Evaluación de nubes de puntos LiDAR portátiles y de drones para modelado de transferencia radiativa utilizando un...

Área de la Ciencia:

• Silvicultura; Teledetección; Análisis Geoespacial

Sus antecedentes:

• La información estructural 3D precisa del bosque es vital para mejorar los modelos de transferencia radiativa (RTM).; Las diferentes plataformas LiDAR ofrecen datos complementarios, pero su integración requiere una evaluación cuidadosa.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el potencial de los escáneres LiDAR basados en vehículos aéreos no tripulados (UAV-LiDAR) y LiDAR portátiles (HLS) para RTMs forestales.; Evaluar la efectividad de la fusión de datos para lograr la completitud volumétrica en la caracterización estructural del bosque.

Principales métodos:

• Se utilizó un proxy de densidad de puntos basado en vóxeles (VPDP) para analizar la estructura forestal en un bosque de extit{Larix kaempferi}.; Se calculó la relación de brecha de cobertura (CGR) para comparar la captura estructural de UAV-LiDAR y HLS.; Se realizaron simulaciones de transferencia radiativa y se correlacionaron los resultados con la reflectancia NIR de Sentinel-2.

Principales resultados:

• El UAV-LiDAR capturó eficazmente la estructura del dosel superior (10-45% CGR), mientras que el HLS se destacó en la detección del sotobosque pero mostró un CGR del dosel superior alto (>40%).; La fusión de datos redujo el CGR por debajo del 10%, lo que indica una fuerte complementariedad.; El UAV-LiDAR (r = 0.73-0.75) mostró una mejor correlación con la reflectancia NIR de Sentinel-2 que el HLS (r = 0.64-0.69).

Conclusiones:

• El modelado del dosel superior es crítico para los sensores de visión cenital.; Si bien la integración de HLS no mejoró la correlación de reflectancia, la fusión es esencial para la completitud volumétrica.; Un tamaño de vóxel de 50-100 cm equilibra el detalle estructural y la estabilidad radiativa, guiando la selección de la plataforma LiDAR para el monitoreo forestal.