Estimación de parámetros forestales en bosques de coníferas con técnicas de percepción remota
DOI:
https://doi.org/10.29298/rmcf.v7i36.56Palabras clave:
Atributos forestales, manejo forestal, Quickbird, regresión, sensores remotos, SPOTResumen
El objetivo principal fue evaluar la capacidad de dos plataformas satelitales: SPOT y Quickbird® para la estimación de parámetros forestales de interés en un área bajo manejo, localizada en los límites entre el Estado de México y Michoacán. Se comparó la precisión de las estimaciones contra datos de campo. Los parámetros estimados fueron altura total, diámetro normal y carbono aéreo. Se calcularon diferentes índices de vegetación para usarse como variables predictoras y se utilizó la prueba de correlación de Pearson (r) para determinar el grado de asociación de los datos obtenidos en campo con las diferentes variables derivadas de las imágenes de satélite. Las variables respuesta con alta correlación con la predictora y con baja correlación entre sí, fueron seleccionadas para la estimación de cada uno de los parámetros, a través de modelos de regresión. La validación de estos se llevó a cabo usando la raíz del error cuadrático medio (RECM) y RECM relativo de las estimaciones contra los datos medidos en campo. Los resultados mostraron correlaciones negativas importantes (SPOT = -0.60, -0.75; Quickbird = -0.58, -0.80). El análisis de regresión señala buenos ajustes en todos los casos (R2 = 0.59-0.91). Para la validación de los modelos (RECM) se obtuvieron los valores más bajos en diámetros y alturas: 5.15 cm y 2.50 m, respectivamente, en el caso de la imagen SPOT 5 HRG, mientras que con la imagen Quickbird el valor más bajo fue para carbono aéreo (0.77 Mg C).
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