M. G. Vega-Puga, J. R. Romo-León, Alejandro E. Castellanos, Reyna A. Castillo-Gámez, Jaime Garatuza-Payán
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Se hicieron pruebas no paramétricas (Wilcoxon) para determinar diferencias entre las métricas de campo y de imágenes aéreas. Estas se utilizaron para la construcción de modelos predictivos del ACBA a nivel individuo. \nResultados y discusión: La prueba de Wilcoxon indicó que la altura máxima de copa estimada en campo y con ambas aproximaciones es similar (P > 0.05), mientras que el área de copa y volumen de copa in situ no presentan diferencia significativa (P > 0.05) con la aproximación manual, pero sí con la automatizada (P < 0.05). Los modelos predictivos de ACBA con aproximaciones remotas fueron estadísticamente significativos (P < 0.001). 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Uso de vehículos aéreos no tripulados para la estimación de almacén de carbono en biomasa aérea de matorral subtropical
Introducción: Los estudios de almacenamiento de carbono en zonas áridas y semiáridas son escasos. El uso de VANT (vehículos aéreos no tripulados) ha facilitado el monitoreo de zonas de interés, lo cual es difícil con técnicas que implican un costo mayor.
Objetivo: Desarrollar modelos predictivos, mediante el uso de imágenes aéreas, para la estimación de almacén de carbono en biomasa aérea (ACBA) en especies de matorral subtropical de Sonora.
Materiales y métodos: Se estimó el ACBA de especies leñosas (>2 m de altura) con métricas recabadas en campo y ecuaciones alométricas. Las métricas de vegetación remotas (cámara montada en VANT) se obtuvieron acorde con los métodos manual (digitalización) y automatizado (algoritmo ForestTools). Se hicieron pruebas no paramétricas (Wilcoxon) para determinar diferencias entre las métricas de campo y de imágenes aéreas. Estas se utilizaron para la construcción de modelos predictivos del ACBA a nivel individuo.
Resultados y discusión: La prueba de Wilcoxon indicó que la altura máxima de copa estimada en campo y con ambas aproximaciones es similar (P > 0.05), mientras que el área de copa y volumen de copa in situ no presentan diferencia significativa (P > 0.05) con la aproximación manual, pero sí con la automatizada (P < 0.05). Los modelos predictivos de ACBA con aproximaciones remotas fueron estadísticamente significativos (P < 0.001). Esto sugiere que la estimación de carbono con imágenes es capaz de explicar la variabilidad del método de referencia a nivel individuo.
Conclusión: Las imágenes aéreas constituyen una herramienta viable y práctica para la estimación de ACBA de árboles y arbustos en comunidades áridas/semiáridas.
期刊介绍:
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