Análisis de imágenes multiespectrales aerotransportadas para estimar variables estructurales de bosques mediterráneos de Quercus Ilex L

• Salvador, Raimon ^[1] ; Pons, Xavier ^[2] ; Baulies, Xavier ^[3]
  1. [1] Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales

     Centro de Investigación Ecológica y Aplicaciones Forestales

     Sardañola del Vallés, España

     
  2. [2] Universitat Autònoma de Barcelona

     Universitat Autònoma de Barcelona

     Barcelona, España

     
  3. [3] Institut Cartogràfic de Catalunya

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• Localización: Orsis, organismes i sistemes: revista de botànica, zoologia i ecologia, ISSN 0213-4039, Nº. 12, 1997, págs. 127-139
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • A trial on the use of airborne images to estimate values of structural variables of Mediterranean Quercus ilex L. forests
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• Resumen
  • español

    Se tomaron imágenes multiespectrales de bosques de Quercus ilex L. de la comarca del Alt Empordà (noreste de la península Ibérica) mediante el sensor aerotransportado CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager). Posteriormente, se ajustaron modelos lineales por regresión entre valores de cobertura arbórea, biomasa de madera y diámetro medio, provenientes de medidas de campo, y valores de reflectancia ofrecidos por trece canales del sensor y por dos indices de vegetación. En ninguno de los modelos se llegó a un nivel de ajuste estadísticamente significativa (p < 0. 05). Después de hacer un repaso de los posibles factores causantes de estos resultados, parece necesario profundizar en temas como la corrección radiométrica, los efectos de la heterogeneidad estructural del bosque y el muestreo de campo.

  • English

    Multispectral images were taken from Quercus ilex L. forests located in the north-east of the Iberian Peninsula by means of the Compact Airborne Spectrographic Imager (CASI). Linear regression models were made between three field measured variables (tree coverage, wood biomass and tree mean diameter) and reflectance values given by 13 bands and two vegetation indices. None of the built models achieved statistical significance (p < 0. 05). After checking for factors responsible for these low fittings, it seems necessary to deeply analyze issues such as the radiometric correction, effects of forest structural heterogeneity and field sampling.