El método más común para estimar variables dasométricas a gran o pequeña escala es el inventario forestal basado en un muestreo en campo. En la actualidad la teledetección ofrece un abanico de posibilidades para incorporarse en las estimaciones forestales, tal es el caso de LiDAR (Light Detection And Ranging) que permite caracterizar de forma tridimensional el bosque. En este trabajo se estudió la relación entre datos derivados de LiDAR con los datos medidos en campo para estimar variables dasométricas como: área basal (AB), biomasa total (BT), cobertura arbórea (COB) y volumen de madera (VOL), mediante cuatro métodos: 1) regresión lineal múltiple, 2) regresión no lineal, 3) estimador de razón y 4) inventario forestal tradicional (muestreo estratificado). Las estimaciones totales derivadas del estimador de razón se encuentran dentro del intervalo de confianza al 95% calculado mediante inventario tradicional para AB, BT y VOL, siendo este el estimador que arroja los valores más cercanos y precisos a la estimación mediante inventario. En general, las estimaciones de los modelos no lineales fueron los más optimistas con respecto al inventario tradicional. Los resultados indican una buena relación (R2 > 0.50) entre las métricas de LiDAR y datos de campo, principalmente los percentiles de altura y las tasas de retorno sobre una altura definida. A partir de los modelos lineales, se generó la cartografía de cada una de las variables analizadas.
La estimación y el mapeo de la biomasa aérea sobre áreas extensas puede realizarse haciendo uso de las herramientas que ofrece la percepción remota. El objetivo de este estudio fue estimar la biomasa aérea de dos tipos de selva mediana: subperennifolia (SMSP) y subcaducifolia (SMSC) en la península de Yucatán, México, empleando métricas generadas a partir de datos Light Detection and Ranging (LiDAR). Se usaron datos de 365 unidades de muestreo del Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) de México para calibrar modelos de biomasa aérea usando regresión lineal múltiple y Random Forest (RF). Con estos modelos se mapeó la biomasa aérea sobre franjas de datos LiDAR. El modelo de regresión transformado logró explicar la varianza en un 62% (RMSE = 41.44 Mg ha-1 para SMSP y 36.60 Mg ha-1 para SMSC) para ambos tipos de vegetación. Los modelos generados a través de RF lograron explicar la varianza en un 57% (RMSE = 40.73 Mg ha-1) para la SMSP y solo de 52% (RMSE = 35.10 Mg Ha-1) para la SMSC. El desfase entre la toma de datos en campo y LiDAR, así como el error en la precisión de las coordenadas de los sitios de inventario, son factores reconocidos que influyeron en los resultados. A pesar de lo anterior, las estimaciones obtenidas podrían servir de base para estimar el inventario completo de biomasa en el área de estudio incorporando datos espectrales derivados de un sensor remoto que cubra la totalidad de esta.
Adequate estimation of dasometric parameters such as basal area (AB), above-ground biomass (B), and timber volume (VOL) inmanaged forests is a primary requirement to quantify the role of forests in mitigation climate change mitigation. In this context,forest inventories represent the general technique to estimate dasometric parameters, however, they represent a greater consumptionof time and resources. Using data derived from remote sensors in the dasometric modeling offers huge possibilities as an auxiliarytool in forestry activities. The objective of this work was to obtain a statistical model for each forest variable of interest: basal area,above-ground biomass and timber volume in a temperate forest under management in Zacualtipán, Hidalgo, Mexico, using linearmixed models and LiDAR (Light Detection And Ranging) data as predictor variables. For this, we consider that the cluster samplingunits have spatial correlation with respect to them distributed independently in the field. Metrics derived from LiDAR data wereused to fit the models. The metrics related to height and density of the vegetation presented the highest Pearson correlations (r = 0.52- 0.86) with the different dasometric variables and these were used as predictors in the adjusted models. The results indicated thatthe random effect of the cluster and the use of variance function significantly improved the heteroscedasticity, since the spatialcorrelation of the sites was included. This work showed the potential of using linear mixed models to take advantage of thedependency between sites in the same cluster and improve traditional estimates that do not model this hierarchical relationship.
Abies religiosa tiene gran potencial para utilizarse como árbol urbano, árbol de Navidad, bonsai, para obtención de madera y celulosa, construcción de techos, medicina y para secuestro de carbono. Sus plantaciones requieren de cobertura arbórea, porque es tolerante a la sombra y sus brinzales son susceptibles a la intensidad luminosa alta. Aunque, muestra variación intraespecífica natural y variación fenotípica interespecífica, a esta variable. El objetivo del presente estudio fue detectar el perfil RAPD asociado con la resistencia a la intensidad luminosa alta en brinzales de A. religiosa. Se aisló ADN de 15 brinzales resistentes y 15 susceptibles a dicha condición, y se evaluaron 35 iniciadores en dos muestras compuestas. De aquellos con productos de PCR, se realizó una segunda reacción con ADN de brinzales individuales. Las variables consideradas fueron supervivencia del brinzal a la intensidad luminosa alta, número de hojas, apertura estomatal, número de estomas y altura del brinzal. Se calcularon las correlaciones entre esas variables y los perfiles de RAPD. Se detectaron bandas que correlacionaron con las variables. La supervivencia de los brinzales alcanzó un valor de 24 %. El ancho y apertura estomatal tuvieron mayor cantidad de correlaciones. La banda 1801.92 pb del iniciador 5’-CCGGCCTTCC-3’ se correlacionó con casi todas las variables. La supervivencia está determinada, principalmente, por la apertura de los estomas; estas, así como la altura y el número de hojas están controladas genéticamente.
Introduction: Tropical forests represent complex and dynamic ecosystems that cover extensive areas, hence the importance of determining biomass content and representing spatial variability. Objective: Estimating and mapping aboveground biomass and its associated uncertainty for medium-stature semi-evergreen (SMSP) and semi-deciduous (SMSC) tropical forests of the Yucatan Peninsula. Materials and methods: Aboveground biomass was estimated as a function of explanatory variables taken from Landsat images and climatic variables, using the random Forest algorithm. Aboveground biomass was mapped from previous biomass estimates for stripes of the territory with the presence of LiDAR (Light Detection And Ranging) and field data. Uncertainty at the pixel level was estimated as the coefficient of variation. Results and discussion: A combination of climatic and spectral variables showed acceptable capacity to estimate biomass in the medium-stature semi-evergreen and semi-deciduous tropical forest with an explained variance of 50 % and RMSE (root mean squared error) of 34.2 Mg·ha -1 and 26.2 Mg·ha -1 , respectively, prevailing climate variables. SMSP biomass ranged from 4.0 to 185.7 Mg·ha -1 and SMSC ranged from 11.7 to 117 Mg·ha -1 . The lowest values of uncertainty were recorded for the medium-stature semi-evergreen tropical forest, being higher in areas with lower amounts of aboveground biomass. Conclusion: Aboveground biomass was estimated and mapped by the combined use of auxiliary variables with an acceptable accuracy, against uncertainty of predictions, which represents an opportunity for future improvement.
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