{"id":109590,"date":"2018-03-11T10:35:06","date_gmt":"2018-03-11T10:35:06","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/analisis-de-los-factores-que-influyen-en-la-precision-de-un-mde-y-estimacion-de-parametros-forestales-en-zonas-arbustivas-de-montana-mediante-datos-lidar\/"},"modified":"2018-03-11T10:35:06","modified_gmt":"2018-03-11T10:35:06","slug":"analisis-de-los-factores-que-influyen-en-la-precision-de-un-mde-y-estimacion-de-parametros-forestales-en-zonas-arbustivas-de-montana-mediante-datos-lidar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/politecnica-de-valencia\/analisis-de-los-factores-que-influyen-en-la-precision-de-un-mde-y-estimacion-de-parametros-forestales-en-zonas-arbustivas-de-montana-mediante-datos-lidar\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis de los factores que influyen en la precisi\u00f3n de un mde y estimaci\u00f3n de  par\u00e1metros forestales en zonas arbustivas de monta\u00f1a mediante datos lidar"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Javier Estornell Cremades <\/strong><\/h2>\n<p>Un alto porcentaje de la superficie forestal de la zona mediterr\u00e1nea est\u00e1 cubierta por masas arbustivas densas y bajas. La  elevada dificultad que supone su gesti\u00f3n, junto con el desconocimiento del comportamiento de estas masas, hace necesario el desarrollo de herramientas eficaces para su mejor gesti\u00f3n y an\u00e1lisis. El sistema lidar (light detection and  ranging) ha sido ampliamente utilizado en el \u00e1mbito forestal para estimar variables que caracterizan la estructura de los  bosques. Sin embargo, pocas investigaciones se han centrado en la vegetaci\u00f3n arbustiva. Para realizar estos estudios es necesario, previamente, calcular un modelo digital de elevaciones (mde). Los objetivos de esta investigaci\u00f3n han sido:  adaptar un algoritmo basado en procesos iterativos de b\u00fasqueda de elevaciones m\u00ednimas a partir de datos lidar para el c\u00e1lculo de un mde en zonas de monta\u00f1a mediterr\u00e1nea, y desarrollar modelos para la estimaci\u00f3n de par\u00e1metros de la vegetaci\u00f3n arbustiva tanto en parcelas como en subparcelas.  para el c\u00e1lculo del mde, se estudiaron tres par\u00e1metros: tama\u00f1o de las ventanas de b\u00fasqueda, umbrales de alturas y el formato de los datos de entrada. La combinaci\u00f3n de estos par\u00e1metros permiti\u00f3 generar una serie de ensayos, que se evaluaron mediante el c\u00e1lculo del error medio cuadr\u00e1tico (rmse). Para ello se realiz\u00f3 un levantamiento topogr\u00e1fico con un total de 1379 puntos medidos utilizando un gps-rtk. Tambi\u00e9n se analizaron las variaciones del rmse al aumentar la pendiente, la densidad de datos lidar y en zonas con vegetaci\u00f3n. Para la estimaci\u00f3n de la altura, la biomasa y el volumen de la vegetaci\u00f3n arbustiva se calcularon diferentes estad\u00edsticos a partir de los datos lidar y de una imagen espectral que se utilizaron como variables independientes en los modelos de regresi\u00f3n.   el mejor resultado en el c\u00e1lculo del mde se obtuvo tras utilizar ventanas de 10, 5 y 2,5 m, umbrales a partir de 1,5 m y el formato imagen como datos de partida, siendo el rmse, 0,19 m. Considerando estos par\u00e1metros, se detect\u00f3 que el rmse aument\u00f3 0,11 m cuando las pendientes var\u00edan del 0-10% a 50-60% y descendi\u00f3 0,06 m al utilizar una densidad igual o superior a los 8 puntos\/m2. En zonas con vegetaci\u00f3n arbustiva el rmse aument\u00f3 0.05 m. En cuanto a la vegetaci\u00f3n arbustiva, los modelos de predicci\u00f3n de altura, biomasa y volumen presentaron mayores coeficientes de determinaci\u00f3n al considerar como unidad de estudio la parcela, siendo los valores de r2 de 0,73, 0,77 y 0,84, respectivamente. Para las subparcelas se comprob\u00f3 que las mejores estimaciones se produjeron al seleccionar las alturas lidar incluidas en un \u00e1rea de influencia de radio entre 1,5 m y 2,25 m alrededor del punto medido en campo. Los an\u00e1lisis realizados muestran la importancia de obtener un mde preciso y una densidad de datos lidar superior a los 8 puntos\/m2  para estimar con mayor precisi\u00f3n la altura, biomasa y volumen de la vegetaci\u00f3n arbustiva en subparcelas.   los resultados muestran el potencial de los datos lidar para caracterizar la estructura de la vegetaci\u00f3n arbustiva permitiendo estimar y realizar mapas de la biomasa para un mejor conocimiento y gesti\u00f3n de este tipo de vegetaci\u00f3n frecuente en las \u00e1reas mediterr\u00e1neas.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>An\u00e1lisis de los factores que influyen en la precisi\u00f3n de un mde y estimaci\u00f3n de  par\u00e1metros forestales en zonas arbustivas de monta\u00f1a mediante datos lidar<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 An\u00e1lisis de los factores que influyen en la precisi\u00f3n de un mde y estimaci\u00f3n de  par\u00e1metros forestales en zonas arbustivas de monta\u00f1a mediante datos lidar <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Javier Estornell Cremades <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de Valencia<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 28\/06\/2011<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Luis \u00e1ngel Ruiz Fern\u00e1ndez<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: Jos\u00e9 Luis Berne valero <\/li>\n<li>M\u00aa carmen Recondo gonzalez (vocal)<\/li>\n<li>cristina Pascual casta\u00f1o (vocal)<\/li>\n<li>david Miranda barros (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Javier Estornell Cremades Un alto porcentaje de la superficie forestal de la zona mediterr\u00e1nea est\u00e1 cubierta por 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