Using low density LiDAR data to map Mediterranean forest characteristics by means of an area-based approach and height threshold analysis

  1. Guerra-Hernández, J.
  2. Tomé, M.
  3. González-Ferreiro, E.
Revue:
Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección

ISSN: 1133-0953

Année de publication: 2016

Número: 46

Pages: 103-117

Type: Article

DOI: 10.4995/RAET.2016.3980 DIALNET GOOGLE SCHOLAR lock_openAccès ouvert editor

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Objectifs de Développement Durable

Résumé

Este estudio presenta avances en la metodología de inventario forestal a nivel de masa (area-based approach, ABA) con datos LiDAR aerotransportado de baja densidad y destaca la utilidad de los datos LiDAR disponibles para España a escala nacional para realizar cartografía de las principales variables dasométricas en un bosque Mediterráneo de pino piñonero, caracterizado por una compleja orografía. Para ello, se ajustaron modelos lineales de regresión en cada tipo de bosque, a partir de los datos LiDAR de baja densidad (0.5 primeros retornos m–2), proporcionados por el PNOA (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea) y los datos obtenidos en campo. Además, se investigó la influencia de los umbrales de altura usados en la extracción de los estadísticos de la nube de puntos LiDAR (MHT: Minimun Height Threshold y BHT: Break Height Threshold). Los mejores modelos de regresión explicaron un 61-85%, 67-98%, 74-98% de la variabilidad en altura de masa, área basimétrica y volumen, respectivamente. El error de estimación en las variables de masa fue mayor en bosques cerrados mixtos y puros de caducifolias que en los bosques más homogéneos de coníferas. Los resultados demostraron que los umbrales de altura no fueron especialmente críticos en la estimación de las variables de masa en bosques de coníferas, pero hubo diferencias sustanciales en el caso de volumen, cuando aumentaron los umbrales de altura (HBT y MHT) en las masas de estructura más compleja (bosque mixto y puro de caducifolias). Un análisis métrica a métrica reveló la existencia de diferencias significativas en la mayor parte de las variables explicativas extraídas a partir de diferentes umbrales de altura (HBT y MHT). Los mejores modelos de predicción se aplicaron a los rodales de referencia y se elaboró una cartografía espacialmente explícita que representa las principales variables de masa, facilitando así la toma de decisiones para la gestión forestal sostenible en los ecosistemas de bosque mediterráneo.

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La source de données: Dialnet