Identification and analysis of the forest loss drivers in Africa based on multi-source time-series remote sensing products

Liu Wendi ,  

Zhang Xiao ,  

Liu Liangyun ,  

摘要

Die Bestimmung der Ursachen für die Waldzerstörung ist entscheidend für die Entwicklung von Politiken zum Schutz der Wälder. Gegenwärtig bleibt die genaue und umfassende Identifizierung von Faktoren für die Waldzerstörung eine enorme Herausforderung. In diesem Artikel haben die Autoren basierend auf Entscheidungsbaumregeln für Afrika, wo die Waldzerstörung schwerwiegend ist und die Faktoren für die Waldzerstörung vielfältig sind, einen Klassifizierungsrahmen für die Ursachen der Waldzerstörung aufgebaut, unter Verwendung von mehreren räumlichen Datensätzen, wie beispielsweise globalen 30-m-Bodendeckungs-Dynamiküberwachungsprodukten, Daten zu menschlichen Spuren, Branddaten, Forstwirtschaftsdaten, meteorologischen Daten usw. Die Ergebnisse der Genauigkeitsbewertung, basierend auf visueller Auslegungsmaterial, zeigen, dass die Gesamtgenauigkeit der Klassifizierung der Ursachen der Waldzerstörung bei etwa 95,38% liegt. Die Analyse der Ursachen der Waldzerstörung zeigt, dass: (1) Fast 86,73% der Waldzerstörung in Afrika zwischen 2000 und 2020 durch anthropogene Faktoren verursacht wurden, und dieser Anteil weiterhin steigt, während natürliche Faktoren nur 13,27% ausmachen; (2) die landwirtschaftliche Nutzung und die Abholzung sind die beiden wichtigsten Arten von Waldzerstörungsfaktoren, die jeweils 44,02% und 11,40% der Waldzerstörung verursachen; (3) fast alle anthropogenen Faktoren haben die Geschwindigkeit der Waldzerstörung verdoppelt und beschleunigen weiter. Daher sind gezieltere und wirkungsvollere Maßnahmen zum Schutz der Wälder dringend erforderlich, um das nachhaltige Entwicklungsziel zu erreichen, die fortgesetzte Abnahme der Waldfläche bis 2030 zu stoppen.

关键词

forest loss;proximate drivers;remote sensing;decision tree;Africa;time-series;agricultural encroachment;forestry activity

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