Influencia del inventario de campo en el error de muestreo obtenido en un inventario con tecnología Lidar

Condes Ruiz, Sonia and Fernández-Landa, A. and Rodríguez, F. (2013). Influencia del inventario de campo en el error de muestreo obtenido en un inventario con tecnología Lidar. In: "Actas del 6º Congreso Forestal Español", 10/06/2013 - 14/06/2013, Vitoria- Gasteiz. pp. 1-13.

Description

Title: Influencia del inventario de campo en el error de muestreo obtenido en un inventario con tecnología Lidar
Author/s:
  • Condes Ruiz, Sonia
  • Fernández-Landa, A.
  • Rodríguez, F.
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: Actas del 6º Congreso Forestal Español
Event Dates: 10/06/2013 - 14/06/2013
Event Location: Vitoria- Gasteiz
Title of Book: 6º Congreso Forestal Español
Date: 2013
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Montes (UPM)
Department: Economía y Gestión Forestal [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

Habitualmente se considera que en los inventarios forestales realizados con tecnología LiDAR no existe error de muestreo. El error en la estimación de las variables se asimila a la bondad de ajuste obtenida en la regresión que se usa para la predicción de dichas variables. Sin embargo el inventario LiDAR puede ser considerado como un muestreo en dos fases con estimador de regresión, por lo que es posible calcular el error que se comete en dicho inventario. Se presenta como aplicación el inventario de los montes de Utilidad Pública números 193 y 194 de la provincia de Soria, poblados principalmente con masas de repoblación de Pinus sylvestris. Se ha trabajado con una muestra de 50 parcelas circulares de 11 metros de radio y una densidad media de datos LiDAR de 2 puntos/m2. Para la estimación del volumen maderable (V) se ha ajustado una regresión lineal con un coeficiente de determinación R2=0,8985. Los resultados muestran que los errores obtenidos en un inventario LiDAR son sustancialmente menores que los obtenidos en un muestreo sistemático por parcelas (5,1% frente a 14.9% en el caso analizado). También se observa que se consigue un error de muestreo mínimo para la estimación del volumen cuando la regresión se realiza pixeles de tamaño igual al de la parcela de muestreo en campo y que para minimizar el error a nivel de rodal es necesario maximizar el rango de aplicación de la regresión.

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Item ID: 26515
DC Identifier: http://oa.upm.es/26515/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:26515
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 18 Jul 2014 07:18
Last Modified: 22 Sep 2014 11:41
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