Abstract

TOVAR BLANCO, Adriana Lizeth; LIZARAZO SALCEDO, Iván Alberto  and  RODRIGUEZ ERASO, Nelly. Estimación de biomasa aérea de Eucalyptus grandis y Pinus spp usando imágenes Sentinel1A y Sentinel2A en Colombia. Colomb. for. [online]. 2020, vol.23, n.1, pp.79-93. ISSN 0120-0739.  https://doi.org/10.14483/2256201x.14854.

La estimación de la biomasa aérea usando sistemas de aprendizaje automático es útil para conocer de forma rápida y sistemática la productividad en bosques y plantaciones. En este estudio la biomasa aérea (AGB) se estimó para las plantaciones forestales de Eucalyptus grandis y Pinus spp. ubicadas en el sector centro-oriental del departamento del Cauca (Colombia), combinando datos de radar de apertura sintética (SAR) de Sentinel-1A, datos ópticos de Sentinel-2A y datos de inventarios forestales y el uso del algoritmo Random Forest. Las variables de mayor incidencia en AGB para E. grandis fueron las bandas SWIR y las texturas de la polarización VV; mientras que para P. spp fueron CorrelaciónVV, GNDVI y B2. Los modelos obtenidos combinando datos ópticos y SAR muestran mejores resultados con un coeficiente de determinación R2 = 0.27 y un error cuadrado promedio EMC = 42.75 t.ha-1 en E. grandis, y R2 = 0.36 y EMC = 141.71 t.ha-1 en Pinus spp. El estudio demostró el potencial de combinar datos Sentinel para estimar la AGB en plantaciones comerciales y el uso de Randon forest para la construcción de los modelos, pero aún se requiere el estudio del acoplamiento espacial de los datos de campo y su incidencia en las estimaciones de los modelos, así como la pertinencia de adelantar estudios a nivel de especies para evaluar su incertidumbre.

Keywords : GLCM; índice de vegetación; percepción remota; plantación forestal comercial; Random Forest.

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