Abstract

MOLINA S., Xavier; FARJAS A., Mercedes  and  OJEDA M., Juan Carlos. Geografía del carbono en alta resolución en bosque tropical amazónico del Ecuador utilizando tecnología LiDAR aerotransportada. Rev. cartogr. [online]. 2019, n.98, pp.75-95.  Epub Mar 14, 2022. ISSN 2663-3981.  https://doi.org/10.35424/rcarto.i98.142.

La estimación de la biomasa de la vegetación terrestre en bosque tropical es un tema de gran interés para reducir las emisiones de carbono asociadas a la deforestación y la degradación forestal (REDD+). Las estimaciones de densidad de carbono sobre el suelo (ACD) en base a inventarios de campo y datos provenientes de sensores aerotransportados, en especial con sensores LiDAR, han conducido a un progreso sustancial en el cartografiado a gran escala de las reservas de carbono forestal. Sin embargo, estos mapas de carbono tienen incertidumbres considerables, asociadas generalmente al proceso de calibración del modelo de regresión utilizado para producir los mapas.

En este estudio se establece una metodología para la calibración y validación de un modelo general de estimación de ACD usando LiDAR en el Parque Nacional Yasuní en Ecuador. En el proceso de calibración del modelo se considera el tamaño y la ubicación de las parcelas, la influencia de la topografía y la distribución espacial de la biomasa. Para el ajuste y validación del modelo se propone un esquema de muestreo estratificado por posiciones topográficas (valle, ladera y cima). La validación del modelo general para toda la zona de estudio presentó valores de RMSE= 5.81 Mg C ha-1, R2= 0.94 y sesgo= 0.59, mientras que, al considerar las posiciones topográficas, el modelo presentó valores de RMSE= 1.67 Mg C ha-1, R2= 0.98 y sesgo= 0.23 para el valle; RMSE= 3.13 Mg C ha-1, R2= 0.98 y sesgo= - 0.34 para la ladera; y RMSE= 2.33 Mg C ha-1, R2= 0.97 y sesgo= 0.74 para la cima.

Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura vertical de la vegetación en un bosque altamente diverso, permitiendo realizar estimaciones precisas de ACD, y conocer patrones espaciales continuos de la distribución de la biomasa aérea y del contenido de carbono en la zona de estudio.

Keywords : Densidad de carbono forestal; LiDAR; hábitats topográficos; muestreo estratificado; bosque tropical.

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