Inventario y mapeo de variables forestales mediante sensores remotos en el estado de Quintana Roo, México

Abstract

Los sensores remotos en combinación con información derivada de los inventarios forestales estiman variables de interés con precisión y bajo costo. El objetivo de este trabajo fue estimar el área basal (AB), volumen maderable (VTA) y biomasa aérea (B) en diferentes ecosistemas de selvas mediante información Landsat ETM+ e Inventario Nacional Forestal y de Suelos (INFyS) en Quintana Roo, México. Se generó una matriz de correlación entre datos del INFyS e información espectral, posteriormente, un modelo de regresión lineal múltiple. Con las ecuaciones seleccionadas se generaron mapas de distribución espacial de AB (m2 ha-1), VTA (m3 ha-1) y B (Mg ha-1). El inventario total se estimó mediante tres enfoques: i) estimadores de razón (ERaz), ii) estimadores de regresión (EReg) y iii) estimadores del muestreo simple al azar. Los dos primeros enfoques corresponden al inventario alternativo mediante sensores remotos y el tercero al inventario tradicional. El coeficiente de correlación resultó mayor del índice de diferencia normalizada con 0.35, 0.39 y 0.39 para AB, VTA y B. Los modelos de regresión presentaron coeficientes de determinación ajustada de 0.28, 0.32 y 0.32 para estimar AB, VTA y B, respectivamente. Los tres estimadores son estadísticamente diferentes y muestran que el EReg es el más conservador y con precisión en AB, VTA y B de 2.73%, 2.92% y 2.71%, respectivamente, además de intervalos de confianza de menor amplitud que el MSA y ERaz. Con la actualización del inventario mediante sensores remotos se mejora el proceso de evaluación de los recursos forestales y su planificación.