利用Sentinel1A和Sentinel2A图像估算哥伦比亚巨桉和松树的空中生物量

Q4 Environmental Science

Colombia Forestal Pub Date : 2020-01-01 DOI:10.14483/2256201X.14854

Adriana Lizeth Tovar Blanco, Iván Alberto Lizarazo Salcedo, Nelly Rodríguez Eraso

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摘要

使用机器学习系统估计空气生物量有助于快速和系统地了解森林和人工林的生产力。在这项研究中，对位于哥伦比亚考卡省中东部的巨桉和松树人工林的空气生物量进行了估计。AGB中对E.grandis影响最大的变量是SWIR带和VV极化织构；而对于P.spp，是CorrelationVV、GNDVI和B2。将光学数据和SAR数据相结合获得的模型显示出更好的结果，确定系数R2=0.27，平均平方误差EMC=42.75 t.ha-1在格兰迪斯，R2=0.36和EMC=141.71 t.ha-1在松树属中。研究表明，将哨兵数据结合起来估计商业人工林的AGB以及使用兰登森林建立模型的潜力，但仍需要研究实地数据的空间耦合及其对模型估计的影响，以及在物种层面推进研究以评估其不确定性的相关性。

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Estimación de biomasa aérea de Eucalyptus grandis y Pinus spp. usando imágenes Sentinel1A y Sentinel2A en Colombia

La estimación de la biomasa aérea usando sistemas de aprendizaje automático es útil para conocer de forma rápida y sistemática la productividad en bosques y plantaciones. En este estudio la biomasa aérea (AGB) se estimó para las plantaciones forestales de Eucalyptus grandis y Pinus spp. ubicadas en el sector centro-oriental del departamento del Cauca (Colombia). Las variables de mayor incidencia en AGB para E. grandis fueron las bandas SWIR y las texturas de la polarización VV; mientras que para P. spp fueron CorrelaciónVV, GNDVI y B2. Los modelos obtenidos combinando datos ópticos y SAR muestran mejores resultados con un coeficiente de determinación R2 = 0.27 y un error cuadrado promedio EMC = 42.75 t.ha-1 en E. grandis, y R2 = 0.36 y EMC = 141.71 t.ha-1 en Pinus spp. El estudio demostró el potencial de combinar datos Sentinel para estimar la AGB en plantaciones comerciales y el uso de Randon forest para la construcción de los modelos, pero aún se requiere el estudio del acoplamiento espacial de los datos de campo y su incidencia en las estimaciones de los modelos, así como la pertinencia de adelantar estudios a nivel de especies para evaluar su incertidumbre.

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Colombia Forestal Environmental Science-Nature and Landscape Conservation

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期刊介绍： Colombia Forestal Journal publishes original manuscripts on themes of the forest field and various aspects of natural resources and the environment, which are discriminated in the categories of research article, review, reflection and technical notes of agreement with the stipulations of COLCIENCIAS for scientific publications. According to the classification of scientific areas of the Organization for Economic Cooperation and Development (OECD), Colombia Forestal Journal belongs to the large area of Agricultural Sciences (4), Agriculture, Forestry and Fisheries (4A) and to the discipline Forestry (4A02). Since its creation in 1978, the journal has been edited and published by the Francisco José de Caldas District University with headquarters in Bogotá. The quality of the content of the journal has been strengthened with the collaboration of national and international external evaluators in a double blind arbitration system and the dissemination has been extended by publishing manuscripts in a language different from Spanish and with inclusion in bibliographical databases such as Scopus. , DOAJ, Scielo, Redalyc, Ebsco, CAB Abstracts of CAB International, Forestry Abstracts, Ulrich''s, Latindex, Publindex. Likewise, it has academic profiles at Mendeley, Academia and Researchgate. The articles that are submitted to Colombia Forestal Journal must be original and unpublished and have not been postulated in other journals.