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http://centrogeo.repositorioinstitucional.mx/jspui/handle/1012/233| Remote Sensing-Based Biomass Estimation | |
| José Mauricio Galeana Pizaña JUAN MANUEL NUÑEZ HERNANDEZ Nirani Corona Romero | |
| Acceso Abierto | |
| Atribución-NoComercial-CompartirIgual | |
| http://dx.doi.org/10.5772/61813 | |
| Over the past two decades, one of the research topics in which many works have been done is spatial modeling of biomass through synergies between remote sensing, forestry, and ecology. In order to identify satellite-derived indices that have correlation with forest structural parameters that are related with carbon storage inventories and forest monitoring, topics that are useful as environmental tools of public policies to focus areas with high environmental value. In this chapter, we present a review of different models of spatial distribution of biomass and resources based on remote sensing that are widely used. We present a case study that explores the capability of canopy fraction cover and digital canopy height model (DCHM) for modeling the spatial distribution of the aboveground biomass of two forests, dominated by Abies Religiosa and Pinus spp., located in Central Mexico. It also presents a comparison of different spatial models and products, in order to know the methods that achieved the highest accuracy through root-mean-square error. Lastly, this chapter provides concluding remarks on the case study and its perspectives in remote sensing-based biomass estimation.
Durante las últimas dos décadas, uno de los temas de investigación en el que se han realizado muchos trabajos es el modelado espacial de la biomasa a través de sinergias entre la teledetección, la silvicultura y la ecología. Para identificar los índices satelitales que tienen correlación con los parámetros estructurales del bosque que están relacionados con los inventarios de almacenamiento de carbono y el monitoreo forestal, temas que son útiles como herramientas ambientales de las políticas públicas para enfocar las áreas con alto valor ambiental. En este capítulo, presentamos una revisión de diferentes modelos de distribución espacial de biomasa y recursos basados en sensores remotos que son ampliamente utilizados. Presentamos un estudio de caso que explora la capacidad de la cobertura de fracción de dosel y el modelo digital de altura del dosel (DCHM) para modelar la distribución espacial de la biomasa aérea de dos bosques, dominada por Abies Religiosa y Pinus spp., Ubicada en el centro de México. También presenta una comparación de diferentes modelos espaciales y productos, con el fin de conocer los métodos que lograron la mayor precisión mediante el error cuadrático medio. Por último, este capítulo proporciona comentarios finales sobre el estudio de caso y sus perspectivas en la estimación de biomasa basada en sensores remotos. | |
| Intech | |
| 2016 | |
| Capítulo de libro | |
| Marghany M, editor. (2016), Environmental Applications of Remote Sensing, Rijeka, Croatia: InTech. | |
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