Method | LiDAR | Optical | SAR | ||||||||||||||||||||||||
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Mapping approach | Dense time-series tracking | Change detection | Vegetation indices | Data transforms | Spectral Mixture Analysis | Classification | Interferometry | Modelling | Data fusion | Visual interpretation | ICESat GLAS | Airborne LiDAR | MODIS | CBERS | Landsat | SPOT | Sentinel-2 | RapidEye | Quickbird | IKONOS | ALOS-1/2 PALSAr-1/2 | ENVISAT ASAR | SRTM | TerraSAR-X | TanDEM-X | Cosmo-SkyMed | GeoSAR |
(1) Detection and characterisation of degradation type | |||||||||||||||||||||||||||
Forest disturbance mapping | ● | ● | ● | ||||||||||||||||||||||||
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Identification of canopy gaps | ● | ● | |||||||||||||||||||||||||
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Proxies | ● | ● | ● | ● | |||||||||||||||||||||||
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(2) Quantification of carbon stock changes | |||||||||||||||||||||||||||
Tracking of secondary and degraded forest dynamics | ● | ● | ● | ||||||||||||||||||||||||
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Canopy height change | ● | ● | ● | ||||||||||||||||||||||||
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AGB change | ● | ● | |||||||||||||||||||||||||
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Study specifics | |||||
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Mapping approach | Scalea | Country | Map resolution (m) | Map accuracy/RMSE | References |
(1) Detection and characterisation of degradation type | |||||
Forest disturbance mapping | R | Ethiopia | 30 | [15] | |
R | USA | 30 | [62] | ||
R | USA | 30 | 98% (prod acc.), 86% (user acc. spatial), 80% (user acc. temporal), 90% (overall acc. LC) | [96] | |
N | Australia | 30 | [54] | ||
N | USA, Canada | 30 | 44.6 ± 5.8% (omission), 27 ± 4.5% (commission) | [61] | |
N | Brazil | 20–30 | [90] | ||
R | Brazil | 250 | [80] | ||
R | Indonesia | 6.5 | 91.5%, 0.87 (Kappa) | [19] | |
R | Central Africa | 30 | 87% | [34] | |
R | USA | 250 | 88% | [87] | |
R | Tanzania | 10–20 | 20–25% misclassification (20% cover class) | [37] | |
R | Brazil | 25 m | [35] | ||
R | Indonesia | <30 | 79.6% | [94] | |
Identification of canopy gaps | R | Gabon, Congo | 2.4 | [72] | |
R | Cambodia | 10, 30 | [51] | ||
R | Panama | 1 | [50] | ||
R | Sumatra, Brazil | 1–3 | 93.4% (FAR 2.3% at 95% conf int.) | [36] | |
R | Congo | <10 | 53.6%, 100% (user acc.) | [74] | |
R | Brazil | 2 | 86% | [7] | |
R | Peru | [5] | |||
R | Brazil | 5 | [2] | ||
Proxies | R | Congo | [52] | ||
R | Norway | 10 | [83] | ||
R | PNG | 5 | [95] | ||
R | Congo | 95% (user acc.), 70.4% (overall acc., L-band), 100% (user acc.), 53.6% (overall acc., X-band) | [74] | ||
R | Amazon | [2] | |||
(2) Quantification of carbon stock changes | |||||
Tracking of secondary and degraded forest dynamics | R | Brazil | 30 | 88% (Kappa 0.62) | [29] |
R | Australia | 25 | 77.8% (Kappa 0.69) | [59] | |
R | Costa Rica | 20 | RMSE RH100 1.34 m (r2 = 0.69, p < 0.001) Corr. with ISODATA1 and early stage (97%), ISODATA3 and late stage (99%), ISODATA2 and intermediate stage (56%) RH100/RH75 r2 0.79 (late), r2 0.73 (intermed.), r2 0.72 (early) RH50 r2 0.3 (intermed.) | [11] | |
Canopy height change | R | Brazil | 1 | [2] | |
R | Gabon | r2 = 0.83, RMSE 3.3 m, n = 95 | [65] | ||
R | Australia | [55] | |||
R | Cameroon, DRC | 2 | 75–82% | [13] | |
R | Tanzania | [84] | |||
N | Uganda | 0.9 mm (bias), 8–16 mm (bias upslope) | [85] | ||
AGB change | R | Kalimantan | r2 = 0.77 (PPR 54.2 Mg ha−1), r2 = 0.81 (PPR 47.4 Mg ha−1) | [16] | |
R | Brazil | R2 = 0.7, SE 41.5 Mg ha−1 | [2] | ||
R | Kalimantan | r2 = 0.88, RMSE ± 13.8 Mg 0.13 ha−1 | [46] | ||
R | Norway | 14 | 95.7–97.8% (classification of deforestation and untouched classes), 56.3–69.2% (degradation classes) AGB: SE 5–8.4 Mg ha−1, r2 = 0.88–0.98 SE reduced by 18–84% using LiDAR, largest gains in degradation class (73–84%) | [67] | |
R | Kalimantan | 50/100 | SE 53.2 Mg ha−1 (n = 51 @50 m), 49.1 Mg ha−1 (@100 m) | [71] | |
R | Brazil | 30 | p < 0.0001, R2 = 0.6, N = 26 | [29] | |
R | Mozambique | RMSE 8.7–10.9 MgC ha−1 Mean error 9.8 ± 0.7 MgC ha−1, mean absolute bias 1.6 ± 0.1 MgC ha−1 | [78] | ||
R | Tanzania | 10 | 67.2 Mg ha−1 (51%), bias −5.5 Mg ha−1 (−4.2%), precision 67 Mg ha−1 (51%) | [84] | |
N | Uganda | ±8.5 Mg ha−1 (95% conf int.) | [85] |