Estimación y cartografía de parámetros ecológicos en tres especies forestales con datos LiDAR

G. Moré y X. Pons

RESUMEN

Se ha estudiado la idoneidad de los datos LiDAR (Light Detection And Ranging) para estimar parámetros ecológicos y forestales para tres especies (encina, haya y pino) dentro de una zona de Cataluña. Se muestrearon un total de 50 parcelas de las cuales 14 eran para encinas, 18 para hayas y 18 para pinares. Los pulsos LiDAR se modelizaron mediante estadísticos (percentiles, mediana, media, desviación estándar y coeficiente de penetración), que sirvieron como variables independientes en los modelos de regresión. El tratamiento realizado mostró buen ajuste a nivel de parcela, pero la densidad de datos LiDAR es insuficiente para la obtención de modelos a nivel árbol. Además, los resultados sugieren el uso de modelos generales, ya que las diferencias entre las tres especies forestales no fueron significativas. Los parámetros forestales que mejor se consiguieron estimar fueron la altura (R2 = 0.923), la biomasa de madera (R2 = 0.815) y el volumen de copa (R2 = 0.758). Finalmente se generaron modelos digitales para estos tres parámetros. Los resultados fueron satisfactorios y sugieren el uso operativo de los datos LiDAR para la generación de cartografía forestal.

PALABRAS CLAVE: LiDAR, parámetros ecológicos, cartografía forestal, altura, biomasa, volumen de copa.

ABSTRACT

The suitability of LiDAR data to estimate ecological forest parameters for three species (holm oak, beech and pine) has been studied in an area of Catalonia. A total of 50 plots were sampled, 14 were for oaks, 18 for beechs and 18 for pines. LiDAR pulses were modeled by statistical (percentile, median, mean, standard deviation and coefficient of penetration), which were used as independent variables in regression models. This treatment yields good agreement at plot level, but the density of LiDAR data was insufficient to obtain good adjustment at tree level. Furthermore, the results suggest the use of general models, since differences among the three forest species were not significant. The best forest parameters were the height (R2 = 0.923), wood biomass (R2 = 0.815) and crown volume (R2 = 0.815). Digital models for ecological forest parameters were generated. The results were satisfactory and provide new reasons for the generation of forest maps with LiDAR data.

KEYWORDS: LiDAR, ecological parameters, forest mapping, height, biomass, crown volume

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