Assessment of land use cover changes, carbon sequestration and carbon stock in dry temperate forests of Chilas watershed, Gilgit-Baltistan

Abstract Land use and land cover change are affecting the global environment and ecosystems of the different biospheres. Monitoring, reporting and verification (MRV) of these changes is of utmost importance as they often results in several global environmental consequences such as land degradation, mass erosion, habitat deterioration as well as micro and macro climate of the regions. The advance technologies like remote sensing (RS) and geographical information system (GIS) are helpful in determining/ identifying these changes. In the current study area, changes in carbon stocks, notably in forest areas, are resulting in considerable dynamics of carbon stocks as a result of climate change and carbon sequestration. This study was carried out in the Diamer district of the Gilgit Baltistan (GB) Pakistan to investigate the change in cover change/land use change (particularly Forest Land use) as well as carbon sequestration potential of the forests in the district during almost last 25years. The land cover, temporal Landsat data (level 1, LIT) were downloaded from the USGS EROS (2016), for 1979-1989, 1990-2000 and 2001-2012. Change in land uses, particularly forest cover was investigated using GIS techniques. Forest inventory was carried out using random sampling techniques. A standard plot of size 0.1 ha (n=80) was laid out to determine the tree density, volume, biomass and C stocks. Simulation of C stocks was accomplished by application of the CO2FIX model with the data input from inventory. Results showed a decrease in both forest and snow cover in the region from 1979-2012. Similarly decrease was seen in tree volume, tree Biomass, dynamics of C Stocks and decrease was in occur tree density respectively. It is recommended we need further more like project such as BTAP (Billion Tree Afforestation Project) and green Pakistan project to increase the forest cover, to control on land use change, protect forest ecosystem and to protect snow cover.

Resumo O uso e as mudanças na cobertura da terra estão afetando o meio ambiente global e os ecossistemas das diferentes biosferas. O monitoramento, relatório e verificação (MRV) dessas mudanças são de extrema importância, pois muitas vezes resultam em várias consequências ambientais globais, como degradação da terra, erosão em massa, deterioração do hábitat, bem como micro e macroclima das regiões. As tecnologias avançadas, como sensoriamento remoto (RS) e sistema de informações geográficas (SIG), são úteis para determinar / identificar essas mudanças. Na área de estudo atual, as mudanças nos estoques de carbono, principalmente em áreas florestais, estão resultando em uma dinâmica considerável dos estoques de carbono como resultado das mudanças climáticas e do sequestro de carbono. Este estudo foi realizado no distrito de Diamer de Gilgit Baltistan (GB), Paquistão, para investigar a mudança na mudança de cobertura / mudança de uso da terra (particularmente uso de terras florestais), bem como o potencial de sequestro de carbono das florestas no distrito durante quase os últimos 25 anos. A cobertura da terra, os dados temporais do Landsat (nível 1, LIT), foram baixados do USGS EROS (2016), para 1979-1989, 1990-2000 e 2001-2012. Mudanças nos usos da terra, particularmente na cobertura florestal, foram investigadas usando técnicas de SIG. O inventário florestal foi realizado por meio de técnicas de amostragem aleatória. Um lote padrão de 0,1 ha (n = 80) foi estabelecido para determinar a densidade das árvores, volume, biomassa e estoques de C. A simulação dos estoques de C foi realizada pela aplicação do modelo CO2FIX com a entrada de dados do inventário. Os resultados mostraram uma diminuição na cobertura florestal e de neve na região de 1979 a 2012. Da mesma forma, diminuição foi observada no volume da árvore, biomassa das árvores, dinâmica dos estoques de C e diminuição na densidade das árvores, respectivamente. É recomendado que precisemos de mais projetos como o BTAP (Billion Tree Afforestation Project) e o projeto Green Pakistan para aumentar a cobertura florestal, controlar as mudanças no uso da terra, proteger o ecossistema florestal e proteger a cobertura de neve.

Reconstructing historical forest cover change in the Lower Amazon floodplains using the LandTrendr algorithm / Reconstrução histórica de mudanças na cobertura florestal em várzeas do Baixo Amazonas utilizando o algoritmo LandTrendr

The Amazon várzeas are an important component of the Amazon biome, but anthropic and climatic impacts have been leading to forest loss and interruption of essential ecosystem functions and services. The objectives of this study were to evaluate the capability of the Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) algorithm to characterize changes in várzea forest cover in the Lower Amazon, and to analyze the potential of spectral and temporal attributes to classify forest loss as either natural or anthropogenic. We used a time series of 37 Landsat TM and ETM+ images acquired between 1984 and 2009. We used the LandTrendr algorithm to detect forest cover change and the attributes of "start year", "magnitude", and "duration" of the changes, as well as "NDVI at the end of series". Detection was restricted to areas identified as having forest cover at the start and/or end of the time series. We used the Support Vector Machine (SVM) algorithm to classify the extracted attributes, differentiating between anthropogenic and natural forest loss. Detection reliability was consistently high for change events along the Amazon River channel, but variable for changes within the floodplain. Spectral-temporal trajectories faithfully represented the nature of changes in floodplain forest cover, corroborating field observations. We estimated anthropogenic forest losses to be larger (1.071 ha) than natural losses (884 ha), with a global classification accuracy of 94%. We conclude that the LandTrendr algorithm is a reliable tool for studies of forest dynamics throughout the floodplain.

As várzeas amazônicas são um importante componente do bioma Amazônico, mas impactos antrópicos e climáticos têm levado à perda florestal e à interrupção de processos e serviços ecossistêmicos. O presente estudo teve como objetivos avaliar a aplicabilidade do algoritmo Landsat-based Detection of Trends in Disturbance and Recovery (LandTrendr) na detecção de mudanças na cobertura florestal de várzea no Baixo Amazonas, e analisar o potencial de atributos espectrais e temporais na classificação das perdas florestais em antrópicas ou naturais. Utilizamos uma série temporal de 37 imagens Landsat TM e ETM+, adquiridas entre 1984 e 2009. Aplicamos o algoritmo LandTrendr para detectar mudanças na cobertura florestal e extrair os atributos de "duração", "magnitude" e "ano de início" das mudanças, além de "NDVI ao final da série". A detecção se restringiu a áreas identificadas como cobertura florestal no início e/ou final da série. Os atributos derivados da série temporal foram classificados pelo algoritmo Support Vector Machine (SVM), diferenciando as perdas florestais antrópicas e naturais. A confiabilidade da detecção dos eventos de mudança foi consistentemente alta ao longo do rio Amazonas, e mais variável no interior da várzea. As trajetórias espectrais-temporais representaram fielmente os eventos de mudança na cobertura florestal, com base em averiguações em campo. A perda da cobertura florestal por causas antrópicas foi maior (1.071 ha) do que por causas naturais (884 ha), com exatidão global de classificação de 94%. Concluímos que o algoritmo LandTrendr é uma ferramenta confiável para aplicação em estudos de dinâmica da cobertura florestal de várzea.

Changes in population and land use over time in the Ecuadorian Amazon / Mudanças populacionais e de uso da terra na Amazônia Ecuatoriana

This paper draws upon a detailed longitudinal survey of households living on agricultural plots in the northern three provinces of the Ecuadorian Amazon, the principal region of colonization by migrants in Ecuador since the 1970s. Following the discovery of petroleum in 1967 near what has subsequently come to be the provincial capital and largest Amazonian city of Lago Agrio, oil companies built roads to lay pipelines to extract and pump oil across the Andes for export. As a result, for the past 30 years over half of both Ecuador's export earnings and government revenues have come from petroleum extracted from this region. But the roads also facilitated massive spontaneous in-migration of families from origin areas in the Ecuadorian Sierra, characterized by minifundia and rural poverty. This paper is about those migrants and their effects on the Amazonian landscape. We discuss the data collection methodology and summarize key results on settler characteristics and changes in population, land use, land ownership, technology, labor allocation, and living conditions, as well as the relationships between changes in population and changes in land use over time. The population in the study region has been growing rapidly due to both natural population growth (high fertility) and in-migration. This has led to a dramatic process of subdivision and fragmentation of plots in the 1990's, which contrasts with the consolidation of plots that has occurred in most of the mature frontier areas of the Brazilian Amazon. This fragmentation has led to important changes in land tenure and land use, deforestation, cattle raising, labor allocation, and settler welfare.

Este artigo baseia-se em uma pesquisa longitudinal sobre assentamentos agrícolas em três províncias no norte da Amazônia equatoriana, a principal região de colonização agrícola no país desde 1970. A partir da descoberta de reservas de petróleo em áreas próximas a Lago Agrio, capital provincial e maior cidade da Amazônia Equatoriana, empresas petrolíferas iniciaram a abertura de estradas e construção de oleodutos visando a extração, transporte através dos Andes e exportação de petróleo. A exploração petrolífera na Amazônia Equatoriana tem respondido, nos últimos trinta anos, por cerca da metade dos rendimentos com exportação e na arrecadação governamental. As estradas abertas na Amazônia facilitaram a imigração maciça e espontânea de famílias dos Andes equatorianos, uma região tradicionalmente caracterizada pela presença de minifúndios e pobreza rural. Este artigo discute a metodologia de coleta de dados e sumariza os principais resultados de pesquisas sobre esses imigrantes na Amazônia Equatoriana, especificamente em termos de mudanças nas características populacionais, uso e propriedade da terra, tecnologia, trabalho e padrão de vida, assim como relações entre características populacionais e uso da terra ao longo dos anos 90. O elevado crescimento populacional devido ao crescimento natural (alta fecundidade) e contínua imigração tem engendrado a subdivisão e fragmentação de lotes rurais desde 1990, em contraste ao processo de concentração de terra em diversas partes da Amazônia brasileira.

Avaliação de técnicas de segmentação e classificação automática de imagens landsat-tm no mapeamento do uso do solo na Amazônia1

Land use mapping is essential for the understanding of global change processes, especially in regions which are experiencing great pressure for development such as the Amazon. Traditionally, these mappings have been done using visual interpretation techniques of satellite imagery, that provide satisfactory results but are time-consuming and highly cost. In this paper, a technique of image segmentation based on region growing algorithm, followed by a per-field non-supervised classification, is proposed. Thus, the thematic classification is based on a set of image elements (pixels), benefiting from contextinformation, therefore minimizing the limitations of the digital processing techniques based on single pixels (per-pixel classification). This approach was evaluated in a typical test site of the Amazon region located to the north of Manaus, AM, using both original Landsat Thematic Mapper images and their decomposition into endmembers such as green vegetation, wood material, shade and soil, named mixture image in this paper. The results were validated by a reference map obtained from proved visual interpretation techniques of satellite imagery and by field check and indicated that automatic classification is feasible to map land use in Amazonia. Statistics tests indicated that there was significant agreement between the automated digital classifications and the reference map (at 95% confidence level).

O mapeamento do uso da terra é fundamental para o entendimento dos processos de mudanças globais, especialmente em regiões como a Amazônia que estão sofrendo grande pressão de desenvolvimento. Tradicionalmente estes mapeamentos têm sido feitos utilizando técnicas de interpretação visual de imagens de satélites, que, embora de resultados satisfatórios, demandam muito tempo e alto custo. Neste trabalho é proposta uma técnica de segmentação da imagens com base em um algoritmo de crescimento de regiões, seguida de uma classificação não-supervisionada por regiões. Desta forma, a classificação temática se refere a um conjunto de elementos (pixels da imagem), beneficiando-se portanto da informação contextual e minimizando as limitações das técnicas de processamento digital baseadas em análise pontual (pixel-a-pixel). Esta técnica foi avaliada numa área típica da Amazônia, situada ao norte de Manaus, AM, utilizando imagens do sensor "Thematic Mapper" - TM do satélite Landsat, tanto na sua forma original quanto decomposta em elementos puros como vegetação verde, vegetação seca (madeira), sombra e solo, aqui denominada imagem misturas. Os resultados foram validados por um mapa de referência gerado a partir de técnicas consagradas de interpretação visual, com verificação de campo, e indicaram que a classificação automática é viável para o mapeamento de uso da terra na Amazônia. Testes estatísticos indicaram que houve concordância significativa entre as classificações automáticas digitais e o mapa de referência (em tomo de 95% de confiança).