Memorias de investigación
Ponencias en congresos:
Errores de estimación de variables dasométricas usando datos LiDAR y comparación con los errores de estimación obtenidos en un inventario tradicional
Año:2017

Áreas de investigación
  • Monte

Datos
Descripción
En el presente estudio se comparan los errores de estimación obtenidos al estimar, en una zona de 147 ha, los valores medios de las variables: volumen (V), área basimétrica (G), biomasa total (BT), densidad (N), diámetro cuadrático medio (dg) y altura dominante (Ho). El estudio se llevó a cabo en la ladera de la Peña del Águila, Cercedilla. Inicialmente se realizó un muestreo de campo con una densidad de 1 parcela/hectárea. Estas mediciones de campo se relacionaron con los datos LiDAR adquiridos en la zona y se obtuvieron estimaciones de las variables mencionadas. Mediante el método de bootstrap se calcularon los errores de estimación con todo el conjunto de datos de campo. Posteriormente, éste mismo proceso se repitió reduciendo el número de parcelas empleadas de forma que se simulasen menores intensidades de muestreo. Lo errores obtenidos se compararon con los errores de estimación obtenidos usando sólo los datos de campo (inventario tradicional). Los resultados muestran que, los datos LiDAR permiten reducir de forma significativa los errores de estimación desde un 10% a un 50% dependiendo de la variable. Sin embargo, los errores de estimación usando inventario tradicional son también bajos (<15%) sin necesidad de emplear densidades de muestreo elevadas.
Internacional
No
Nombre congreso
7ª Congreso Forestal español
Tipo de participación
960
Lugar del congreso
Plasencia (Cáceres)
Revisores
Si
ISBN o ISSN
978-84-941695-2-6
DOI
Fecha inicio congreso
26/06/2017
Fecha fin congreso
30/06/2017
Desde la página
1
Hasta la página
11
Título de las actas
ACTAS 7CFE

Esta actividad pertenece a memorias de investigación

Participantes

Grupos de investigación, Departamentos, Centros e Institutos de I+D+i relacionados
  • Creador: Grupo de Investigación: Tecnologías y Métodos para la Gestión Sostenible
  • Departamento: Ingeniería y Gestión Forestal y Ambiental