Estimación de la riqueza y diversidad de especies leñosas mediante imágenes del satélite Landsat 8 OLI

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Shayeste Salimi

Javad Eshaghi Rad

Mahdi Erfanian

Ahmad Alijanpour

Resumen

Una de las preocupaciones más importantes en la gestión forestal es la preservación y el desarrollo de la biodiversidad. Este estudio pretende estimar la riqueza, la uniformidad y la diversidad de especies de plantas leñosas en el Área Protegida de Arasbaran (provincia de Azerbaiyán Oriental, Irán) a partir de imágenes del satélite Landsat 8 OLI y usando modelos de Regresión Lineal Múltiple (MLR) y Árboles de Regresión y Clasificación (CART). En un rango de elevación de 1.000 - 1.850 m, se seleccionaron un total de 130 muestras basadas en factores fisiográficos. En cada parcela de muestreo se registró el número y tipo de especies arbóreas dominantes en el dosel. La modelización estadística se llevó a cabo mediante la calibración de los modelos MLR y CART. Los valores de R-cuadrado de los modelos MLR estaban en el rango de 0,10 - 0,24 para predecir la riqueza, la uniformidad y los índices de diversidad de especies de Shannon y Simpson basados en el verdor como única variable predictora (otras variables fueron excluidas de los modelos MLR). Los valores de R-cuadrado de los modelos CART fueron iguales a 0,21, 0,42, 0,41 y 0,42, respectivamente. La validación de los resultados indicó que el modelo CART tenía un mejor rendimiento relativamente en comparación con el modelo MLR. En general, ningún método pudo estimar la riqueza y diversidad de especies con mucha precisión basándose en los datos del satélite Landsat 8 OLI en la región, lo que sugiere la necesidad de utilizar datos de satélite de alta resolución para la mejor evaluación de los índices de diversidad en los bosques de montaña.

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Presentación de cómo citar
Salimi, S., Eshaghi Rad, J., Erfanian, M., & Alijanpour, A. (2021). Estimación de la riqueza y diversidad de especies leñosas mediante imágenes del satélite Landsat 8 OLI. BOSQUE, 42(3), 383-393. https://doi.org/10.4067/S0717-92002021000300383
Sección
Artículos