Geostatistical modeling and remotely sensed data to improve dendrometric variables prediction in Tectona grandis L. f. stand

Portela Pfutz, Iasmin Fernanda; Libanio Pelissari, Allan; Dalla Corte, Ana Paula; Caldeira, Sidney Fernando; Krulikowski Rodrigues, Carla; Ebling, Angelo Augusto

Modelización geoestadística y datos de teledetección para mejorar la predicción de variables dendrométricas en el rodal de Tectona grandis L. f.

dc.creator	Portela Pfutz, Iasmin Fernanda
dc.creator	Libanio Pelissari, Allan
dc.creator	Dalla Corte, Ana Paula
dc.creator	Caldeira, Sidney Fernando
dc.creator	Krulikowski Rodrigues, Carla
dc.creator	Ebling, Angelo Augusto
dc.date	2022-07-28
dc.identifier	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/kuru/article/view/6327
dc.identifier	10.18845/rfmk.v19i45.6327
dc.description	Detailed knowledge of teak stand structure is necessary for sustainable management plans. The integration of remote sensing variables with geostatistical modeling in teak forest stands has not been sufficiently studied and, therefore, the aim was to model the spatial distribution of teak stand variables, adding covariables. The study was carried out on 19-year-old teak stand in Brazil with 213 hectares in the initial spatial of 3 m x 3 m. Geo-referenced plots of 900 m² were allocated, and forest variables were obtained after thinning. Vegetation indices were calculated from arithmetic operations conducted between the Landsat image bands. The interpolation of forest variables was performed by the geostatistical univariate method of ordinary kriging, as well as by the multivariate method of kriging with external drift, considering the remote sensing variables as covariables. Statistical analysis of remote sensing variables shows a weak linear correlation with teak variables, which tends to make them unviable to use as covariables in geostatistical modeling. However, kriging with external drift predicts spatial patterns of forest variables with greater detail, which results in lower possible smoothing errors than those obtained by ordinary kriging and provides more accurate recommendations for localized management in teak stand. The integration of remote sensing variables in forest inventory through geostatistics is advantageous for mapping the spatial distribution of  stand variables.	en-US
dc.description	El conocimiento detallado de la estructura de las plantaciones de teca es necesario para los planes de gestión sostenible. La integración de variables de teledetección con la modelización geoestadística en plantaciones de teca ha sido poco estudiada y, por tanto, el objetivo consistía en modelizar la distribución espacial de las variables del rodal de teca, incorporando covariables. El estudio se realizó en plantaciones de teca de 19 años en Brasil con 213 hectáreas en el espacio inicial de 3 m x 3 m. Se asignaron parcelas georreferenciadas de 900 m² y se obtuvieron las variables forestales después del clareo. Los índices de vegetación se calcularon a partir de operaciones aritméticas ejecutadas entre las bandas de imágenes Landsat. La interpolación de las variables forestales se procedió por el método geoestadístico univariante de kriging ordinario, así como por el método multivariante de kriging con deriva externa, considerando las variables de teledetección como covariables. El análisis estadístico de las variables de teledetección muestra una discreta correlación lineal con las variables de la teca, lo que tiende a hacer inviable su uso como covariables en la modelización geoestadística. Sin embargo, el kriging con deriva externa predice los patrones espaciales de las variables forestales con mayor detalle, lo que da como resultado a posibles errores de suavización menores que los obtenidos por el kriging ordinario, y proporciona recomendaciones más precisas para la gestión localizada en plantaciones de teca. La integración de variables de teledetección en el inventario forestal mediante geoestadística es ventajosa para cartografiar la distribución espacial de las variables de los rodales de teca.	es-ES
dc.format	application/pdf
dc.format	application/epub+zip
dc.language	spa
dc.publisher	Editorial Tecnológica de Costa Rica	es-ES
dc.relation	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/kuru/article/view/6327/6089
dc.relation	https://revistas.tec.ac.cr/index.php/kuru/article/view/6327/6586
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0	es-ES
dc.source	Revista Forestal Mesoamericana Kurú; Vol. 19 Núm. 45 (2022)	es-ES
dc.source	2215-2504
dc.title	Geostatistical modeling and remotely sensed data to improve dendrometric variables prediction in Tectona grandis L. f. stand	en-US
dc.title	Modelización geoestadística y datos de teledetección para mejorar la predicción de variables dendrométricas en el rodal de Tectona grandis L. f.	es-ES
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion

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