Geograf?a del carbono en alta resoluci?n en Bosque Tropical Amaz?nico del Ecuador mediante sensores aerotransportados
- Authors
- Molina Simba?a, Patricio Xavier
- Format
- DoctoralThesis
- Status
- publishedVersion
- Description
La estimaci?n de la biomasa de la vegetaci?n terrestre en bosque tropical no s?lo es un ?rea de investigaci?n en r?pida expansi?n, sino tambi?n es un tema de gran inter?s para reducir las emisiones de carbono asociadas a la deforestaci?n y la degradaci?n forestal (REDD+). Las estimaciones de densidad de carbono sobre el suelo (ACD) en base a inventarios de campo y datos provenientes de sensores aerotransportados, en especial con sensores LiDAR, han conducido a un progreso sustancial en el cartografiado a gran escala de las reservas de carbono forestal. Sin embargo, estos mapas de carbono tienen incertidumbres considerables, asociadas generalmente al proceso de calibraci?n del modelo de regresi?n utilizado para producir los mapas. En esta tesis se establece una metodolog?a para la calibraci?n y validaci?n de un modelo general de estimaci?n de ACD usando LiDAR en un sector del Parque Nacional Yasun? en Ecuador. En el proceso de calibraci?n del modelo se considera el tama?o y la ubicaci?n de las parcelas, la influencia de la topograf?a y la distribuci?n espacial de la biomasa. Para el an?lisis de los datos se utilizan t?cnicas geoestad?sticas en combinaci?n con variables geomorfom?tricas derivadas de datos LiDAR, y se propone un esquema de muestreo estratificado por posiciones topogr?ficas (valle, ladera y cima). La validaci?n del modelo general para toda la zona de estudio present? valores de RMSE = 5.81 Mg C ha = 0.94 y sesgo = 0.59, mientras que, al considerar las posiciones topogr?ficas, el modelo present? valores de RMSE = 1.67 Mg C ha -1 , R 2 = 0.98 y sesgo = 0.23 para el valle; RMSE = 3.13 Mg C ha -1 , R 2 = 0.98 y sesgo = - 0.34 para la ladera; y RMSE = 2.33 Mg C ha -1, R = 0.97 y sesgo = 0.74 para la cima. Los resultados obtenidos demuestran que la metodolog?a de muestreo estratificado por posiciones topogr?ficas propuesto, permite calibrar de manera efectiva el modelo general con las estimaciones de ACD en campo, logrando reducir el RMSE y el sesgo. Los resultados muestran el potencial de los datos LiDAR para caracterizar la estructura vertical de la vegetaci?n en un bosque altamente diverso, permitiendo realizar estimaciones precisas de ACD, y conocer patrones espaciales continuos de la distribuci?n de la biomasa a?rea y del contenido de carbono en la zona de estudio.
- Publication Year
- 2016
- Language
- spa
- Topic
- CIENCIAS DE LA TIERRA
EDAFOLOG?A DE LOS SUELOS
SENSORES REMOTOS
DENSIDAD DE CARBONO FORESTAL
LiDAR
AN?LISIS GEOESTAD?STICO
MUESTREO ESTRATIFICADO
BOSQUE TROPICAL
PARQUE NACIONAL YASUN?
ECUADOR
- Repository
- Repositorio SENESCYT
- Rights
- openAccess
- License