IntroducciónLIDAR (Light Detection And Ranging) es una tecnología emergente en el campo de los sensores láser, capaz de generar con gran rapidez alta densidad de datos georeferenciados con una precisión al menos igual que la obtenida por los métodos tradicionales sobre el terreno, pero significativamente más rápido (Renslow et al., 2000). Aunque los métodos de campo son generalmente más precisos, la relación entre el error y la eficacia en la adquisición hace que los datos LIDAR sean considerados una alternativa real a los métodos tradicionales. Se trata de equipos formados por sen- = 0,60 (RMSE = 0,16) y R 2 = 0,62 (RMSE = 0,21) para ecuaciones de tipo cuadrático y potencial respectivamente. Las variaciones entre el LAI de campo y el LAI LIDAR pueden atribuirse a la distribución de las hojas en la copa, la interferencia de elementos leñosos como ramas y ramillas, y la distribución vertical de los elementos de la copa. Las técnicas LIDAR han mostrado un resultado satisfactorio en el cálculo de LAI en encina, aunque su generalización depende de su coste y de la facilidad para ser aplicados sobre superficies grandes.Palabras clave: dehesas, teledetección, parámetros foliares, estructura de copa.
Abstract LIDAR-based estimation of leaf area index on Holm oak [Quercus ilex L. subsp. ballota (Desf.) Samp.] treesThe aim of this paper was to estimate Leaf Area Index (LAI) of Quercus ilex by calculating the laser-intercepted rate through the forest canopy using LiDAR data. LAI was measured in 40 trees with a hemispheric camera (NIKON Coolpix 4500) and coincided with the acquisition of LIDAR data. The LiDAR-derived LAI LIDAR was then estimated by applying a value of the inverse of the coefficient of extinction of 1 / K = 1.48. The in-field LAI values varied between 1.01 m 2 m -2 and 1.61 m 2 m -2 . From a comparison of the LiDAR-derived to the field-derived LAI, the coefficients of the determination for the coefficient of extinction of 1.48 was R 2 = 0.60 (RMSE = 0.16) for quadratic and R 2 = 0.62 (RMSE = 0.21) for potential correlations. The change in accuracy was attributed to the density of leaves, the interference by stems, and the vertical number of branches in the forest stands. The LIDAR sensor technique gives a satisfactory result in the obtainment of leaf parameters in Holm oak trees, although its generalisation on field studies depends on its cost and suitability to be applied over large surfaces.