1. Caracterización del crecimiento y producción de rodales forestales a partir de datos PNOA-LiDAR multitemporales en la provincia de Lugo
- Author
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Arturo Colina Vuelta, Carlos Antonio López Sánchez, Lorena Salgado Fernández, and María Luz Gil Docampo
- Subjects
010504 meteorology & atmospheric sciences ,Forestal ,National forest inventory ,0211 other engineering and technologies ,Forestry ,02 engineering and technology ,01 natural sciences ,%22">Pinus ,chemistry.chemical_compound ,Geography ,chemistry ,021101 geological & geomatics engineering ,0105 earth and related environmental sciences ,Earth-Surface Processes - Abstract
espanolEl calculo de volumenes forestales es una de las aplicaciones mas comunes de la teledeteccion para apoyar la gestion sostenible de los ecosistemas forestales. En este estudio, se utilizan datos del 4o Inventario Forestal Nacional (IFN-4) y de la 1a y 2a encuesta nacional de Exploracion Laser Aerotransportada (ALS) para desarrollar modelos de rendimiento predictivo y estimaciones directas para las tres principales especies forestales comerciales (Eucalyptus globulus, Pinus pinaster y Pinus radiata) cultivadas en la provincia de Lugo. La integracion de ambos tipos de datos requirio una armonizacion previa debido a las diferencias en el tiempo de adquisicion de los datos y las dificultades para geolocalizar con precision las parcelas del IFN-4. Los datos armonizados de E. globulus, P. pinaster y P. radiata se han utilizado para desarrollar modelos predictivos para determinar el volumen total con corteza (VCC) en un punto t diferente del de captura de los datos PNOA-LiDAR. Se ha calculado el incremento anual de volumen con corteza (IAVC) mediante la relacion entre las variables de las parcelas IFN-4, con las metricas derivadas de los datos de PNOA-LiDAR, mediante el metodo de regresion lineal Random Forest (RF) y varias tecnicas de aprendizaje automatico. Estos datos tambien se utilizan para obtener valores VCC de forma directa mediante datos PNOA-LiDAR multitemporales, siendo estos ultimos capturados en el tiempo t de proyeccion del otro metodo. EnglishIn this study, data from the 4th National Forest Inventory (IFN-4) and from the 1st and 2nd National Airborne Laser Exploration Survey (ALS) are used to develop predictive performance models and direct estimates for the three main commercial forest species (Eucalyptus globulus, Pinus pinasterand Pinus radiata) grown in the province of Lugo. The integration of both types of data required prior harmonization due to the differences in the time of data acquisition and the difficulties to accurately geolocate the IFN-4 plots. The harmonized data of E. globulus, P.pinaster and P.radiata have been used to develop predictive models to determine the total volume with cortex (VCC) at a point t different from the capture of the PNOA-LiDAR data. The annual increase in volume with cortex (IAVC) was calculated by means of the relationship between the variables of the IFN4 plots, with the metrics derived from the PNOA-LiDAR data, by the Random Forest (RF) linear regression method and several techniques of machine learning. These data are also used to obtain VCC values directly using multi-temporal PNOA-LiDAR data, the latter being captured at the projection time t of the other method.
- Published
- 2020
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