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Este libro proporciona una guía para llevar a cabo el mapeo de la biomasa aérea del bosque en grandes superficies relacionando datos de campo con la información derivada de imágenes de satélite. La metodología para el mapeo de esta variable utiliza scripts desarrollados en el lenguaje R, e incluye la estimación de la biomasa en campo, preprocesamiento de las imágenes, ajuste de modelos de predicción, así como su aplicación para obtener mapas de distribución espacial. Esta obra se dirige a investigadores, estudiantes, técnicos forestales de organizaciones no gubernamentales y del gobierno, y a…mehr
Este libro proporciona una guía para llevar a cabo el mapeo de la biomasa aérea del bosque en grandes superficies relacionando datos de campo con la información derivada de imágenes de satélite. La metodología para el mapeo de esta variable utiliza scripts desarrollados en el lenguaje R, e incluye la estimación de la biomasa en campo, preprocesamiento de las imágenes, ajuste de modelos de predicción, así como su aplicación para obtener mapas de distribución espacial. Esta obra se dirige a investigadores, estudiantes, técnicos forestales de organizaciones no gubernamentales y del gobierno, y a usuarios de la percepción remota en general que requieran obtener mapas de diferentes atributos de la vegetación en sus sitios de interés.
José Luis Hernandez Stefanoni se desempeña actualmente como profesor e investigador (Categoría C) en la Unidad de Recursos Naturales del Centro de Investigación Científica de Yucatán A. C. Completó su doctorado en Ciencias de Plantas y Suelos de la Universidad de Trent, Canadá. Tiene, además, una maestría en cómputo aplicado con especialidad en bases de datos por el Colegio de Postgraduados. Ha recibido varias becas académicas por su trabajo de investigación. Ha dirigido tesis doctorales, de maestría y de pregrado. Ha publicado 26 artículos de investigación en revistas, un libro, tres capítulos de libro y tres artículos de conferencias como autor o coautor. Ha sido premiado por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología de México CONACyT). Es miembro del Sistema Nacional de Investigadores (SNI).
Inhaltsangabe
Presentación - Propósitos del manual - Estructura del manual - Convenciones de escritura Introducción - Datos de campo para la estimación de la biomasa - Datos de radar de apertura sintética 1. Estimación de la biomasa aérea del bosque 1.1 La biomasa del bosque 1.2 Estimación de la distribución espacial de la biomasa área 2. Configuración del entorno del software 2.1 Descargar e instalar R 2.2 Descargar e instalar RStudio 2.3 Cómo iniciar con R y RStudio 2.4 Paquetes de R 3. Cálculo de la biomasa aérea en campo 3.1 Área de estudio y unidades de observación 3.2 Creación de la base de datos 3.3 Correcciones taxonómicas 3.4 Extraer valores de densidad de la madera de bases de datos locales y globales 3.5 Cálculo de la biomasa a nivel de árbol individual 3.6 Cálculo de la biomasa y otros atributos de la vegetación por conglomerado 4. Preprocesamiento de las imágenes ALOS PALSAR 4.1 ¿Cómo descargar las imágenes de ALOS PALSAR? 4.2 Preparación de datos y descompresión de archivos 4.3 Creación de un mosaico con las escenas de ALOS PALSAR y recorte del área de estudio 4.4 Convertir valores de números digitales a retrodispersión en las polarizaciones HH y HV 4.5 Aplicación del filtro de Lee 4.6 Convertir las coordenadas de las imágenes preprocesadas, de geográficas a proyectadas 5. Procesamiento de las imágenes ALOS PALSAR 5.1 Configuración del directorio de trabajo y lectura de datos 5.2 Cálculo de NDBI 5.3 Cálculo de las medidas de textura en HH, HV y NDBI 5.4 Corrección de archivos 6. Preparación de bases de datos para la modelación 6.1 Crear un archivo espacial con la base de datos de campo 6.2 Extracción de los valores de las imágenes de textura con las coordenadas de puntos 6.3 Extracción de los valores de las polarizaciones HH, HV y NDBI 6.4 Conversión de datos espaciales a dataframe 7. Modelación y mapeo de la biomasa 7.1 Construcción del modelo de Random Forest para estimar la biomasa 7.2 Validación del modelo para estimar la biomasa 7.3 Crear un mapa tipo raster con la estimación de la biomasa 7.4 Impresión de mapas Consideraciones finales Referencias Apéndice
Presentación - Propósitos del manual - Estructura del manual - Convenciones de escritura Introducción - Datos de campo para la estimación de la biomasa - Datos de radar de apertura sintética 1. Estimación de la biomasa aérea del bosque 1.1 La biomasa del bosque 1.2 Estimación de la distribución espacial de la biomasa área 2. Configuración del entorno del software 2.1 Descargar e instalar R 2.2 Descargar e instalar RStudio 2.3 Cómo iniciar con R y RStudio 2.4 Paquetes de R 3. Cálculo de la biomasa aérea en campo 3.1 Área de estudio y unidades de observación 3.2 Creación de la base de datos 3.3 Correcciones taxonómicas 3.4 Extraer valores de densidad de la madera de bases de datos locales y globales 3.5 Cálculo de la biomasa a nivel de árbol individual 3.6 Cálculo de la biomasa y otros atributos de la vegetación por conglomerado 4. Preprocesamiento de las imágenes ALOS PALSAR 4.1 ¿Cómo descargar las imágenes de ALOS PALSAR? 4.2 Preparación de datos y descompresión de archivos 4.3 Creación de un mosaico con las escenas de ALOS PALSAR y recorte del área de estudio 4.4 Convertir valores de números digitales a retrodispersión en las polarizaciones HH y HV 4.5 Aplicación del filtro de Lee 4.6 Convertir las coordenadas de las imágenes preprocesadas, de geográficas a proyectadas 5. Procesamiento de las imágenes ALOS PALSAR 5.1 Configuración del directorio de trabajo y lectura de datos 5.2 Cálculo de NDBI 5.3 Cálculo de las medidas de textura en HH, HV y NDBI 5.4 Corrección de archivos 6. Preparación de bases de datos para la modelación 6.1 Crear un archivo espacial con la base de datos de campo 6.2 Extracción de los valores de las imágenes de textura con las coordenadas de puntos 6.3 Extracción de los valores de las polarizaciones HH, HV y NDBI 6.4 Conversión de datos espaciales a dataframe 7. Modelación y mapeo de la biomasa 7.1 Construcción del modelo de Random Forest para estimar la biomasa 7.2 Validación del modelo para estimar la biomasa 7.3 Crear un mapa tipo raster con la estimación de la biomasa 7.4 Impresión de mapas Consideraciones finales Referencias Apéndice
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