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Teledetección hiperespectral y cartografía, inventario y clasificación forestal.
La correcta asignación de la composición de las comunidades forestales a las diferentes categorías de cobertura es crucial para utilizar modelos con configuraciones de parámetros específicas que simulen los procesos ecológicos correspondientes a cada categoría. Las características estructurales de los bosques y sus etapas sucesionales son factores clave en la construcción de modelos de claros forestales y en la evaluación de los cambios en la función del ecosistema. Por ejemplo, los bosques tropicales regenerados se consideran un importante sumidero de dióxido de carbono atmosférico.
Figura 1. Monitoreo forestal
La cartografía forestal tradicional suele basarse en métodos de reconocimiento de patrones espectrales, como los métodos de clasificación supervisada basados en la teoría de discriminación de máxima verosimilitud. Los datos espectrales de teledetección se utilizan ampliamente para la identificación de tipos de cobertura forestal, como la distinción entre tipos de cobertura amplia como los bosques de coníferas y los de hoja ancha. Los principales instrumentos de teledetección de banda ancha utilizados para la identificación de la cobertura terrestre incluyen el Landsat Thematic Mapper (TM), el Multispectral Scanner (MSS) y el SPOT High Resolution Visible Spectrometer (HRV). Numerosos estudios han utilizado estas herramientas para clasificar tipos de bosque con mayor resolución de especies, con distintos grados de éxito.
En estudios relacionados, los investigadores propusieron un conjunto de bandas espectrales clave basadas en datos foliares para evaluar las características bioquímicas de los rodales forestales. Estas bandas mostraron resultados estadísticamente significativos en la corrección de datos hiperespectrales AVIRIS y en la estimación del contenido de nitrógeno foliar y la concentración de lignina en parcelas de Harvard Forest y Blackhawk Island. Los resultados indican que los datos hiperespectrales son superiores a los datos multiespectrales en cuanto a contenido informativo y resultan más adecuados para una clasificación precisa y refinada de los rodales forestales.
Figura 2. Espectros de reflectancia promedio de seis tipos de coníferas (Buddenbaum et al. 2005)
Figura 3. Mapa de clasificación forestal del Parque Natural de Ser.