Clasificación automatizada basada en series temporales y variables estructurales a partir de sensores remotos (S2, S1 y LiDAR). (Congresos UEx, actas de Congresos, 2026)
La clasificación precisa de las masas forestales es esencial para la gestión sostenible y la modelización de riesgos naturales. Este estudio evalúa la capacidad de discriminación de tres especies forestales (Pinus sylvestris, Quercus pyrenaica y Fagus sylvatica) en el Monte de Utilidad Pública de Villoslada de Cameros (La Rioja), mediante un enfoque de teledetección multitemporal y multisensor. Se integraron datos ópticos (Sentinel-2), de radar (Sentinel-1) y estructurales (LiDAR-PNOA) para caracterizar la fenología y estructura de la vegetación. La metodología partió de parcelas monoespecíficas del Inventario Forestal Nacional (IFN4) y datos locales, aplicando un sobremuestreo espacial mediante puntos aleatorios para corregir el desbalanceo de clases entre coníferas y frondosas. Tras generar un vector de 416 características, se utilizó el algoritmo de Eliminación Recursiva de Características con Validación Cruzada (RFECV) para seleccionar las 20 variables más robustas, optimizando el modelo. Los resultados mostraron una precisión global del 96,1%, identificando como predictores críticos la banda del Red-Edge (B6), el índice de Verdor del Tasseled Cap (TCG) y la polarización VH. Aunque la separación entre coníferas y frondosas fue excelente, se observó una ligera confusión entre las especies de frondosas debido a su similitud fenológica. Se concluye que las series temporales y las variables estructurales podrían ser determinante para mejorar la precisión en la automatización de la identificación de especies en inventarios forestales a gran escala.