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Evaluación de variables LiDAR del año 2017 para la generación de inventarios de recursos de biomasa forestal de Navarra.

El objetivo de este trabajo ha sido generar modelos de regresión para estimar, a partir de datos LiDAR, la altura dominante, área basimétrica y volumen total en masas de dos especies forestales: haya y pino silvestre. Se ha procesado el vuelo LiDAR adquirido en 2017 sobre Navarra y se han calculado 27 métricas LiDAR de potencial interés forestal. Se ha contado con datos de campo de inventarios forestales para el entrenamiento y validación. Se han ajustado modelos de regresión Random Forests basados en estas métricas LiDAR que se han combinado también con datos de imágenes satelitales Sentinel-1 y Sentinel-2. Los resultados obtenidos han sido satisfactorios, aunque el ajuste de los modelos para la variable volumen total ha sido peor que para las otras dos. En general los modelos LiDAR han proporcionado los mejores ajustes sin que los modelos combinados con Sentinel aporten una mejora clara.

Lan honen helburua erregresio-ereduak sortzea izan da, LiDAR datuetan oinarrituta, garai nagusia, eremu basimetrikoa eta bolumena kalkulatzeko bi baso espezierendako (pagoa eta pinua). 2017an Nafarroan zehar eginiko LiDAR hegaldia prozesatu da, eta basointeres potentzialeko 27 LiDAR metrika kalkulatu dira. Baso-inbentarioen landa-datuak izan ditu entrenamendurako eta baliozkotzeko. Random Forests erregresio-ereduak doitu dira, LiDAR metrika horietan oinarrituz, eta Sentinel-1 eta Sentinel-2 satelite-irudien datuekin ere konbinatu dira. Lortutako emaitzak onak izan dira, nahiz eta bolumen aldagai modeloen doikuntza beste bietarako baino okerragoa izan den. Oro har, LiDAR ereduek doikuntzarik onenak eman dituzte, Sentinelekin konbinatutako ereduek hobekuntza argirik ekarri gabe.

The aim of this study is to generate regression models to estimate, from LiDAR data, the dominant height, basal area and total volume in stands of two forest species: beech and scots pine. The LiDAR flight acquired in 2017 over Navarra has been processed and have been calculated 27 LiDAR metrics that are potentialy interesting for forestry. Forest inventory field data has been available for training and validation. Random Forests regression models have been fitted based on these LiDAR metrics, which have also been combined with data from Sentinel-1 and Sentinel-2 satellite images. The results obtained have been satisfactory, although the fit of the models for the total volume variable has been worse than for the other two. In general, the LiDAR models have provided the best fits, however, the models combined with Sentinel do not provide a clear improvement.