Estimación de variables estructurales en plantaciones de pinos mediante índices polarimétricos CosmoSkyMed

• Autores: Presutti, Miriam Elisabet; Arturi, Marcelo Fabián; Goya, Juan Francisco; Burns, Sarah Lilian; Pinazo, Martín Alcides; Ritter, Luis Javier; Azcona, Maximiliano
• Año de publicación: 2014
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ingeniería Forestal; Radar; Banda X; Alta resolución; X band; High resolution
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

Los datos satelitales son de gran utilidad en aplicaciones forestales. La cobertura nubosa afecta la adquisición de imágenes ópticas, pero no a los radares. Aunque la banda X no posee un gran poder de penetración en la vegetación, ameritan su evaluación. En este trabajo se evalúa la relación entre la retrodispersión medidas en imágenes CosmoSkyMed y variables estructurales en plantaciones de Pinus taeda L. en Misiones mediante modelos de regresión múltiple. El área basal fue la variable estructural donde se observó mejor ajuste del modelo (r2=0,82) seguida por el diámetro cuadrático medio (r2=0,59). No se halló un ajuste significativo utilizando la densidad del rodal. Los modelos ajustados son de carácter exploratorio dado las escasas observaciones de campo pero indican buenas posibilidades para predecir el área basal. El agregado de la edad como variable predictora podría mejorar el ajuste de los modelos pero con los datos disponibles no se justifica incluirlos.
Optical and radar satellite data are very useful in forest application. Cloud cover affects the acquisition of optical data, but not affects the radar. Despite X-band do not enable deep penetration into vegetation, it deserves the evaluation. In this work, the relationship between the backscatter of CosmoSkyMed data and structural variables in Pinus taeda L. plantations, in Misiones, were evaluated by multiple regression models. Basal area exhibit-ed the best fit for models (r2=0,82) followed by quadratic mean diameter (r2=0,59). No significant fit was found for stand density. Due to scarce field observations the models must be taken as exploratory but seems to be suitable for basal area estimation. The introduction of the stand age as a predictor could increase the models fit but with the small ana-lyzed data set it does not seem to be necessary to include it.
Laboratorio de Investigación de Sistemas Ecológicos y Ambientales