Carbon Sequestration Estimation with Vegetation Indices and Gradient Boosting Machine Learning

Abstract

The objective of this study is to estimate the amount of carbon storage using the Vegetation Index and Gradient Boosting machine learning. Method of operation 1) Analyze the relationship of the Vegetation Index using Gradient Boosting machine learning techniques. Boosting from satellite image data, 2) to estimate carbon storage using allometry equations and evaluating machine learning methods from satellite image data. Sentinel-2 and find the proportion of land cover of vegetation using regression analysis equations. The results of the study found 2,186 trees, 33 species. The analysis results of the amount of carbon storage from the allometry equation found that the total above-ground biomass was 93,934.17 kilograms or 93.93 tons and found that there was the carbon storage of trees is 44,149.06. kilogram of carbon or 44.14 tons of carbon. The result of density analysis with IDW is 383.17 tons of carbon or 0.239 tons of carbon/rai or 0.0023 Tons of carbon/sq m. The results of the study of relationships using the Decision Tree method revealed that the correlation coefficient was equal to 0.81176, Mean absolute error (MAE) value equal to 0.062, Root mean squared error (RMSE) value equal to 0.104, and Mean Squared Error (MSE) value equal to 0.053. Carbon sequestration analysis results equal to 2743.87 tons of carbon or 1.714 tons of carbon/rai or 0.0171 tons of carbon/sq m. The results of the Gradient Boosting analysis found that the correlation coefficient was equal to 0.9644, the Mean Absolute Error (MAE) was equal to 0.017, the Root Mean Squared Error (RMSE) was equal to 0.085 and the Mean Squared Error (MSE) was equal to 0.062. The results of the confinement analysis carbon storge equal to 2855.18 tons of carbon or 1.784 tons of carbon/rai or 0.0178 ton carbon/sq m. The results of the XGBoost analysis found that the correlation coefficient equal to 0.94, Mean Absolute Error (MAE) value equal to 0.171, Root Mean Squared Error (RMSE) value equal to 0.256 and a Mean Squared Error (MSE) value equal to 0.065. The results of the carbon storage analysis were equal to 2384.50 tons of carbon or 1.490 tons of carbon/rai or 0.0149 tons of carbon/sq m.

วัตถุประสงค์ของการศึกษานี้เพื่อศึกษาปริมาณการเก็บคาร์บอนด้วยดัชนีพืชพรรณและการเรียนรู้เครื่องแบบ Gradient Boosting วิธีการดำเนินงาน 1) วิเคราะห์ความสัมพันธ์ของดัชนีพืชพรรณด้วยวิธีการเรียนรู้เครื่องจักรด้วยเทคนิค Gradient Boostingจากข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม, 2) เพื่อประมาณการกักเก็บคาร์บอนด้วยสมการอัลโลเมตรีและการประเมินวิธีการเรียนรู้ด้วยเครื่องจากข้อมูลภาพถ่ายดาวเทียม Sentinel-2 และนำมาหาสัดส่วนการปกคลุมดินของพืชพรรณด้วยสมการวิเคราะห์ถดถอย ผลการศึกษาพบพรรณไม้พบ 2,186 ต้น 33 ชนิด ผลการวิเคราะห์หาค่าปริมาณการกักเก็บคาร์บอนจากสมการอัลโลเมตรี พบว่ามีผลรวมค่ามวลชีวภาพเหนือพื้นดินเท่ากับ 93,934.17 กิโลกรัม หรือ 93.93 ตัน และพบว่ามีปริมาณการกักเก็บคาร์บอนของต้นไม้เท่ากับ 44,149.06 กิโลกรัมคาร์บอนหรือ 44.14 ตันคาร์บอน ผลการวิเคราะห์ความหนาแน่นด้วย IDW เท่ากับ 383.17 ตันคาร์บอนหรือ 0.239 ตันคาร์บอน/ไร่ หรือ 0.0023 ตันคาร์บอน/ตร.ม ผลการศึกษาความสัมพันธ์ด้วยการเรียนรู้แบบวิธีต้นไม้ตัดสินใจ พบค่าสัมประสิทธิ์ สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.81176 ค่า Mean Absolute Error (MAE) เท่ากับ 0.062 ค่า Root Mean Squared Error (RMSE) เท่ากับ 0.104 และค่า Mean Squared Error (MSE) เท่ากับ 0.053 ผลการวิเคราะห์การกักเก็บคาร์บอนเท่ากับ 2743.87 ตันคาร์บอน หรือ 1.714 ตันคาร์บอน/ไร่ หรือ 0.0171 ตันคาร์บอน/ตร.ม ผลการวิเคราะห์ Gradient Boosting พบว่าค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.9644 ค่า Mean Absolute Error (MAE) เท่ากับ 0.017 ค่า Root Mean Squared Error (RMSE) เท่ากับ 0.085 และค่า Mean Squared Error (MSE) เท่ากับ 0.062 ผลการวิเคราะห์การกักเก็บคาร์บอนเท่ากับ 2855.18 ตันคาร์บอน 1.784 ตันคาร์บอน/ไร่ หรือ 0.0178 ตันคาร์บอน/ตร.ม ผลการวิเคราะห์ XGBoost พบค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เท่ากับ 0.94 ค่าMean absolute error (MAE) เท่ากับ 0.171 ค่า Root mean squared error (RMSE) เท่ากับ 0.256 และค่า Mean Squared Error (MSE) เท่ากับ 0.065 ผลการวิเคราะห์การกักเก็บคาร์บอนเท่ากับ 2384.50 ตันคาร์บอนหรือ 1.490 ตันคาร์บอน/ไร่ หรือ 0.0149 ตันคาร์บอน/ตร.ม