Mapeo del índice de área foliar y cobertura arbórea mendiante fotografía hemisférica y datos SPOT 5 HRG: regresión y k-nn Translated title: Mapping leaf area index and canopy cover using hemispherical photography and SPOT 5 HRG data: regression and k-nn

Abstract

El índice de área foliar (IAF) es una variable útil para caracterizar la dinámica y productividad de los ecosistemas forestales. La cobertura arbórea (COB) regula la cantidad de luz penetrante que controla los procesos fotodependientes, y promueve la infiltración de la precipitación como servicio hidrológico ambiental. En este estudio se estimaron el IAF y la COB (%) mediante datos multiespectrales del satélite SPOT 5 en rodales de edades diferentes en un bosque manejado de Pinus patilla en Zacualtipán, estado de Hidalgo, México. El IAF se obtuvo mediante la calibración alométrica de mediciones ópticas en fotografías hemisféricas (Pseudo r²=0.79). Las estimaciones geoespaciales se realizaron con dos métodos: el análisis de regresión lineal múltiple y el estimador no paramétrico del vecino más cercano (k-nn). El análisis de los resultados mostró una relación alta entre el IAFcalibrado (r²=0.93, RECM=0.50, coeficiente de determinación y raíz del error cuadrático medio) y la COB (r²=0.96, RECM=4.57 %) con las bandas espectrales y con los índices construidos a partir de éstas. Las estimaciones promedio para los rodales arbolados fueron IAF=6.5 y COB=80 %. Las estimaciones por hectárea con ambos métodos (regresión y k-nn) fueron comparables entre sí. No obstante, k-nn requirió un esfuerzo computacional considerable para calcular las distancias espectrales entre el pixel objetivo y los de la muestra.

Translated abstract

Leaf area index (LAI) is a useful variable for characterizing the dynamics and productivity of forest ecosystems. Canopy cover (COB), on the other hand, regulates the amount of penetrating light that controls certain light-dependent processes, and promotes the infiltration of rainfall as an environment hydrological service. This paper addresses the estimation of LAI and COB (%) using multispectral data from SPOT 5 satellite in stands of different ages in a managed forest of Pinus patula in Zacualtipán, Hidalgo, México. The LAI was obtained by the allometric calibration of optical measurements taken with hemispherical photographs (Pseudo r²=0.79). Geospatial estimates were made using two methods: the multiple linear regression analysis and the nonparametric estimator of the nearest neighbor (k-nn). The analysis of the results showed a high ratio between LAI calibrated (r²=0.93, RMSE=0.50; coefficient of determination and root mean squared error) and the COB (r²=0.96, RMSE=4.57 %), with the bands and spectral indices constructed from them. The average estimates for forested stands were: LAI = 6.5; COB=80 %. The estimates per hectare of both methods (regression and k-nn) were comparable between them; however, k-nn required a considerable computational effort in calculating the spectral distances between the target pixel and the pixels in the sample.