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 (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
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.