Estimación de variables de combustible de copa y de masa, caracterizando el efecto de las claras en su estructura usando LiDAR aerotransportado

• Autores: Andrea Hevia Cabal, Juan Gabriel Álvarez González, E. Ruiz Fernández, C. Prendes, Ana Daría Ruiz González, Juan Pedro Majada Guijo, Eduardo González Ferreiro
• Localización: Revista de teledetección: Revista de la Asociación Española de Teledetección, ISSN 1133-0953, Nº. Extra 45, 2016, págs. 41-55
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Modelling canopy fuel and forest stand variables and characterizing the influence of thinning in the stand structure using airborne LiDAR
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• Resumen
  • español

    Los incendios forestales suponen una gran amenaza en el NO de España. La importancia y frecuencia de estos eventos en la zona sugiere la necesidad de programas de gestión del combustible para reducir la propagación y severidad de los incendios. La realización de una selvicultura de claras puede contribuir a la reducción del riesgo de incendio, ya que ocasiona una ruptura de la continuidad horizontal del combustible forestal. Además, es necesario realizar una gestión del riesgo de incendio basada en el conocimiento de la localización del combustible sobre el terreno, puesto que el estudio del comportamiento de un incendio y la simulación de la propagación del fuego son dependientes del factor espacial. Por ello, resulta esencial la generación de mapas del combustible para diferentes escenarios selvícolas. La elaboración de modelos de estimación de variables dasométricas y de estructura de la masa a partir de tecnología LiDAR es el punto de inicio para la elaboración de una cartografía espacialmente explícita. Esto adquiere mayor valor en los mapas de combustible puesto que la medición de las variables en campo resulta inviable. En el presente estudio, evaluamos el potencial de la tecnología LiDAR para estimar variables del combustible de copa y otras variables de masa, así como para identificar diferencias estructurales a nivel de rodal en masas de Pinus inaster Ait. con y sin manejo selvícola. Las variables independientes (métricas LiDAR) de mayor importancia explicativa fueron identificadas y los análisis de regresión indicaron fuertes relaciones entre éstas y las ariables medidas en campo (R2 varió entre 0.86 y 0.97). Por otra parte, se observaron diferencias significativas en algunas métricas LiDAR cuando se compararon masas aclaradas y no aclaradas. Los resultados demostraron que la tecnología LiDAR permite la modelización de variables de masa y de combustible de copa con alta precisión en esta especie, y que proporciona información útil para la identificación de áreas con y sin gestión selvícola.

  • English

    Forest fires are a major threat in NW Spain. The importance and frequency of these events in the area suggests the need for fuel management programs to reduce the spread and severity of forest fires. Thinning treatments can contribute for fire risk reduction, because they cut off the horizontal continuity of forest fuels. Besides, it is necessary to conduct a fire risk management based on the knowledge of fuel allocation, since fire behaviour and fire spread study is dependent on the spatial factor. Therefore, mapping fuel for different silvicultural scenarios is essential. Modelling forest variables and forest structure parameters from LiDAR technology is the starting point for developing spatially explicit maps. This is essential in the generation of fuel maps since field measurements of canopy fuel variables is not feasible. In the present study, we evaluated the potential of LiDAR technology to estimate canopy fuel variables and other stand variables, as well as to identify structural differences between silvicultural managed and unmanaged P. pinaster Ait. stands. Independent variables (LiDAR metrics) of greater explanatory significance were identified and regression analyses indicated strong relationships between those and field-derived variables (R2 varied between 0.86 and 0.97). Significant differences were found in some LiDAR metrics when compared thinned and unthinned stands. Results showed that LiDAR technology allows to model canopy fuel and stand variables with high precision in this species, and provides useful information for identifying areas with and without silvicultural management.