Modelización de la madurez forestal en base a datos del Inventario Forestal Nacional y el escáner láser terrestre

Autores/as

  • Juan Alberto Molina Valero Faculty of Forestry and Wood Sciences, Czech University of Life Sciences Prague (CZU), 16 500 Prague, Czech Republic

DOI:

https://doi.org/10.31167/csecfv5i49.19946

Resumen

Este resumen gráfico representa una síntesis de la tesis doctoral, donde las gráficas ejemplifican cómo la madurez (o grado de naturalidad) forestal, desde un punto de vista cuantificable y por lo tanto monitorizable, puede ser estimada en base a diferentes parámetros hipotéticos (p. ej. ,  y ). Sin embargo, tal y como se observa en la figura, estos parámetros pueden comportarse de diferentes formas a lo largo de un gradiente de madurez. Pongamos el caso de un hipotético parámetro  que podría alcanzar su valor máximo para un cierto grado de madurez, valor máximo que a su vez puede depender de las condiciones del sitio, como por ejemplo la calidad de estación (gráfico de la izquierda). Sin embargo, distintos parámetros probablemente muestren diferentes comportamientos a lo largo del gradiente de madurez forestal, manifestando diversas tendencias y alcanzando sus valores máximos para diferentes grados de madurez (gráfica de la derecha). Esta tesis ocupa el nicho de investigación relacionado con la modelización de algunos de estos parámetros de madurez como son el stock de biomasa y la estructura, utilizando para ello parcelas experimentales necesarias para probar las hipótesis de partida y datos del Inventario Forestal Nacional. Además, se utilizaron tecnologías novedosas en la monitorización de los bosques como el escáner láser terrestre (TLS). Esto propició la necesidad de desarrollar una herramienta capaz de procesar y analizar los datos del TLS, naciendo así el paquete de R FORTLS, considerado uno de los principales frutos de este trabajo de tesis doctoral.

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Publicado

2023-09-28

Cómo citar

Molina Valero, J. A. (2023). Modelización de la madurez forestal en base a datos del Inventario Forestal Nacional y el escáner láser terrestre. Cuadernos De La Sociedad Española De Ciencias Forestales, 49(2), 117-132. https://doi.org/10.31167/csecfv5i49.19946

Número

Sección

Premios Universitarios de la SECF (Convocatoria 2022)

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