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    Propuesta Metodológica de Estimación de la Biomasa Aérea en la Comarca de Arratia-Nervión en el País Vasco a partir de datos lidar del PNOA

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    PropuestaMetodológic ... (623.7Kb)
    Identificadores
    URI: http://hdl.handle.net/10902/14136
    ISSN: 0212-9280
    ISSN: 2340-2296
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    Autoría
    Torrre Tojal, Leyre; Sánchez Espeso, Javier MaríaAutoridad Unican; Bastarrika Izagirre, Aitor
    Fecha
    2016
    Derechos
    © Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos en Topografía
    Publicado en
    Topografía y Cartografía V.XXXVI Nº174 2016 pp.235-244
    Editorial
    Colegio Oficial de Ingenieros Técnicos en Topografía
    Resumen/Abstract
    La determinación de la biomasa forestal es una cuestión de doble interés: económica y medioambiental. Convencionalmente, su estimación se ha efectuado por diversos procedimientos, siendo los más empleados los que se basan en muestreos estadísticos apoyados por costosos y lentos trabajos en campo, así como por el uso de distintos tipos de imágenes. El objetivo de esta investigación es desarrollar un modelo que permita estimar la biomasa aérea para una cierta especie en cualquier zona del territorio nacional en base al uso de datos LiDAR, cuya obtención en el PNOA está programada regularmente. De esta forma se podría conseguir la obtención del volumen indicado de forma significativamente menos costosa que en la actualidad, tanto temporal como económicamente. En particular, se ha seleccionado la especie Pinus Radiata D. Don en la comarca de Arratia-Nervión, situada en Bizkaia, usando de los datos del vuelo LiDAR realizado por Gobierno Vasco en 2012. En el proceso, se han utilizado los datos de campo del Inventario Forestal Nacional 4 como base para estimar la biomasa de contraste. Partiendo de las nubes de puntos LiDAR y tras su procesado, se han calculado diversas métricas provenientes de las mismas que se consideran como variables predictivas, entre ellas variables directamente relaciones con la altura y variables relacionadas con la densidad del dosel. Para la consecución del modelo, se ha aplicado la técnica de análisis estadístico de la regresión lineal múltiple. El resultado obtenido ha revelado que el mejor modelo depende de dos variables: un parámetro directamente relacionado con la altura LiDAR y otro con la densidad del dosel. El modelo consigue explicar el 76% de la variabilidad del mismo con un error estándar que asciende a 0.26 ton/ha en unidades logarítmicas.
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