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Revista Chapingo serie ciencias forestales y del ambiente
On-line version ISSN 2007-4018Print version ISSN 2007-3828
Abstract
ORTIZ-REYES, Alma D. et al. Sinergia de datos espectrales Landsat, climáticos y LiDAR para el mapeo de biomasa aérea en selvas medianas de la península de Yucatán, México. Rev. Chapingo ser. cienc. for. ambient [online]. 2021, vol.27, n.3, pp.383-400. Epub Mar 04, 2024. ISSN 2007-4018. https://doi.org/10.5154/r.rchscfa.2020.08.050.
Introducción:
Los bosques tropicales constituyen ecosistemas complejos y dinámicos que cubren áreas extensas, de ahí la importancia de determinar su contenido de biomasa y representar su variabilidad espacial.
Objetivo:
Estimar y mapear la biomasa aérea y su incertidumbre asociada en selvas medianas subperennifolia (SMSP) y subcaducifolia (SMSC) de la península de Yucatán.
Materiales y métodos:
La biomasa aérea se estimó en función de variables explicativas obtenidas de imágenes Landsat y variables climáticas, mediante el algoritmo random Forest. La biomasa aérea se mapeó a partir de estimaciones previas de biomasa para franjas del territorio con presencia de datos LiDAR (Light Detection And Ranging) y datos de campo. La incertidumbre a nivel de pixel se estimó como el coeficiente de variación.
Resultados y discusión:
Una combinación de variables climáticas y espectrales mostraron capacidad aceptable para estimar la biomasa en la selva mediana subperennifolia y mediana subcaducifolia con una varianza explicada de 50 % y RMSE (raíz del error cuadrático medio) de 34.2 Mg·ha-1 y 26.2 Mg·ha-1, respectivamente, prevalenciendo las variables climáticas. La biomasa de la SMSP varió entre 4.0 y 185.7 Mg·ha-1 y la de la SMSC osciló entre 11.7 y 117 Mg·ha-1. Los valores más bajos de incertidumbre se registraron en la selva mediana subperennifolia, siendo mayores en zonas con cantidades menores de biomasa aérea.
Conclusión:
La biomasa aérea se estimó y mapeó mediante el uso combinado de las variables auxiliares con una precisión aceptable, contrario a la incertidumbre de las predicciones, lo que representa una oportunidad de mejora futura.
Keywords : bosque tropical; imágenes satelitales; índices de vegetación; random Forest, incertidumbre.