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Estimación de variables dasométricas a partir de datos lidiar de árboles individuales de pinus hartwegii Lin en el Oriente del Monte Tláloc, Texcoco, Estado de México / por Eduardo Cruz Juárez; director de tesis Fabián Islas Gutiérrez.

By: Contributor(s): Material type: TextChapingo, México : El autor, 2019Description: 1 recurso en línea (60 páginas). cuadros, figurasContent type:
  • texto
Media type:
  • computadora
Carrier type:
  • recurso en línea
Subject(s): Online resources: Dissertation note: Ingeniería Forestal División de Ciencias Forestales, 2019. Licenciatura Summary: Los datos LIDAR (Detección y medición de la luz) pueden ser manipulados para obtener información de las variables de interés forestal, como pueden ser altura total, altura de fuste limpio, diámetro de copa, la estructura vertical y horizontal del arbolado. FUSION® es un software libre para procesar este tipo de datos. En el presente trabajo se estimaron variables dasométricas a partir datos LiDAR y datos medidos en campo de árboles individuales de Pinus hartwegii lindl. Se usó LIDAR aéreo para realizar mediciones directas desde la ventana LDV, estas fueron: la altura, altura de fuste limpio y diámetro de copa. El diámetro normal fue estimado con un modelo de regresión lineal múltiple utilizando la altura total y el diámetro de copa obtenidos de los datos LiDAR. La biomasa y carbono fueron obtenidos con los diámetros estimados. Todas estas mediciones fueron aplicadas para 60 árboles individuales distribuidos en una superficie de 1 km2 ubicada en Monte Tlaloc, municipio de Texcoco, Estado de México. Las mediciones obtenidas directamente con LIDAR y las estimadas se compararon con los datos obtenidos en campo. Las correlaciones para las variables tomadas directamente de FUSION fueron 0.99 para la altura, 0.93 para fuste limpio y 0.95 para la copa. La mediana de los errores de estas variables fue de 0.135 m, -1.125 m y -0.220 m respectivamente. Para las variables estimadas la correlación fue de 0.93 para diámetro normal y 0.90 para biomasa y carbono, con mediana de - 0.125cm para el diámetro, -7.66kg para la biomasa y -3.725kg para el carbono. Los datos LiDAR permiten obtener y estimar variables de interés forestal con una gran precisión y márgenes de errores pequeños.
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Ingeniería Forestal División de Ciencias Forestales, 2019. Licenciatura

Incluye referencias bibliográficas: páginas 46-49.

Los datos LIDAR (Detección y medición de la luz) pueden ser manipulados para obtener información de las variables de interés forestal, como pueden ser altura total, altura de fuste limpio, diámetro de copa, la estructura vertical y horizontal del arbolado. FUSION® es un software libre para procesar este tipo de datos. En el presente trabajo se estimaron variables dasométricas a partir datos LiDAR y datos medidos en campo de árboles individuales de Pinus hartwegii lindl. Se usó LIDAR aéreo para realizar mediciones directas desde la ventana LDV, estas fueron: la altura, altura de fuste limpio y diámetro de copa. El diámetro normal fue estimado con un modelo de regresión lineal múltiple utilizando la altura total y el diámetro de copa obtenidos de los datos LiDAR. La biomasa y carbono fueron obtenidos con los diámetros estimados. Todas estas mediciones fueron aplicadas para 60 árboles individuales distribuidos en una superficie de 1 km2 ubicada en Monte Tlaloc, municipio de Texcoco, Estado de México. Las mediciones obtenidas directamente con LIDAR y las estimadas se compararon con los datos obtenidos en campo. Las correlaciones para las variables tomadas directamente de FUSION fueron 0.99 para la altura, 0.93 para fuste limpio y 0.95 para la copa. La mediana de los errores de estas variables fue de 0.135 m, -1.125 m y -0.220 m respectivamente. Para las variables estimadas la correlación fue de 0.93 para diámetro normal y 0.90 para biomasa y carbono, con mediana de - 0.125cm para el diámetro, -7.66kg para la biomasa y -3.725kg para el carbono. Los datos LiDAR permiten obtener y estimar variables de interés forestal con una gran precisión y márgenes de errores pequeños.

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