Synergy of Landsat, climate and LiDAR data for aboveground biomass mapping in medium-stature tropical forests of the Yucatan Peninsula, Mexico

Introduction: Tropical forests represent complex and dynamic ecosystems that cover extensive areas, hence the importance of determining biomass content and representing spatial variability.Objective: Estimating and mapping aboveground biomass and its associated uncertainty for medium-stature semi-ev...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Ortiz-Reyes, Alma D., Valdez-Lazalde, José R., Ángeles-Pérez, Gregorio, De los Santos-Posadas, Héctor M., Schneider, Laura, Aguirre-Salado, Carlos A., Peduzzi, Alicia
Formato: Online Artículo
Lenguaje:spa
Publicado: Universidad Autónoma Chapingo 2021
Materias:
bosque tropical
imágenes satelitales
índices de vegetación
random Forest
incertidumbre
La biomasa aérea se estimó en selvas medianas subperennifolia y subcaducifolia.
La biomasa aérea se estimó mediante la aplicación del algoritmo random Forest.
La variación espacial de precipitación y temperatura son relevantes para la estimación y el mapeo.
Los valores más bajos de incertidumbre se registraron en la selva mediana subperennifolia.
La sinergia de datos diversos y algoritmos automatizados facilitaron el mapeo de la biomasa.
tropical forest
satellite images
vegetation indices
uncertainty
Aboveground biomass was estimated for medium-stature semi-evergreen and semi-deciduous tropical forests.
Aboveground biomass was estimated by applying the random Forest algorithm.
Spatial variation of precipitation and temperature are relevant for estimation and mapping.
The lowest uncertainty values were recorded for the semi-evergreen tropical forest.
Synergy of diverse data and automated algorithms provided biomass mapping.
Acceso en línea:https://revistas.chapingo.mx/forestales/article/view/r.rchscfa.2020.08.050
https://dx.doi.org/10.5154/r.rchscfa.2020.08.050

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