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Estimación y análisis de parámetros indicativos de un Bosque de Alto Valor Ecológico (BAVE) de Quercus pubescens mediante datos LiDAR

El objetivo de este trabajo ha sido calcular y analizar métricas LiDAR indicativas de un bosque de alto valor ecológico (BAVE). Para ello se ha trabajado en un bosque de Beasoáin-Eguillor (Navarra), considerado potencialmente BAVE por el arbolado monumental de roble pubescente que lo compone. Se han revisado los criterios que caracterizan un BAVE y se han extraído métricas LiDAR a nivel de árbol y de masa que puedan ser útiles para su identificación. La metodología propuesta permite extraer información relacionada con la complejidad y madurez del bosque, su estructura vertical, así como la diferencia y continuidad horizontal del dosel y la densidad de árboles. Además, se ha desarrollado un modelo de segmentación del dosel que permite identificar árboles individuales, obtener su altura y una serie de métricas interesantes para identificar ejemplares maduros. Se espera que la propuesta metodológica realizada permita agilizar el procedimiento para detectar zonas potencialmente BAVE y permita reducir el esfuerzo de muestreo en campo para su caracterización.

Lan honen helburua balio ekologiko handiko baso (BEHB) baten adierazgarriak diren metrikak zenbatetsi eta LiDAR bidez aztertzea da. Hori lortzeko, BEHB izan litekeen Beasoain-Egileorreko (Nafarroa) adin zaharreko ametz ilaundun zuhaizti bat hartu da oinarri gisa. BEHB bat izateko behar diren irizpideak aztertu ondoren, hauek xedatzen dituen metrikak zuhaitz eta zuhaizti mailan atera dira. Aurkezten den metodologiak baso baten konplexutasunaren, egitura bertikalaren eta zahartasun mailaren informazioa lortzea ahalbidetzen du, bai eta baso egituraren jarraitasun eta zuhaitz dentsitatearen informazioa ere. Honez gain, zuhaitz bakanen identifikazioa eta segmentazioa lortzen duen eredu bat garatu da. Eredu honen bitartez, zuhaitz aleen altura eta bestelako metrikak lor daitezke. Aldi berean, hau interesgarria izan daiteke zuhaitz zaharrak karakterizatzeko balio izan lezakeelako. Hortaz, proposatzen den metodologiak BEHB-ak aurkitzeko denbora eta aztertze eremuan egin beharreko laginketa kopurua murriztea du helburu.

The aim of this paper is to calculate and analyze LIDAR metrics indicative of forests of high environmental value (HVE). To this end, work has been done on a forest in Beasoáin-Eguillor (Comunidad Foral de Navarra, Spain), a potentially considered HVE forest, because of the monumental trees of pubescent oak that make it up. Criteria used to define a HVE forest have been revised, and LIDAR metrics have been collected, at both the tree and the forest mass level, considered useful for its identification. The proposed methodology allows for obtaining information about the complexity and maturity of the forest, its vertical structure, as well as the difference and horizontal continuity of the canopy and the tree density. In addition, a canopy segmentation model has been developed, allowing us to identify single trees, obtain their height, and a series of metrics useful to find mature individuals. The proposed methodology is expected to speed up procedures for detecting HVE forest areas and minimize field sampling efforts to characterize them.