Estimación de volumen forestal mediante imágenes de satélite Landsat 8 OLI en bosques templados mixtos
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 Fo...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2020 |
| País: | México |
| Institución: | Universidad Juárez del Estado de Durango |
| Repositorio: | Redalyc-UJED |
| OAI Identifier: | oai:redalyc.org:67466172005 |
| Acceso en línea: | 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 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Multidisciplinarias (Ciencias Sociales) Random Forest sensores remotos Índices de vegetación |
| Sumario: | 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. |
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