CARTOGRAFÍA DE LA BIOMASA AÉREA TOTAL EN MASAS DE PINUS RADIATA D. DON MEDIANTE ANÁLISIS MULTIVARIANTE A PARTIR DE DATOS PÚBLICOS LiDAR (PNOA) E IFN 4

Authors

  • Irati Lekuona Zuazo Departamento de Geografía, Universidad de Zaragoza C/ Pedro Cerbuna, 12, 50009 Zaragoza (España)
  • Antonio Luis Montealegre Gracia Grupo GEOFOREST-IUCA, Universidad de Zaragoza C/ Pedro Cerbuna, 12, 50009 Zaragoza (España)
  • María Teresa Lamelas Gracia Centro Universitario de la Defensa de Zaragoza. Academia General Militar, Ctra. de Huesca s/n, 50090, Zaragoza (España) Grupo GEOFOREST-IUCA, Universidad de Zaragoza C/ Pedro Cerbuna, 12, 50009 Zaragoza (España)

DOI:

https://doi.org/10.21138/GF.539

Keywords:

Biomasa, Regresión lineal múltiple, Pinus radiata D. Don, LiDAR-PNOA, IFN4

Abstract

La estimación de la biomasa total aérea (en adelante biomasa) es fundamental para conocer la estructura y dinámica de los ecosistemas forestales. El objetivo principal de este trabajo ha sido estimar y cartografiar la biomasa de las masas de Pinus radiata D. Don de la comarca Arratia-Nerbioi (Bizkaia), a partir de los datos de teledetección LiDAR del PNOA y los datos de campo del IFN4 . La biomasa fue calculada en 51 parcelas de campo del IFN4 aplicando la ecuación alométrica de Montero et al. (2005). Mediante un análisis multivariante de regresión lineal se generó un modelo predictivo de la biomasa, que fue validado mediante la técnica de validación cruzada dejando un dato fuera. Se obtuvo un coeficiente de determinación de 0,67. Para seleccionar la resolución de la cartografía final, se realizó un análisis de correlación entre los valores de biomasa de las parcelas y los valores predichos por el modelo aplicando dos tamaños de pixel.

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Published

2017-12-13

How to Cite

Lekuona Zuazo, I., Montealegre Gracia, A. L., & Lamelas Gracia, M. T. (2017). CARTOGRAFÍA DE LA BIOMASA AÉREA TOTAL EN MASAS DE PINUS RADIATA D. DON MEDIANTE ANÁLISIS MULTIVARIANTE A PARTIR DE DATOS PÚBLICOS LiDAR (PNOA) E IFN 4. GeoFocus. International Review of Geographical Information Science and Technology, (20), 87–107. https://doi.org/10.21138/GF.539

Issue

Section

Artículos