Comparación de métricas de sensores WorldView-3 y Sentinel-2 con escáner láser aerotransportado para la identificación de bosques viejos de Pinus nigra en el sureste de España
DOI:
https://doi.org/10.17398/3101-7177.2.208Palabras clave:
Índice de bosque viejo, Escáner Láser Aéreo, Regresión lineal múltiple, Random Forest, Support Vector RegressionResumen
La protección de los bosques viejos (Old-Growth Forests, OGFs) es una prioridad global para la conservación de la biodiversidad. En los bosques mediterráneos de Pinus nigra subsp. salzmannii, identificarlos es un desafío por su complejidad estructural y distribución fragmentada. Este estudio evalúa el potencial de la teledetección multisensor para estimar un índice de bosque viejo (OGI) en el Parque Natural de Cazorla, Segura y Las Villas. Combinamos datos estructurales de referencia (TLS) con predictores LiDAR aerotransportado (ALS, PNOA 2024) e imágenes satelitales (Sentinel-2 y WorldView-3). Aplicamos Regresión Lineal Múltiple (MLR), Random Forests (RF) y Support Vector Regression (SVR) para modelar el OGI. Los resultados demuestran que integrar métricas ALS con datos WorldView-3 mejora significativamente el poder predictivo. El modelo SVR obtuvo el mejor rendimiento (R² Cross Validation [CV] = 0,848), capturando la complejidad estructural de los OGFs. Aunque Sentinel-2 mostró un ajuste inferior (R² CV = 0,767), su gratuidad y resolución temporal, junto al LiDAR PNOA, lo perfilan como la herramienta más viable para el monitoreo a gran escala exigido por las políticas de conservación. Esta metodología híbrida proporciona una herramienta robusta para cartografiar y monitorizar los OGFs mediterráneos.
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Referencias
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