Precisión y eficiencia del inventario de plantaciones de teca en Ecuador mediante escáner láser terrestre

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.21829/myb.2021.2712097

Palabras clave:

Costa de Ecuador, dendrometría, inventario forestal, Tectona grandis

Resumen

El objetivo de la investigación fue evaluar la precisión y eficiencia del método de inventario forestal usando el escáner láser terrestre para la determinación de variables dendrométricas en plantaciones de teca (Tectona grandis Linn. F.). Se establecieron sitios de muestreo circulares de 500 m2 en plantaciones de teca de tres predios de la región Costa de Ecuador donde se usaron las metodologías de inventario forestal tradicional y del escáner láser terrestre, registrando las variables dendrométricas (diámetro normal, altura total y radio de copa) y el tiempo de trabajo necesario para complementar el inventario de cada parcela. Las estimaciones de los índices dasométricos para cada método de inventario y la eficiencia relativa del método del escáner láser terrestre con respecto al inventario forestal tradicional fueron contrastadas mediante pruebas de inferencia estadística. La prueba de contrastes estadísticos aplicada no detectó diferencias significativas entre los dos métodos de inventario en relación tanto con las variables dasométricas medidas como con los tiempos de trabajo registrados en cada parcela. Los valores de eficiencia relativa evidenciaron cierta superioridad del inventario realizado con el escáner láser terrestre sobre el realizado con el inventario forestal tradicional. El presente estudio permite concluir que el método del escáner láser terrestre para la elaboración de inventarios forestales en plantaciones de teca es preciso para la estimación de variables dasométricas, siendo más eficiente que el de inventario tradicional.

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Biografía del autor/a

Alberto Peñalver Romeo,

Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

Facultad de Educación Técnica para el Desarrollo

Fernando J. Aguilar Torres,

Universidad de Almería

Departamento de Ingeniería

Abderrahim Nemmaoui,

Universidad de Almería

Departamento de Ingeniería

José Ricardo Rivas Barzola,

Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

Facultad de Educación Técnica para el Desarrollo

Ángel Antonio Triana Tomalá,

Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

Facultad de Educación Técnica para el Desarrollo

Manuel A. Aguilar Torres,

Universidad de Almería

Departamento de Ingeniería

Alfonso Llanderal,

Universidad Católica de Santiago de Guayaquil

Facultad de Educación Técnica para el Desarrollo

Citas

Abegg, M., Kükenbrink, D., Zell, J., Schaepman, M., & Morsdorf, F. (2017). Terrestrial láser scanning for forest Inventories-Tree diameter distribution and scanner location impact on occlusion. Forests, 8(6), 184. doi: 10.3390/f8060184 DOI: https://doi.org/10.3390/f8060184

Aguilar, F. J., Nemmaoui, A., Peñalver, A., Rivas, J. R., & Aguilar, M. A. (2019a). Developing Allometric Equations for Teak Plantations Located in the Coastal Region of Ecuador from Terrestrial Laser Scanning Data. Forests, 10(12), 1050. doi:10.3390/f10121050 DOI: https://doi.org/10.3390/f10121050

Aguilar, F. J., Rivas, J. R., Nemmaoui, A., Peñalver, A., & Aguilar, M. A. (2019b). UAV-Based Digital Terrain Model Generation under Leaf-Off Conditions to Support Teak Plantations Inventories in Tropical Dry Forests. A Case of the Coastal Region of Ecuador. Sensors, Forests, 19(8), 1934. doi:10.3390/s19081934 DOI: https://doi.org/10.3390/s19081934

ARCGIS (Versión 10.3). (2014). [Create and Design Maps and 3D Scenes]. ESRI. https://desktop.arcgis.com/en/

Bahamondez, C., Lorenz, M., Mery, G., & Varjo, J. (2005). Evaluación de los recursos forestales ante necesidades cambiantes de información. Second Latin American IUFRO Congress, La Serena, Chile, 23-27 October 2006. International Union of Forest Research. La Serena: Chile.

Bare, B. B. (June 13-17, 2003). Opening remarks and welcome to the first international precision forestry symposium. Second International Precision Forestry Symposium, Seatle, USA. University of Washington: USA.

Calders, K., Newnham, G., Burt, A., Murphy, S., Raumonen, P., Herold, M., Culvenor, D., Avitabile, V., Disney, M., Armston, J., & Kaasalainen, M. (2015). Nondestructive estimates of above-ground biomass using terrestrial laser scanning. Methods in Ecology and Evolution, 6(2), 198-208. doi: 10.1111/2041-210X.12301 DOI: https://doi.org/10.1111/2041-210X.12301

Dassot, M., Constant, T., & Fournier, M. (2011). The use of terrestrial LiDAR technology in forest science: application fields, benefits and challenges. Annals of Forest Science, 68, 959-974. doi: 10.1007/s13595-011-0102-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s13595-011-0102-2

Delagrange, S., Jauvin, C., & Rochon, P. (2014). PypeTree: A Tool for Reconstructing Tree Perennial Tissues from Point Clouds. Sensors, 14(3), 4271-4289. doi: 10.3390/s140304271 DOI: https://doi.org/10.3390/s140304271

Du, S., Lindenbergh, R., Ledoux, H., Stoter, J., & Nan, L. (2019). AdTree: Accurate, Detailed, and Automatic Modelling of Laser-Scanned Trees. Remote Sensing, 11, 2074. DOI: https://doi.org/10.3390/rs11182074

Flores Velasteguí, T., Cabezas Guerrero, F., & Crespo Gutiérrez, R. (2010) Plagas y enfermedades en plantaciones de TecaTeca (Tectona grandis L.F.) en la zona de Balzar, provincia de Guayas. Ciencia y Tecnología, 3, 15-22. DOI: https://doi.org/10.18779/cyt.v3i1.88

Hackenberg, J., Spiecker, H., Calders, K., Disney, M., & Raumonen, P. (2015). SimpleTree-An Efficient Open Source Tool to Build Tree Models from TLS Clouds. Forests, 6(11), 4245-4294. doi: 10.3390/f6114245 DOI: https://doi.org/10.3390/f6114245

Holdridge, L. R. (1982). Ecología basada en zonas de vida, serie de Libros y Materiales Educativos. San José, Costa Rica: Instituto Interamericano de Cooperación para la Agricultura (IICA).

INFOSTAT (2010). Software para análisis estadístico de aplicación general. Universidad Nacional de Córdoba (FCA-UNC). Recuperado de https://www.infostat.com.ar/

Kankare, V., Holopainen, M., Vastaranta, M., Puttonen, E., Yu, X., Hyyppä, J., Vaaja, M., Hyyppä, H., & Alho, P. (2013). Individual tree biomass estimation using terrestrial laser scanning. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 75, 64-75. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2012.10.003 DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2012.10.003

Kershaw, J. A., Ducey, M. J., Beers, T. W., & Husch, B. (2017). Integrating remote sensing in forest inventory. En J. W. & Sons (Ed.), Forest Mensuration (5th ed., pp. 429-454). Chichester, UK: John Wiley y Sons, Ltd. doi: 10.1002/9781118902028.ch13 DOI: https://doi.org/10.1002/9781118902028.ch13

Lau, A., Calders, K., Bartholomeus, H., Martius, C., Raumonen, P., Herold, M., Vicari, M., Sukhdeo, H., Singh, J., & Goodman, R. (2019). Tree Biomass Equations from Terrestrial LiDAR: A Case Study in Guyana. Forests, 10(6), 527. doi: 10.3390/f10060527 DOI: https://doi.org/10.3390/f10060527

Liang, X., Kankare, V., Yu, X., Hyyppä, J., & Holopainen, M. (2014). Automated Stem Curve Measurement Using Terrestrial Laser Scanning. IEEE Transactions in Geosciences and Remote Sensing, 52(3), 1739-1748. doi: 10.1109/TGRS.2013.2253783 DOI: https://doi.org/10.1109/TGRS.2013.2253783

Liang, X., Kankare, V., Hyyppä, J., Wang, Y., Kukko, A., Haggrén, H., Yu, X., Kaartinen, H., Jaakkola, A., & Guan, F. (2016). Terrestrial laser scanning in forest inventories. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 115, 63-77. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.01.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.01.006

Maas, H. G., Bienert, A., Scheller, S., & Keane, E. (2008). Automatic forest inventory parameter determination from terrestrial laser scanner data. International Journal of Remote Sensing, 29, 1579-1593. doi: 10.1080/01431160701736406 DOI: https://doi.org/10.1080/01431160701736406

Mohammed, H. I., Majid, Z., & Izah, L. N. (2018, June). Terrestrial laser scanning for tree parameters inventory. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, 169(1), 012096. DOI: https://doi.org/10.1088/1755-1315/169/1/012096

Porras Díaz, H., Cáceres Jiménez, J. J., & Gallo Lancheros, E. O. (2014). Three-dimensional urban models generated from point clouds of a terrestrial laser scanner. Tecnura, 18(41), 134-153. DOI: https://doi.org/10.14483/udistrital.jour.tecnura.2014.3.a10

Ramos, L., Marchamalo, M., Rejas, J. G., & Martínez, R. (2015). Aplicación del Láser Escáner Terrestre (TLS) a la modelización de estructuras: precisión, exactitud y diseño de la adquisición de datos en casos reales. Informes de la Construcción, 67(538), e074. doi: 10.3989/ic.13.103 DOI: https://doi.org/10.3989/ic.13.103

Raumonen, P., Kaasalainen, M., Åkerblom, M., Kaasalainen, S., Kaartinen, H., Vastaranta, M., Holopainen, M., Disney, M., & Lewis, P. (2013). Fast Automatic Precision Tree Models from Terrestrial Laser Scanner Data. Remote Sensing, 5(2), 491-520. doi: 10.3390/rs5020491 DOI: https://doi.org/10.3390/rs5020491

Rodríguez, B., & Klaribel, J. (2018). Análisis dasométrico aplicando tecnología escáner láser terrestre y técnicas convencionales para la estimación de biomasa aérea en el bosque la Armenia. Tesis de Grado, Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE, Carrera de Ingeniería Geográfica y del Medio Ambiente, Quito, Ecuador.

Rousseeuw, P. J., & Croux, C. (1993). Alternatives to the Median Absolute Deviation. Journal of American Statistical Association, 88(424), 1273-1283. doi: 10.1080/01621459.1993.10476408 DOI: https://doi.org/10.1080/01621459.1993.10476408

Saarinen, N., Kankare, V., Vastaranta, M., Luoma, V., Pyörälä, J., Tanhuanpää, T., Liang, X., Kaartinen, H., Kukko, A., Jaakkola, A., Yu, X., Holopainen, M. & Hyppä, J. (2017). Feasibility of Terrestrial laser scanning for collecting stem volume information from single trees. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 123, 140-158. doi: 10.1016/j.isprsjprs.2016.11.012 DOI: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2016.11.012

Scene (2017). Procesa y administra datos de escaneo para aplicaciones de documentación 3D. Versión 7.1. FARO. Recuperado de https://knowledge.faro.com/Software/FARO_SCENE

Suraj Reddy, R., Rakesh, A., Jha, C.S., Rajan, K.S. (2018). Automatic Estimation of Tree Stem Attributes Using Terrestrial Laser Scanning in Central Indian Dry Deciduous Forests. Current Science, 114(1), 201-206. DOI: https://doi.org/10.18520/cs/v114/i01/201-206

Trochta, J., Krůček, M., Vrška, T., & Král, K. (2017). 3D Forest: An application for descriptions of three-dimensional forest structures using terrestrial LiDAR. PLOS ONE, 12(5), 1-17. doi: 10.1371/journal.pone.0176871 DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0176871

Uzquiano, S., & Bravo, F. (2017). Procesado de datos a través del Láser Escáner Terrestre (TLS): desarrollo de una nueva metodología aplicada a bosques mixtos. Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, 43, 225-238. DOI: https://doi.org/10.31167/csef.v0i43.17539

White, J., Coops, N. C., Wulder, M. A., Vastaranta, M., Hilker, T., & Tompalski, P. (2016). Remote Sensing Technologies for Enhancing Forest Inventories: A Review. Canadian Journal of Remote Sensing, 42(5), 619-641. doi: 10.1080/07038992.2016.1207484 DOI: https://doi.org/10.1080/07038992.2016.1207484

D Forest (2016). 3D Forest Ver. v051. Sofware para el análisis de datos TLS. Recuperado de https://www.3dforest.eu/

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Publicado

2021-07-09

Cómo citar

Peñalver Romeo, A., Aguilar Torres, F. J., Nemmaoui, A., Rivas Barzola, J. R., Triana Tomalá, Ángel A., Aguilar Torres, M. A., & Llanderal, A. (2021). Precisión y eficiencia del inventario de plantaciones de teca en Ecuador mediante escáner láser terrestre. Madera Y Bosques, 27(1). https://doi.org/10.21829/myb.2021.2712097
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