Resumen de Combinando datos LiDAR e inventario forestal para identificar estados avanzadosde desarrollo en bosques caducifolios

Elia Palop Navarro, María José Bañuelos Martínez, Mario Quevedo de Anta

• español

  Los bosques viejos son particularmente escasos debido a la explotación histórica de los ecosistemas forestales. Su estructura – caracterizada por múltiples especies y edades de árboles, presencia de claros, y abundante madera muerta – es particularmente difícil de recuperar tras la homogeneización derivada de la explotación forestal. Además, de ella depende la conservación de especialistas forestales como insectos saproxílicos, pícidos, etc. Caracterizar e identificar esta estructura es por tanto importante en la conservación y restauración de este tipo de bosques y sus comunidades.

  La estructura y composición de los bosques ha sido recogida históricamente en los inventarios forestales. Éstos aportan información valiosa, si bien de naturaleza discreta, y pueden ser menos eficientes en zonas de difícil acceso. A este respecto, la tecnología LiDAR (Light Detection and Ranging) aporta información tridimensional y continua de la estructura forestal, constituyendo una herramienta útil para complementar los trabajos de campo de los inventarios.

  En este estudio evaluamos la posibilidad de cuantificar estados sucesionales avanzados en bosques caducifolios del norte de la Península Ibérica a partir de datos LiDAR públicos (densidad 0.5 puntos m-2). Primero contrastamos las variables derivadas de los datos LiDAR con las derivadas del cuarto Inventario Forestal Nacional (IFN4), lo que mostró la existencia de correlaciones, sobre todo, en alturas máximas y medias, aunque el ajuste varía de forma considerable con el diámetro del inventario considerado. Posteriormente construimos modelos predictivos simples para la identificación de bosques viejos en parcelas del IFN4 (variable binaria Bosque Viejo). El modelo final lo conformaron las variables LiDAR Altura desvest y Altura media2 (indicadoras de estructuras heterogéneas y árboles de tamaños diversos en las etapas más avanzadas del desarrollo), junto con la dominancia de diferentes especies arbóreas en las parcelas derivadas del IFN4. Los resultados muestran que los datos LiDAR públicos disponibles en España pueden identificar estructuras forestales relacionadas con bosques caducifolios maduros.

• English

  Old-growth forests are generally scarce because of historic human exploitation of forest ecosystems. Their structure – characterized by trees of varying sizes and ages, presence of forest gaps and abundant deadwood – is particularly hard to recover after homogenization derived from forest exploitation. Moreover, the conservation of forest specialists, like saproxylic insects or woodpeckers, depends on this type of structure. Characterizing and identifying this structure is therefore important for conserving and restoring this type of forests and their communities.

  Forest structure and composition has been historically recorded in forest inventories. These inventories provide valuable information, albeit of discrete nature, and may be less efficient in areas of difficult access. From this regard, LiDAR (Light Detection and Ranging) technology provides tridimensional and continuous information of forest structure, making it a useful tool for complementing field work of forest inventories.

  In this study we evaluated the possibility of quantifying late successional stages in broad-leaved forests in the NW corner of the Iberian Peninsula from public LiDAR data (density 0.5 points m-2). First, we compared LiDAR-derived variables with field-derived variables from the 4th National Forest Inventory (IFN4), which showed the existence of correlations, especially at maximum and averaged heights, though the adjustment varies considerably with the diameter of the inventory considered. Later we built simple predictive models for the identification of old-growth forests in IFN4 plots (binary variable Bosque Viejo). The final model was built by variables namely Altura desvest and Altura media2 (indicators of heterogeneous structures and size varying trees in late successional stages of development), together with dominance of different tree species in plots derived from the IFN4. Results show that publically available Spanish LiDAR data can be used to identify forest structures compatible with old-growth broadleaved forests.