Evaluación de la productividad potencial en bosques de coníferas mediante la integración de datos de campo y escáner láser aéreo en Hidalgo, México

  • Rodrigo Ramos-Madrigal Postgrado en Ciencias Forestales, Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. 56264 Texcoco, Estado de México, México
  • Hector M. de los Santos-Posadas Postgrado en Ciencias Forestales, Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. 56264 Texcoco, Estado de México, México https://orcid.org/0000-0003-4076-5043
  • José René Valdez-Lazalde Postgrado en Ciencias Forestales, Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. 56264 Texcoco, Estado de México, México https://orcid.org/0000-0003-1888-6914
  • Efraín Velasco-Bautista Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales (CENID-COMEF). Av. Progreso 5. Barrio de Santa Catarina, 04010 Alcaldía Coyoacán, Ciudad de México, México https://orcid.org/0000-0002-1692-8984
  • Gregorio Ángeles-Pérez Postgrado en Ciencias Forestales, Colegio de Postgraduados. Carretera México-Texcoco km 36.5. 56264 Texcoco, Estado de México, México https://orcid.org/0000-0002-9550-2825
  • Alma Delia Ortiz-Reyes Centro Nacional de Investigación Disciplinaria en Conservación y Mejoramiento de Ecosistemas Forestales (CENID-COMEF). Av. Progreso 5. Barrio de Santa Catarina, 04010 Alcaldía Coyoacán, Ciudad de México, México https://orcid.org/0000-0002-6832-7566
Palabras clave: ALS, Altura dominante, Crecimiento en altura, Enfoque de diferencia algebraica, Inventario forestal

Resumen

Objetivo del estudio: Estimar la productividad potencial de un bosque de coníferas bajo manejo mediante la estimación del índice de sitio a partir de datos de Light Detection and Ranging (LiDAR).

Área de estudio: Sitio de Monitoreo Intensivo de Carbono Atopixco, Hidalgo, México.

Material y métodos: Se emplearon datos de 329 observaciones de cinco remediciones en unidades de muestreo de inventario forestal permanente para generar curvas de índice de sitio y métricas derivadas de un escaneo LiDAR de 2013. Las métricas de elevación LiDAR se relacionaron estadísticamente con la altura dominante (DH) observada en campo. Se ajustaron tres modelos para predecir la DH en función de las métricas LiDAR, se desarrollaron nueve modelos de crecimiento en altura con el enfoque de diferencia algebraica (ADA), a una edad base de 40 años y se ajustaron con el método de mínimos cuadrados ordinarios y modelos de efectos mixtos (MEM).

Resultados principales: El percentil 99 de altura fue la métrica LiDAR que mostró la mayor correlación con la DH observada. Su integración en un modelo lineal fue la más adecuada para estimar DH con un coeficiente de determinación ajustado R2adj de 0.97 y Error Cuadrático Medio (RMSE) de 0.31 m. El modelo Hossfeld IV anamórfico ajustado bajo MEM y corregido por autocorrelación, mostró el mejor rendimiento para predecir el crecimiento de DH con R2adj de 0.87 y RMSE de 2.11 m. La integración de ambos modelos en un Sistema de Información Geográfica (SIG) permitió la construcción espacialmente explícita de un mosaico preciso de DH y el índice de sitio para clasificar la productividad del rodal en el área de estudio.

Aspectos destacados de la investigación: Del área total manejada con fines madereros, el 87% se clasifica como un índice de sitio alto (≥31 m) y medio (26 m), mientras que las áreas dedicadas a la conservación contienen el 13% del área clasificada con índice de sitio bajo (≤21 m).

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Citas

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Publicado
2024-12-30
Cómo citar
Ramos-Madrigal, R., de los Santos-Posadas, H. M., Valdez-Lazalde, J. R., Velasco-Bautista, E., Ángeles-Pérez, G., & Ortiz-Reyes, A. D. (2024). Evaluación de la productividad potencial en bosques de coníferas mediante la integración de datos de campo y escáner láser aéreo en Hidalgo, México. Forest Systems, 33(3), 20886. https://doi.org/10.5424/fs/2024333-20886
Sección
Artículos de investigación