Uso de extrapolación espacial como estrategia de estimación de recursos forestales en áreas no inventariadas

Resumen

En México, la autorización de un aprovechamiento forestal está supeditada a que se cuente con información recabada en campo, a través de un inventario forestal. Sin embargo, frecuentemente las masas forestales se localizan en condiciones de difícil acceso. Esto implica que su evaluación tome mucho tiempo y sea costoso, sin embargo, la actual disponibilidad de los sensores remotos ha apoyado el desarrollo de estrategias no solo más baratas, sino precisas. Una de estas se basa en la perspectiva de la extrapolación, mediante la cual se pueden derivar estimaciones de áreas con baja intensidad de muestreo, con base la información de áreas donde se han obtenido datos con intensidades de muestreo normales. No obstante, ambas áreas deben tener condiciones homogéneas en cuanto a especies, densidades, estructuras, condiciones topográficas, etc. De acuerdo a lo anterior, el objetivo de este trabajo fue ejemplificar el proceso de extrapolación realizado en bosques templados del estado de Chihuahua, México. A través de un inventario forestal tradicional, se obtuvo información de una región denominada la Nopalera, con la que se desarrolló un modelo, a través de árboles de regresión y correlación (CART), para lo cual consideraron las siguientes variables a) De campo: densidad, posibilidad de aprovechamiento (m³ /ha) y diámetro de copa; b) De sensores remotos: bandas espectrales de imágenes Landsat y fotografías aéreas. El modelo se implementó en otra región forestal denominada Chocachi, para lo cual se usó información derivado de un inventario forestal de baja intensidad. Como resultado fue posible estimar la posibilidad de aprovechamiento en esta última región. Los valores de terreno de la región Nopalera no presentaron una relación 1 a 1, en referencia a la Chocachi, ya que las estimaciones por extrapolación subestimaron los valores obtenidos en terreno. No obstante, con base a una ecuación de correlación, fue posible establecer el valor de 2.4 como factor de corrección.