Comparación de modelos para la estimación de la carga de combustible de matorrales de jara a partir de LIDAR en la región mediterránea
[ES] Las comunidades de matorral de Cistus ladanifer L. (jara pringosa) son uno de los ecosistemas más característicos, abundantes y propensos a sufrir incendios del monte mediterráneo. Además, estos jarales tienen un potencial considerable para la extracción de productos derivados de gran valor en...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Fecha de publicación: | 2025 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/224524 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/224524 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Biomass Forest fires Cistus ladanifer L. Remote sensing LiDAR-PNOA Biomasa Incendios forestales Teledetección |
| Sumario: | [ES] Las comunidades de matorral de Cistus ladanifer L. (jara pringosa) son uno de los ecosistemas más característicos, abundantes y propensos a sufrir incendios del monte mediterráneo. Además, estos jarales tienen un potencial considerable para la extracción de productos derivados de gran valor en la industria farmacéutica, alimentaria y cosmética. Por lo tanto, estimar su biomasa es esencial para gestionar y priorizar su aprovechamiento, calcular su contenido de carbono y fijación de CO2, así como predecir su comportamiento ante el fuego y posibles emisiones. En este estudio se pretende estimar la carga de combustible de los jarales de C. ladanifer del sur de España a partir de los datos LIDAR aéreos del PNOA. Para ello, se llevaron a cabo inventarios de campo no destructivos con mediciones de la altura media y cobertura de matorral en 143 parcelas circulares en Andalucía. Estas dos variables del combustible se utilizaron como entrada en una ecuación específica existente para estimar la carga de combustible de C. ladanifer. Se compararon dos aproximaciones diferentes para estimar la carga de combustible de estos jarales mediante análisis de regresión lineal: (i) estimación directa (ED), consistente en el ajuste que relaciona directamente la carga de combustible con los datos de ALS; y (ii) estimación indirecta en dos pasos (EI) basado en el ajuste de ecuaciones para estimar las variables de entrada (altura y cobertura) de los jarales a partir de los datos LiDAR. Se obtuvieron mejores estadísticos de bondad de ajuste en el modelo de estimación directa que en de estimación indirecta, explicando el 70% y el 72% de la variabilidad observada, respectivamente. Estos resultados pueden resultar de gran utilidad para desarrollar cartografías de biomasa de los jarales con fines preventivos y de extinción de incendios, y para la planificación de su aprovechamiento. |
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