ESTIMACIÓN DE VARIABLES FORESTALES DE PINUS SYLVESTRIS L. EN EL CONTEXTO DE UN INVENTARIO FORESTAL APLICANDO TECNOLOGÍA LIDAR AEROPORTADA

Jesús Sánchez Alberola, Paula Oliver, Javier Estornell, Carlos Dopazo

Resumen


El objetivo principal de este trabajo fue la realización de un inventario forestal a partir de datos LiDAR provenientes del Plan Nacional de Ortofotografía Aérea (PNOA; densidad nominal de puntos 0,5 m-2) para la estimación de las variables volumen de madera, densidad de árboles, área basimétrica, altura dominante, diámetro cuadrático medio y biomasa total aérea sobre una masa de Pinus sylvestris L. localizada en Nogueruelas (Teruel). La metodología empleada para la estimación de las variables se basó en el método ABA (Area Based Approach) que consiste en la estimación de variables forestales a nivel de parcela a partir de métricas de distribución de alturas extraídas de la información LiDAR. Los mejores resultados se obtuvieron para las variables volumen, área basimétrica, altura dominante y biomasa total aérea con coeficientes de determinación ajustados entre 0.88 y 0.92 lo que demuestra el potencial de estos datos en la realización de inventarios forestales.

Palabras clave


LiDAR, Inventario forestal, Ordenación forestal, MDE, CHM

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Referencias


Andersen, H.E., McGaughey, R.J., Reutebuch, S.E. (2005). Estimating forest canopy fuel parameters using LiDAR data. Remote Sensing of Environment, 94, 4, pp. 441-449.

Assman E. 1961. Waldertragskunde. München. 490 p.

Assman E. 1970. The principles of forest yield study. Pergamon Press. Oxford. 506 p.

Baskerville, G.L. (1972). Use of logarithmic regression in the estimation of plant biomass. Canadian Journal of Forest Research, 2, pp. 49-53.

Cabrera, J., Lamelas, M.T., Montealegre A.L., De La Riva. J. (2014). Estimación de variables dasométricas a partir de datos LiDAR del PNOA en masas regulares de Pinus halepensis Mill. Alicante. XVI Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica 25, 26 y 27 de Junio de 2014, Alicante, 124 – 129.

Condés, S., Fernandez-Landa, A., Rodriguez, F. (2013). Influencia del inventario de campo en el error de muestreo obtenido en un inventario con tecnología LiDAR. Sociedad Española de Ciencias Forestales, 6CFE01-432.

Corral, D., García D. (2009). Estimación de recursos forestales con tecnología LiDAR aerotransportada: Aplicación práctica en varios montes de la provincia de Burgos. Sociedad Española de Ciencias Forestales, 5CFE01-544.

Crespo-Peremarch, P., Ruiz, L., Balaguer-Beser, A. (2016). Estudio comparativo de métodos de regresión para la predicción de variables de estructura y combustibilidad a partir de datos LiDAR full-waveform. Revista de Teledetección, 0, 45, pp. 27-40.

Delgado, R., Gil, A., Galiana, F. (2011). Inventario Forestal. Editorial UPV. Valencia. 316 pp.

Diéguez-Aranda, U., Barrio, M., Castedo, F., Álvarez, J.G. (2005). Relación altura-diámetro generalizada para masas de Pinus sylvestris L. procedentes de repoblación en el noroeste de España. Investigación Agraria: Sistemas y Recursos Forestales, 14, 2, pp. 229-241.

Dirección General de Conservación de la Naturaleza (2005). Tercer Inventario Forestal Nacional de Teruel. Disponible en http://www.magrama.gob.es/es/biodiversidad/servicios/banco-datos-naturaleza/informacion-disponible/ifn3.aspx (último acceso 13-julio-2016)

Drake, J.B., Dubayah, R.O., Clark, D.B., Knox, R.G., Blair, J.B., Hofton, M.A., Chazdon, R.L., Weishampel, J.F., Prince, S. (2002). Estimation of tropical forest structural characteristics using large-footprint LiDAR. Remote Sensing of Environment, 79, pp. 305–319

Dubayah, R., Drake, J. (2000). LiDAR remote sensing for forestry. Journal of Forestry, 98, pp. 44-46.

Fabra, M. (2012). Aplicaciones de la tecnología LiDAR al sector forestal y comparación de costes frente a metodologías tradicionales. Revista Montes, 110, pp. 33-37.

Forcadell, R., Giménez, A. (2013). 1º Revisión del proyecto de ordenación del grupo de montes de Frías de Albarracín. Teruel. Dirección General de Gestión Forestal, Gobierno de Aragón. 288 pp.

Gadow, K.V., Real, P., González, J.G. (2001). Modelización del crecimiento y la evolución de los bosques. Viena. IUFRO (International Union of Forest Research Organization) World Series, 11. 242 pp.

González, J.M., Piqué, M., Vericat, P. (2006). Manual de ordenación por rodales: Gestión multifuncional de los espacios forestales. Centre Tecnològic Forestal de Catalunya. 210 pp.

González, J.M. (2006). Manual de gestión de los hábitats de pino silvestre en Castilla y León. Junta de Castilla y León, Consejería de Medio Ambiente. 123 pp.

González-Ferreiro, E.; Diéguez-Aranda, U., Miranda, D. (2012). Estimation of stand variables in Pinus radiata D. don plantations using different LiDAR pulse densities. Forestry, 85, 2, pp. 281 – 292.

Guerra-Hernández, J., Tomé, M., González-Ferreiro, E. (2016). Cartografía de variables dasométricas en bosques Mediterráneos mediante análisis de los umbrales de altura e inventario a nivel de masa con datos LiDAR de baja resolución. Revista de Teledetección, 0, 46, pp. 103-117.

Hjorth, J.S.U. (1994). Computer intensive statistical methods: validation, model selection, and bootstrap. Chapman & Hall. 260 pp.

Hyyppä, J., Yu, X., Hyyppä, H., Vastaranta, M., Holopainen, M., Kukko, A., Kaartinen, H., Jaakkola, A., Vaaja, M., Koskinen, J., Alho P. (2012). Advances in Forest Inventory Using Airborne Laser Scanning. Remote Sensing, 4, 5, pp. 1190-1207.

Kraus, K., Pfeifer, N. (1998). Determination of terrain models in wooded areas with airborne laser scanner data. Journal of Photogrammetry & Remote Sensing, 53, pp. 193-203.

Lefsky, M.A., Harding, D., Cohen, W.B., Parker, G., Shugart, H.H. (1999). Surface LiDAR remote sensing of basal area and biomass in decidu¬ous forests of eastern Maryland, USA. Remote Sensing of Environment, 67, 1, pp. 83-98.

López, C.A., Gorgoso, J., Castedo, F., Rojo, A., Rodríguez, R., Álvarez, J.G., Sánchez, F. (2003). A height-diameter model for Pinus radiata d. don in Galicia (northwest Spain). Annals of Forest Science, 60, pp. 237-245.

Lozano, M.V. (1993). Estudio geomorfológico de las Sierras de Gúdar (Provincia de Teruel). Geographicalia, 30, pp. 19 -30

Madrigal, A. (1994). Ordenación de montes arbolados. ICONA Colección Técnica. Madrid. 375 pp.

Maltamo, M., Bollandsås, O., Næsset, E., Gobakken, T., Packalén, P. (2011). Different plot selection strategies for field training data in ALS-Assisted forest inventory. Forestry, 84, pp. 23-31.

Maltamo, M., Suvanto, A., Packalén, P. (2007). Comparison of basal area and stem frequency diameter distribution modelling using airborne laser scanner data and calibration estimation. Forest Ecology and Management, 247, pp. 26–34.

Magnussen, S., Eggermonth, P., La Riccia, V. (1999). Recovering tree heights from airborne laser scanner data. Forest Science, 45, pp. 407-422.

McGaughey, R.J. (2010). FUSION/LDV: Software for LIDAR data analysis and visualization version 3.42 .

McGaughey, R.J. (2015). Manual of FUSION/LDV: Software for LIDAR Data Analysis and Visualization, Disponible en http://forsys.cfr.washington.edu/fusion/FUSION_manual.pdf [último acceso 14-07-2016].

Montero, G., Ruíz-Peinado, R., Muñoz, M. (2005). Producción de biomasa y fijación de CO2 por los bosques españoles. Madrid: Monografías INIA: Serie forestal, 13. MMAINIA.

Muñoz, C., Pérez, V., Cobos, P., Hernández, R., Sánchez, G. (2011). Sanidad Forestal: Guía en imágenes de plagas, enfermedades y otros agentes presentes en los bosques. Ediciones Mundi-Prensa. 575 pp.

Næsset, E. (2002). Predicting forest stand characteristics with airborn scanner laser using a practical two-stage procedure and field data. Remote Sensing of Environment, 80, pp. 88 – 99.

Næsset, E. (2009). Effects of different sensors, flying altitudes, and pulse repetition frequencies on forest canopy metrics and biophysical stand properties derived from small-footprint airborne laser data. Remote Sensing of Environment, 113, 1, pp. 148-159.

Næsset, E., Gobakken, T. (2005). Estimating forest growth using canopy metrics derived from airborne laser scanner data. Remote Sensing of Environment, 96, 3-4, pp. 453-465.

Næsset, E., Gobakken, T., Holmgren, J., Hyyppa, H., Hyyppa, J., Maltamo, M., Nilsson, M., Olsson, H. (2004). Laser Scanning of Forest Resources: The Nordic Experience. Scandinavian Journal of Forest Research, 19, pp. 482-499.

Nelson, R., Krabill, W., Tonelli J. (1988). Estimating forest biomass and volume using airborne LiDAR data. Remote Sensing of Environment, 24, pp. 247-267.

Nilsson, M. (1996). Estimation of tree heights and stand volume using an airborne LiDAR system. Remote Sensing of Environment, 56, 1, pp. 1–7.

Peña, D. (2002). Regresión y diseño de experimentos. Alianza, Madrid.

Persson, Å., Holmgren, J., Söderman, U. (2002). Detecting and measuring individual trees using an airborne laser scanner. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 68, 9, pp. 925–932.

Peterson, B., Dubayah, R., Hyde, P., Hofton, M., Blair, J.B., Fites-Kaufman, J.A. (2007). Use of LIDAR for forest inventory and forest management application. Proceedings of the “Seventh annual forest inventory and analysis symposium”. Portland, ME (McRoberts RE, Reams GA, Van Deusen PC, McWilliams WH eds). Gen. Tech. Rep. WO-77, USDA, Forest Service, Washington, DC, USA, pp. 193-202.

Servicio Provincial de Agricultura, Ganadería y Medio Ambiente, Gobierno de Aragón (2013). Plan de Ordenación de los recursos forestales de la comarca Gúdar-Javalambre. Teruel. 477 pp.

Raber, G.T., Jensen, J.R., Schill, S.R., Schuckman, K. (2002). Creation of digital terrain models using an adaptive LiDAR vegetation point removal process. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 68, 12, pp. 1307-1315.

Shao, J. (1993). Linear model selection by cross-validation. Journal of the American Statistical Association, 88, pp. 486-494.

Solberg,S., Næsset, E., Bollandsås, O.M. (2006). Single tree segmentation using airborne laser scanner data in a heterogeneous spruce forest. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 72, 12, pp. 1369–1378.

Treitz, P., Lim, K., Woods, M., Pitt, D., Nesbitt, D., Etheridge, D. (2012). LiDAR sampling density for forest resource inventories in Ontario (Canada). Remote Sensing of Environment, 4, 4, pp. 830–848.

Vastaranta, M., Kankare, V., Holopainen, M., Yu, X., Hyyppä, J., Hyyppä, H. (2012). Combination of individual tree detection and area-based approach in imputation of forest variables using airborne laser data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 67, pp. 73–79.

Watt, S., Adams, T., González, S., Aracil, A., Marshall, H., Watt, P. (2013). The influence of LiDAR pulse density and plot size on the accuracy of New Zealand plantation stand volume equations. New Zealand Journal of Forestry Science, 43, 15.

White, C., Wulder, A., Varhola, A., Vastaranta, M., Coops, N., Cook, B., Pitt, D., Woods, M. (2013). A best practices guide for generating forest inventory attributes from airborne laser scanning data using an area-based approach. Canadian Forest Service. Canadian Wood Fibre Centre Information Report fi-x-010. 39 pp




DOI: http://dx.doi.org/10.21138/http://www.geofocus.org/index.php/geofocus/editor/viewMetadata/509

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