Modelación geoespacial para el estudio de servicios ambientales en ecosistemas forestales templados.
El objetivo de este estudio fue determinar variables ambientales en ecosistemas de clima templado que sirvan como indicadoras para evaluar los servicios ambientales, en particular el contenido de carbono a través de modelado geoespacial. Para ello, se caracterizó un ecosistema forestal por medio de...
| Autor principal: | |
|---|---|
| Formato: | Tesis |
| Lenguaje: | Spanish / Castilian |
| Publicado: |
2017
|
| Acceso en línea: | http://eprints.uanl.mx/13981/1/1080218494.pdf |
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|---|---|
| author | Buendía Rodríguez, Enrique |
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| collection | Repositorio Institucional |
| description | El objetivo de este estudio fue determinar variables ambientales en ecosistemas de clima templado que sirvan como indicadoras para evaluar los servicios ambientales, en particular el contenido de carbono a través de modelado geoespacial. Para ello, se caracterizó un ecosistema forestal por medio de índices estructurales (Shannon-Wiener (H’) y Pretzsch (A)) y su relación con el contenido de carbono (CC) obteniendo resultados de los modelos de regresión exponencial con R2=0.62 y R2=0.59 (entre CC, y H’ y A, respectivamente). Se generó también un modelo para estimar el CC usando datos LiDAR de baja densidad, donde se encontró una R2=0.91 para el modelo lineal y 61.32% de precisión para el modelo Random forest. Por último, se generaron modelos para estimar el CC, volumen (V), área basal (G), densidad, altura dominante (Hdom) y altura media (Hmedia), usando datos LiDAR de baja densidad, donde los modelos lineales con mayor precisión fueron para Hdom (R2=0.99) y la Hmedia con un R2=0.93; la menor precisión fue para V con un R2=0.36. En cambio, los modelos para predecir CC, G y Densidad tuvieron un R2 de 0.74 a 0.77. En los modelos random forest se observan R2 aceptable, que van de 0.79 para determinar CC y V, hasta 0.91 para Hmedia. |
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| id | eprints-13981 |
| institution | UANL |
| language | Spanish / Castilian |
| publishDate | 2017 |
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