REVISTADE TELEDETECCIÓN - Asociación Española de ...

Estimación y cartografía de parámetros ecológicos y forestales en tres especies con datos LiDARcha cartografía. La elección del tamaño del píxelesta sujeta a diferentes variables: la resoluciónde los datos de partida, la estructura espacialdel ecosistema, la variabilidad forestal y eltipo de variable a representar. Es decir se tratade una elección compleja que no solo dependede los datos de partida. En (Nijland et al., 2009)determinan la resolución espacial óptima paramapear la vegetación natural en un ambiente mediterráneo,usando un tamaño de píxel diferentedel de los datos de partida. En este estudio debidoal escaso número de muestras, no se pudorealizar un análisis de «cross-validation» que podríadar una medida del error de la cartografía.Por tanto se generaron mapas a diferentes resoluciones5, 10, 15 y 20 metros y se evalúo la representatividadde dicha cartografía con respectoa la imagen CASI atendiendo a la estructuraespacial del ecosistema, la variabilidad forestaly el tipo de parámetro. Se comprobó que debidoa la alta complejidad estructural y ambiental, apartir de un tamaño de píxel de 10 metros no serecogía la variabilidad de los parámetros representados.Por tanto se selecciono el píxel de 10metros como el óptimo para representar los parámetrosde este estudio. Para calcular las variablesLiDAR se utilizó una media de 170 puntosLiDAR por polígono, que se aproxima a los 190puntos que se tenían de media para las parcelas.RESULTADOS Y DISCUSIÓNLos resultados del estudio [Tabla 2, Anexo(Tablas A y B)] revelaron que los datos LiDARpermiten estimar, a nivel de parcela y con elevadaexactitud, parámetros forestales en ecosistemasde tipo mediterráneo. Los modelos a nivelde árbol mostraron que todas las variables Li-DAR empleadas fueron significativas pero conbajos ajustes, mientras que a nivel de parcela algunasvariables LiDAR no fueron significativas[marcadas con (—) en el Anexo (Tablas A y B)]pero los modelos en general incrementaron considerablementesu nivel de ajuste. Los ajustes delos modelos por individuo (con un intervalo deR 2 de 0,027-0,607) y por parcela (con un intervalode R 2 de 0,233-0,964), permiten estableceren este caso la parcela como el nivel adecuadopara trabajar con datos LiDAR de las característicasde los utilizados en este estudio.En todos los casos los modelos mejoraron alpasar del nivel de individuo, al nivel de parcela.Probablemente la densidad de puntos LiDAR deeste estudio (0,5 puntos/m 2 ) que permite usar 22puntos para árboles de 8 m 2 de superficie media,es insuficiente para trabajar con individuos (otrostrabajos, como el de Chen et al., 2006, usan unadensidad de 9 puntos/m 2 para trabajar a este nivel).Por tanto estos resultados son susceptiblesde mejora con una mayor densidad de puntos,que puede conseguirse con una conveniente planificaciónde vuelo o bien con la incorporaciónde tecnología LiDAR que almacene mayor númerode retornos o una mayor frecuencia de emisiónde pulsos. También cabe plantearse hastaqué punto es útil obtener cartografía muy detalladade variables forestales que representan parámetrosespaciales con una unidad mínima demedida correspondiente al propio árbol. Los modelosgenerados a nivel de parcela sí fueron satisfactoriosy mejoraron los ajustes de estudiosanteriores usando imágenes de satélite Landsat(Salvador & Pons, 1998; Mallinis, et al., 2004;Vázquez de la Cueva, 2008) e imágenes hiperespectrales(Baulies & Pons, 1995; Schlerf & Atzberger,2006). De aquí en adelante se consideraránlos modelos a nivel de parcela y se trabajarány discutirán sus resultados. Con respecto al efectode las diferencias entre especies en la generaciónde los modelos, los resultados a nivel de parcelapredicen una mejoría en los casos en los quelos predictores LiDAR son similares entre especiesdiferentes. Así, tanto la altura máxima, elvolumen de copa y el DBH con similares predictoresLiDAR entre especies mejoran en el análisisgeneral. Además, la pérdida del ajuste de losmodelos generales es escasa en las variables conmayor variación interespecifica, como la alturade la base de la copa, biomasa foliar y biomasade madera. Por tanto, las diferentes especies presentanuna tendencia similar, por lo que el esfuerzoque supondría realizar un análisis y cartografíaa nivel de especie no compensa a la vistade los resultados obtenidos para los modelos generales.Los resultados a nivel de parcela tambiénmostraron que los parámetros forestales estabanexplicados por un estadístico LiDARdiferente en cada caso. Así, para los modelos generaleslos parámetros que dieron mejores resultadosfueron la altura máxima explicada por elpercentil 90%, el volumen de copa explicado porRevista de Teledetección. ISSN: 1988-8740. 2010. 34: 55-68 61