Monitoring Forest Landscape Restoration Success Using Sentinel-2 NDVI and Field Measurements in Timor-Leste

तकनीकी सारांश: तिमोर-लेस्ते में वन परिदृश्य बहाली की सफलता की निगरानी

समस्या विवरण
वन परिदृश्य बहाली (FLR) उष्णकटिबंधीय शुष्क भूमि क्षेत्रों में भूमि क्षरण को उलटने के लिए एक महत्वपूर्ण रणनीति है, फिर भी तिमोर-लेस्ते में बहाली की प्रभावशीलता के मात्रात्मक मूल्यांकन दुर्लभ हैं। देश गंभीर पारिस्थितिक चुनौतियों का सामना कर रहा है, जिसमें खड़ी ढलान वाली भूमि, एक शुष्क मानसूनी जलवायु, और घूमती खेती (shifting cultivation) तथा अनियंत्रित चराई जैसे निरंतर मानवीय हस्तक्षेप शामिल हैं। इन कारकों ने व्यापक क्षेत्रों को वनस्पति आवरण से रहित कर दिया है, जो खराब मृदा उर्वरता और उच्च अपरदन संवेदनशीलता द्वारा चिह्नित है। हालांकि, AFoCO-वित्तपोषित "री-ग्रीनिंग द बेयर लैंड्स" जैसी अंतरराष्ट्रीय दाता-समर्थित पहलों ने बड़े पैमाने पर वनीकरण लागू किया है, लेकिन उपग्रह निगरानी के साथ जमीनी टिप्पणियों को एकीकृत करने वाले कठोर, परिणाम-आधारित मूल्यांकनों का अभाव है। मौजूदा मूल्यांकन अक्सर कार्यान्वयन मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित करते हैं न कि मापने योग्य वनस्पति सुधार पर, जिससे यह निर्धारित करना कठिन हो जाता है कि क्या बहाल किए गए क्षेत्र कार्यात्मक पारिस्थितिकी तंत्र की ओर बढ़ रहे हैं, विशेष रूप से उन कठोर वातावरणों में जहाँ पौधों के अंकुरों की मृत्यु दर उच्च होती है।

कार्यप्रणाली
इस अध्ययन ने तिमोर-लेस्ते के बालाक, मनाटुतो में एक 148-हेक्टेयर FLR स्थल में वनस्पति सुधार का मूल्यांकन करने के लिए एक एकीकृत "पहले और बाद के" (before-and-after) मूल्यांकन ढांचे का उपयोग किया। शोध ने जमीनी पारिस्थितिक मापों के साथ बहु-कालिक रिमोट सेंसिंग को संयोजित किया:

• रिमोट सेंसिंग: मई 2022 (बहाली से पूर्व) और मई 2026 (बहाली के पश्चात) की सेन्टिनल-2 लेवल-2ए (Sentinel-2 Level-2A) इमेजरी का उपयोग किया गया। निकट अवरक्त (B8) और लाल (B4) बैंड का उपयोग करके सामान्यीकृत अंतर वनस्पति सूचकांक (NDVI) की गणना की गई। वनस्पति परिवर्तन को NDVI अंतर ($\Delta$NDVI = NDVI$_{2026}$ - NDVI$_{2022}$) के माध्यम से परिमाणित किया गया। NDVI मानों को पांच वनस्पति आवरण श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया, और $\Delta$NDVI मानों को "गंभीर वनस्पति हानि" से लेकर "महत्वपूर्ण वनस्पति सुधार" तक पांच पारिस्थितिक रिकवरी वर्गों में वर्गीकृत किया गया।
• क्षेत्रीय माप: 2025 में, 29 व्यवस्थित निगरानी भूखंडों (20 मीटर × 20 मीटर) का सर्वेक्षण किया गया। एकत्र किए गए डेटा में लगाए गए पौधों के अंकुरों की कुल संख्या, जीवित अंकुर, उत्तरजीविता दर (survival rates), और औसत पौधे की ऊँचाई शामिल थी।
• सांख्यिकीय विश्लेषण: वनस्पति संरचनात्मक विकास (औसत पौधे की ऊँचाई) और बहाली प्रदर्शन (अंकुर उत्तरजीविता दर) के बीच संबंध की जांच करने के लिए R का उपयोग करके पियर्सन सहसंबंध (Pearson correlation) और रैखिक प्रतिगमन (linear regression) विश्लेषण किए गए।

मुख्य परिणाम
अध्ययन ने बहाली स्थल में वनस्पति सुधार के पर्याप्त प्रमाण पाए:

• NDVI रुझान: औसत NDVI 0.288 (2022 में) से बढ़कर 0.475 (2026 में) हो गया, जो वनस्पति हरियाली में 65% की वृद्धि को दर्शाता है। स्थानिक विश्लेषण ने कम वनस्पति आवरण (जो 2022 में प्रमुख था) से 2026 तक मध्यम और उच्च वनस्पति आवरण वर्गों की ओर बदलाव दिखाया।
• रिकवरी वर्गीकरण: $\Delta$NDVI विश्लेषण के आधार पर, 77.6% क्षेत्र में मध्यम से महत्वपूर्ण वनस्पति सुधार देखा गया। केवल 2.3% क्षेत्र में वनस्पति गिरावट देखी गई, और 0.1% से भी कम क्षेत्र में गंभीर हानि हुई।
• क्षेत्रीय प्रदर्शन: 29 निगरानी भूखंडों में से, 62.1% को "उच्च सुधार" (उत्तरजीविता दर >80%) और 31.0% को "मध्यम सुधार" (50–80%) के रूप में वर्गीकृत किया गया। केवल 6.9% को "निम्न सुधार" के रूप में वर्गीकृत किया गया।
• प्रजाति प्रदर्शन: Casuarina junghuhniana ने उच्चतम स्थापना सफलता प्रदर्शित की, जिसकी उत्तरजीविता दर अक्सर 90% से अधिक थी और औसत ऊँचाई 1.1 से 3.1 मीटर के बीच थी। इसके विपरीत, Anacardium occidentale को परीक्षण किए गए भूखंडों में पूर्ण स्थापना विफलता का सामना करना पड़ा।
• सांख्यिकीय सहसंबंध: औसत पौधे की ऊँचाई और अंकुर उत्तरजीविता दर के बीच एक महत्वपूर्ण सकारात्मक संबंध देखा गया ($r = 0.423$, $p = 0.022$)। हालांकि, रैखिक प्रतिगमन मॉडल ने उत्तरजीविता दरों में केवल 17.9% भिन्नता की व्याख्या की ($R^2 = 0.179$), जो यह दर्शाता है कि पौधे की ऊँचाई के अलावा अन्य कारक, जैसे मिट्टी की गहराई और सूक्ष्म-स्थलाकृति (micro-topography), परिणामों को महत्वपूर्ण रूप से प्रभावित करते हैं।

महत्व और दावे
यह शोध दावा करता है कि सेन्टिनल-2-व्युत्पन्न NDVI संकेतकों को जमीनी मापों के साथ एकीकृत करना डेटा-सीमित क्षेत्रों में FLR परिणामों की निगरानी के लिए एक व्यावहारिक, लागत प्रभावी और स्केलेबल ढांचा प्रदान करता है। निष्कर्ष इस बात का अनुभवजन्य प्रमाण देते हैं कि AFoCO-समर्थित वनीकरण कार्यक्रम ने अपेक्षाकृत कम समय सीमा (चार वर्ष) के भीतर वनस्पति स्थापना को प्रभावी रूप से त्वरित किया है और पारिस्थितिकी तंत्र की स्थिति में सुधार किया है।

शोध का दावा है कि देखा गया सकारात्मक NDVI प्रक्षेपवक्र वास्तविक पारिस्थितिक सुधार को दर्शाता है न कि अल्पकालिक उतार-चढ़ाव को, जो चीन, इथियोपिया और साहेल के समान शुष्क भूमि बहाली कार्यक्रमों से प्राप्त अंतर्राष्ट्रीय साक्ष्यों के अनुरूप है। लेखक निष्कर्ष निकालते हैं कि जबकि NDVI वनस्पति की हरियाली और कैनोपी विकास का एक मजबूत संकेतक है, इसे जैव विविधता या पारिस्थितिकी तंत्र की कार्यक्षमता के व्यापक मूल्यांकन के बजाय वनस्पति सुधार के माप के रूप में व्याख्या किया जाना चाहिए। यह शोध तिमोर-लेस्ते में FLR रणनीतियों के निरंतर कार्यान्वयन का समर्थन करता है और बहाली योजना एवं नीति विकास में सहायता के लिए ग्राउंड ट्रूथिंग के साथ रिमोट सेंसिंग के संयोजन के महत्व को रेखांकित करता है।

लेखकों द्वारा उल्लेखित सीमाएँ
लेखकों ने कई सीमाओं को स्वीकार किया है:

• NDVI मुख्य रूप से वनस्पति की हरियाली को दर्शाता है और घने वातावरण में संतृप्त (saturate) हो सकता है; यह सीधे तौर पर जैव विविधता, प्रजातियों की संरचना या मिट्टी की स्थिति को नहीं मापता है।
• जमीनी डेटा 2025 में एकत्र किया गया था, जो अंतिम उपग्रह अवलोकन (2026) से एक वर्ष पूर्व का है, जिससे एक मामूली अस्थायी अंतराल उत्पन्न होता है।
• अध्ययन में वार्षिक पर्यावरणीय परिवर्तनशीलता से बहाली के प्रभावों को पूरी तरह से अलग करने के लिए एक अनुपचारित नियंत्रण स्थल (untreated control site) का अभाव था।
• भविष्य के मूल्यांकनों को लंबे निगरानी काल, नियंत्रण स्थलों और जैव विविधता एवं मृदा संकेतकों के समावेश से लाभ होगा।