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Título

Análisis temporal de biomasa y stocks de carbono en un ecosistema de dehesa mediante imágenes Landsat, y su relación con factores climáticos

AutorCáceres, José; Martín, M. Pilar ; Salas, Javier
Palabras claveLandsat
Dehesa
Indices espectrales
Biomasa
Stocks de carbono
Variables climáticas
Spectral indices
Biophysical variables
Carbon stocks
Climatic variables
Fecha de publicación2015
EditorUniversidad Nacional Autónoma de Honduras
CitaciónRevista Ciencias Espaciales, Volumen 8, Número 1 Primavera, 2015; 190-211
Resumen[ES] Según la guía de buenas prácticas del Panel Intergubernamental de Expertos en Cambio Climático (IPCC), las técnicas de teledetección son adecuadas para la estimación de los sumideros de carbono a partir de la estimación de la biomasa. En este trabajo se ha utilizado una serie temporal de imágenes Landsat para estimar la cantidad de biomasa del pasto en una zona de dehesa al NE de la provincia de Cáceres (España) en el período 1985-2010. A partir de las imágenes de biomasa obtenidas se ha analizado la evolución de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Se realizaron muestreos de campo de biomasa, así como de radiometría, en cuatro parcelas ubicadas dentro de la zona de estudio para la calibración del modelo. Se aplicó un modelo de regresión lineal entre los datos de campo e índices espectrales para la estimación de biomasa a partir de las imágenes Landsat. El índice EVI obtuvo los mejores ajustes (R2=0.79). Se aplicó un factor de carbono de 50% de la biomasa para la estimación de los stocks de carbono en la cubierta herbácea. Los valores promedios de biomasa mostraron sensibilidad a los cambios extremos de las series temporales de precipitación y temperatura.
[EN] According to the Intergovernmental Panel on Climate Change Good Practice Guidance (IPCC GPG), remote sensing techniques are suitable for the estimation of carbon sinks, through the estimation of above ground biomass. In this work we used a Landsat time series to estimate grass biomass in a wooded grassland ecosystem located Northeast Cáceres (Spain) from 1985 to 2010. From the results of the estimation of biomass, we analyzed the evolution of carbon stocks in grasslands. Field sampling of biomass were performed, as well as field spectroscopy, in four plots located within the study site for model calibration. Linear regression models between field data and spectral indices were applied for estimating biomass from Landsat data. EVI was the best index for biomass estimation (R2=0.79). A carbon fraction of 50% of the biomass was applied for the carbon stock estimation. The average values of biomass were found to be sensitive to extreme changes in time series of precipitation and temperature.
Versión del editorhttp://dx.doi.org/10.5377/ce.v8i1.2049
URIhttp://hdl.handle.net/10261/141362
DOI10.5377/ce.v8i1.2049
ISSN2225-5249
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