Caracterización mediante Modelos a partir de los Datos LIDAR de los Montes Consorciados y Conveniados de las Comarcas: Aranda, Comunidad de Calatayud y Campo de Daroca

Abstract

El Treball Final de Màster (TFM) és un document que recopila i aporta informació de les muntanyes consorciades i conveniades de les comarques: Aranda, Comunitat de Calataiud i Camp de Daroca, localitzades a la província de Saragossa. Per a això s'ha utilitzat mitjançant LIDAR un inventari de gran superfície. Aquesta caracterització s'ha executat en realitzar un inventari forestal en algunes de les muntanyes de la zona d'estudi, amb l'objecte d'obtenir les variables típiques d'inventari i mitjançant regressió lineal, s'ha establert una relació entre cada variable amb les mètriques LIDAR. Addicionalment s'ha analitzat aquestes relacions per tal de seleccionar la que millor ajust estadístic té i extrapolar així els resultats d'aquesta, a tota la zona d'estudi. Posteriorment s'ha representat espacialment els resultats a través d'un mapa cartogràfic que expressa les diferents variables típiques d'Inventari Forestal en diferents classes representatives diferenciades en colors, considerant les variables típiques les següents: Alçada dominant, Volum i Àrea Basal. Finalment s'ha avaluat les diferents relacions utilitzades en la caracterització per tal de determinar el grau d'ajust i error. Com a conclusió s'estableix que s'ha aconseguit caracteritzar les 7863 ha arbrades de la zona d'estudi, amb 40 parcel·les tenint un error inferior en totes les variables a un 30%.

El Trabajo Final de Máster (TFM) es un documento que recopila y aporta información de los montes consorciados y conveniados de las comarcas: Aranda, Comunidad de Calatayud y Campo de Daroca, localizadas en la provincia de Zaragoza. Para ello se ha utilizado mediante LIDAR un inventario de gran superficie. Esta caracterización se ha ejecutado al realizar un inventario forestal en algunos de los montes de la zona de estudio, con el objeto de obtener las variables típicas de inventario y mediante regresión lineal, se ha establecido una relación entre cada variable con las métricas LIDAR. Adicionalmente se ha analizado dichas relaciones con el fin de seleccionar la que mejor ajuste estadístico tiene y extrapolar así los resultados de esta, a toda la zona de estudio.Posteriormente se ha representado espacialmente los resultados a través de un mapa cartográfico que expresa las diferentes variables típicas de Inventario Forestal en diferentes clases representativas diferenciadas en colores, considerando las variables típicas las siguientes: Altura dominante, Volumen y Área Basimétrica. Finalmente se ha evaluado las diferentes relaciones utilizadas en la caracterización con el fin de determinar el grado de ajuste y error. Como conclusión se establece que se ha conseguido caracterizar las 7863 ha arboladas de la zona de estudio, con 40 parcelas teniendo un error inferior en todas las variables a un 30%.

The Final Master's Work (TFM) is a document that compiles and contributes information of the joint and consorted mountains of the regions: Aranda, Comunidad de Calatayud, and Campo de Daroca, located in the province of Zaragoza. For this purpose, a large inventory has been used through LIDAR. This characterization has been carried out in a forest inventory in some of the mountains of the study area, to obtain the typical inventory variables and by linear regression, a relationship between each variable has been established with the LIDAR metrics. Also, these relationships have been analyzed to select the best statistical fit and thus extrapolate the results of this, to the entire study area. Subsequently, the results have been represented spatially through a cartographic map that expresses the different typical variables of Forest Inventory in different representative classes differentiated in colors, considering the typical variables the following: Dominant height, Volume, and Basimetric Area. Finally, the different relationships used in the characterization were evaluated to determine the degree of fit and error. As a conclusion, it has been established that it has been possible to characterize the 7863 ha planted in the study area, with 40 plots having a lower error in all variables at 30%.