Estimación de variables dasométricas a partir de datos LiDAR PNOA en masas regulares de Pinus halepensis Mill.

El conocimiento de las masas forestales es fundamental para su correcta gestión y ordenación. En ocasiones no basta con un inventario cualitativo del monte, siendo necesaria una valoración cuantitativa, mediante la estimación de variables dasométricas. La tecnología LiDAR aporta una nueva perspectiva a los inventarios forestales al ofrecer de forma directa información tridimensional de toda la superficie. El IGN inició en 2008-2009 la captura de datos LiDAR para gran parte de España, dentro del Plan Nacional de Ortofotografía Área (PNOA). Este trabajo pretende evaluar la adecuación de estos datos para estimar variables dasométricas en masas regulares de Pinus halepensis Mill. El área de estudio son los montes “Dehesa de los Enebrales” y “Valdá y Carrilanga” (Daroca, Zaragoza). Se han generado modelos de regresión lineal múltiple entre las variables dasométricas, obtenidas en 61 parcelas de campo, y una colección de variables estadísticas extraídas de la nube de puntos LiDAR. Los coeficientes de determinación corregidos obtenidos son 0,867 para la estimación del volumen, 0,854 para el área basimétrica, 0,858 para la densidad y 0,799 para la altura media. Las variables LiDAR introducidas en los modelos en general incluyen al menos un estadístico referente a altura (m) y otro a la distribución horizontal de la nube de puntos