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Caracterización de plantaciones forestales a partir de información derivada de plataformas satelitales y servicios de procesamiento de datos en la nube

Por: Gaute, Matías Carlos.
Colaborador(es): Sione, Walter [tut.].
Publicación: 2021Descripción: 44 p. tbls., grafs., fot., mapas.Tipo de material: Tesis de posgrado de lectura en biblioteca. Recurso electrónico.Tema(s): PLANTACION FORESTAL | REGION MESOPOTAMICA | SENSORES REMOTOS | TELEDETECCION | MODELOS LINEALES | TECNICAS DE PREDICCION | DENSIDAD | INVENTARIOS FORESTALES | INTERNETT20210701 Recursos en línea: Haga clic para acceso en línea Nota de tesis: Trabajo Final. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. Especialización en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. 2021. Resumen: La región Mesopotámica Argentina concentra el 80 % de las plantaciones forestales del país. A partir de información relevada a campo y la provista por los satélites Sentinel – 2 MSI y Sentinel-1 SAR GRD, se generaron modelos de regresión lineal para estimar distintas variables de estado forestales (área basal, volumen con corteza, altura dominante, índice de densidad) que permiten caracterizar el recurso forestal correspondiente a plantaciones comerciales del género Eucalyptus en el departamento Concordia de la provincia de Entre Ríos. El procesamiento de las imágenes satelitales se realizó a partir de Google Earth Engine para favorecer la automatización. El modelo predictor de área basal tuvo un R2 (ajustado) de 0,77 y un RMSE de 2,53 m2 /ha, el volumen con corteza tuvo R2 (ajustado) de 0,75 y RMSE de 62,1 (m3 / ha) la altura dominante presentó un R2 (ajustado) de 0,66 y un RMSE 4,89 m. Se obtuvo una diferencia del 6 % considerando el volumen estimado a partir del modelo y el calculado sobre las mediciones del inventario a campo. El índice de densidad relativa, evidenció sobreestimación de la variable respuesta. La altura dominante estimada se correlacionó positivamente con la altura de canopeo relevada a partir del satélite ICESat- 2 (ATL08) y ambas se relacionaron en forma lógica con las edades de los rodales estudiados. Este estudio presenta resultados alentadores en la estimación de las variables de estado de rodales de Eucalyptus comerciales a partir de información correspondiente a sensores remotos, modelos de regresión lineal y el procesamiento a partir de la plataforma Google Earth Engine.
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Trabajo Final. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Agronomía. Escuela para Graduados. Especialista de la Universidad de Buenos Aires en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. Especialización en Teledetección y Sistemas de Información Geográfica. 2021.

La región Mesopotámica Argentina concentra el 80 % de las plantaciones forestales del país. A partir de información relevada a campo y la provista por los satélites Sentinel – 2 MSI y Sentinel-1 SAR GRD, se generaron modelos de regresión lineal para estimar distintas variables de estado forestales (área basal, volumen con corteza, altura dominante, índice de densidad) que permiten caracterizar el recurso forestal correspondiente a plantaciones comerciales del género Eucalyptus en el departamento Concordia de la provincia de Entre Ríos. El procesamiento de las imágenes satelitales se realizó a partir de Google Earth Engine para favorecer la automatización. El modelo predictor de área basal tuvo un R2 (ajustado) de 0,77 y un RMSE de 2,53 m2 /ha, el volumen con corteza tuvo R2 (ajustado) de 0,75 y RMSE de 62,1 (m3 / ha) la altura dominante presentó un R2 (ajustado) de 0,66 y un RMSE 4,89 m. Se obtuvo una diferencia del 6 % considerando el volumen estimado a partir del modelo y el calculado sobre las mediciones del inventario a campo. El índice de densidad relativa, evidenció sobreestimación de la variable respuesta.
La altura dominante estimada se correlacionó positivamente con la altura de canopeo relevada a partir del satélite ICESat- 2 (ATL08) y ambas se relacionaron en forma lógica con las edades de los rodales estudiados. Este estudio presenta resultados alentadores en la estimación de las variables de estado de rodales de Eucalyptus comerciales a partir de información correspondiente a sensores remotos, modelos de regresión lineal y el procesamiento a partir de la plataforma Google Earth Engine.

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