Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos
Fuente:
Redalyc
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Artículo científico |
| Sprache: | es |
| Veröffentlicht: |
Universidad Autónoma de Aguascalientes
2020
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| _version_ | 1876456332362514432 |
|---|---|
| author | Pedro García-Ramírez |
| author_facet | Pedro García-Ramírez |
| contents | Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos Pedro García-Ramírez Pedro Antonio Domínguez-Calleros José Javier Corral-Rivas Marín Pompa-García Jorge Armando Chávez-Simental Pablito Marcelo López-Serrano Rodrigo Rodríguez- Laguna Jaime Roberto Padilla-Martínez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Random Forest sensores remotos Índices de vegetación El objetivo fue estimar el volumen forestal (m3 ha-1) mediante información obtenida del Sistema de Planeación Forestal (SiPlaFor) y datos espectrales de imágenes de satélite del sensor Landsat 8 OLI en el Ejido La Victoria Pueblo Nuevo, Durango, México. Se utilizó la técnica no paramétrica Random Forest para la estimación del volumen forestal. Los resultados mostraron que empleando un modelo con 400 árboles de decisión, la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE) se mantiene estable. La variable predictiva de mayor importancia fue el Índice de Vegetación de Área Foliar Especifica (SLAVI), con una RMSE de 12.99%. El modelo de Random Forest presentó un coeficiente de determinación (R2) de 0.84 y un valor de RMSE de 28.8 m3 ha-1. La información espectral de un sensor de media resolución en combinación con datos de campo es una alternativa viable para estimar volumen forestal en bosques templados mixtos. 2020 artículo científico 1665-4412 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=67466172005 https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/html/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/67466172005.epub https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=674 Investigación y Ciencia application/pdf Universidad Autónoma de Aguascalientes Investigación y Ciencia (México) Num.81 Vol.29 |
| format | Artículo científico |
| id | redalyc_67466172005 |
| institution | Redalyc |
| language | es |
| publishDate | 2020 |
| publisher | Universidad Autónoma de Aguascalientes |
| spellingShingle | Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos Pedro García-Ramírez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Random Forest sensores remotos Índices de vegetación Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos Pedro García-Ramírez Pedro Antonio Domínguez-Calleros José Javier Corral-Rivas Marín Pompa-García Jorge Armando Chávez-Simental Pablito Marcelo López-Serrano Rodrigo Rodríguez- Laguna Jaime Roberto Padilla-Martínez Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Random Forest sensores remotos Índices de vegetación El objetivo fue estimar el volumen forestal (m3 ha-1) mediante información obtenida del Sistema de Planeación Forestal (SiPlaFor) y datos espectrales de imágenes de satélite del sensor Landsat 8 OLI en el Ejido La Victoria Pueblo Nuevo, Durango, México. Se utilizó la técnica no paramétrica Random Forest para la estimación del volumen forestal. Los resultados mostraron que empleando un modelo con 400 árboles de decisión, la raíz cuadrada del cuadrado medio del error (RMSE) se mantiene estable. La variable predictiva de mayor importancia fue el Índice de Vegetación de Área Foliar Especifica (SLAVI), con una RMSE de 12.99%. El modelo de Random Forest presentó un coeficiente de determinación (R2) de 0.84 y un valor de RMSE de 28.8 m3 ha-1. La información espectral de un sensor de media resolución en combinación con datos de campo es una alternativa viable para estimar volumen forestal en bosques templados mixtos. 2020 artículo científico 1665-4412 https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=67466172005 https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/html/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/67466172005.epub https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/movil es http://www.redalyc.org/revista.oa?id=674 Investigación y Ciencia application/pdf Universidad Autónoma de Aguascalientes Investigación y Ciencia (México) Num.81 Vol.29 |
| title | Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos |
| topic | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Random Forest sensores remotos Índices de vegetación |
| url | https://www.redalyc.org/articulo.oa?id=67466172005 https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/html/ https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/67466172005.epub https://www.redalyc.org/journal/674/67466172005/movil |