province Using Remote Sensing Techniques. M.S. Thesis, Kasetsart University. (in Thai)