Análisis de imágenes SAOCOM-SAR de banda L - de línea base múltiple para la estimación de biomasa en la selva paranaense de Misiones, Argentina

• Autores: Lorán, Damian
• Año de publicación: 2025
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: tesis de maestría
• Colaborador/a o director/a de tesis: Seppi, Santiago Ariel; López-Martínez, Carlos
• Materia: CONAE. Comisión Nacional de Actividades Espaciales. Instituto de Altos Estudios Espaciales "Mario Gulich"; Silvicultura; Conservación de bosques; Interferometría SAR; SAOCOM; Multibaseline; Biomasa aérea; Bosque Atlántico; Random Forest
• Institución: Universidad Nacional de Córdoba

Tesis (Magister en aplicaciones de información espacial)--Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación, 2025.
Fil: Lorán, Damian. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.
En este estudio se aplicó Interferometría SAR (InSAR) con un enfoque multibaseline utilizando imágenes SAOCOM para analizar la relación entre la biomasa aérea (AGB) y variables derivadas de la coherencia interferométrica en un entorno selvático heterogéneo de la Selva Paranaense (55–551 tn/ha en 18 parcelas). La metodología incluyó preprocesamiento SAR, descomposición de la coherencia (temporal y espacial) y obtención de una coherencia remanente como estimador del efecto volumétrico. Se emplearon modelos Random Forest para regresión y clasificación. Aunque la correlación directa fue baja, el modelo permitió estimar AGB con errores del 65 % en todo el rango, reduciéndose al 34 % (>100 tn/ha) y 17 % (200–400 tn/ha), con alta precisión en clasificación por clases. Los resultados evidencian potencial para estimación y estratificación de biomasa, recomendándose ampliar el número de parcelas y explorar métodos alternativos para aislar la componente volumétrica.
In this study, SAR interferometry (InSAR) was applied with a multibaseline approach using SAOCOM images to analyze the relationship between above-ground biomass (AGB) and variables derived from interferometric coherence in a heterogeneous forest environment in the Atlantic Forest (55–551 tn/ha in 18 plots). The methodology included SAR preprocessing, coherence decomposition (temporal and spatial), and obtaining a residual coherence as an estimator of the volumetric effect. Random Forest models were used for regression and classification. Although the direct correlation was low, the model allowed AGB to be estimated with errors of 65% across the entire range, reducing to 34% (>100 tn/ha) and 17% (200–400 tn/ha), with high accuracy in classification by classes. The results show potential for biomass estimation and stratification, recommending an increase in the number of plots and exploring alternative methods to isolate the volumetric component.
Fil: Lorán, Damian. Universidad Nacional de Córdoba, Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.