Comparison between forest inventories by conventional sampling and remote sensing
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Arid and semi-arid areas occupy nearly 50 % of the national territory; however, there are still significant gaps in information on biomass and carbon, especially in oak forest populations. Based on the hypothesis that the Random Forest model does not proportionally predict carbon reservoirs estimated using the conventional method; this study compared CO2e estimates obtained using the conventional method and high-resolution images captured by drones in Cerro Peñón Blanco, San Luis Potosí, located in the semi-arid zone representative of the Potosino Plateau, with relict oak groves. The conventional inventory was carried out on circular plots of 400 m², with a sampling intensity of 4 %, considering both live and dead standing trees to estimate carbon reservoirs. For remote sensing, aerial photographs were taken with the MicaSense® Red-Edge MX Dual multispectral camera with 10 bands, mounted on an Inspire 2 drone. Several spectral indices (e.g., Normalized Difference Vegetation Index, Enhanced Vegetation Index 2, Ground Adjusted Vegetation Index, and Red Edge Chlorophyll Index) were calculated from the captured images, and topographic variables were derived: digital terrain model, slope, and aspect. Total above-ground biomass was estimated using the Random Forest machine learning algorithm (explanatory variance of 44.51%, RMSE = 214.30, R2 = 0.17). The model results were evaluated using statistical accuracy metrics, which were compared with the results obtained using the conventional method. The weighted average biomass obtained using the conventional inventory was 57.95 Mg ha⁻¹, while that estimated by the Random Forest model was 29.31Mg ha⁻¹, with low correlation (R2=0.16) and a tendency to underestimate in areas with higher tree density. This difference is a result of the structural heterogeneity of the oak groves and highlights the need to strengthen the calibration of spectral models with more intensive sampling. Although machine learning algorithms have the potential to estimate carbon at a spatial scale, their accuracy depends on the quality of the data and the ecological conditions of the site. In semi-arid deciduous ecosystems, such as Peñón Blanco, the conventional method remains the most reliable option for estimating above-ground carbon.
Abstract (Spanish)
Las zonas áridas y semiáridas ocupan cerca del 50 % del territorio nacional; sin embargo, aún existen importantes vacíos de información sobre biomasa y carbono, especialmente en poblaciones de encinares. Partiendo de la hipótesis de que el modelo Random Forest no predice proporcionalmente los reservorios de carbono estimados mediante el método convencional; se compararon las estimaciones de CO2e obtenidas de cuerdo al método convencional y por imágenes de alta resolución mediante el levantamiento de drones, en el cerro Peñón Blanco, San Luis Potosí, ubicado en la zona semiárida representativa del Altiplano Potosino, con encinares relicto. El inventario convencional se llevó a cabo en parcelas circulares de 400 m², con intensidad de muestreo del 4 %, considerando tanto el arbolado vivo como el muerto en pie para estimar los reservorios de carbono. Para la percepción remota se tomaron fotografías aéreas con la cámara multiespectral MicaSense® Red-Edge MX Dual con 10 bandas, montada en un dron Inspire 2. Con las imágenes capturadas se calcularon varios índices espectrales (p.ej., Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada, Índice de Vegetación Mejorado 2, Índice de Vegetación Ajustado al Suelo y el Índice de Clorofila en el Borde Rojo) y se derivaron las variables topográficas: modelo digital del terreno, pendiente y orientación. La biomasa aérea total se estimó utilizando el algoritmo de aprendizaje automático Random Forest (varianza explicativa de 44.51 %, RMSE = 214.30, R2 = 0.17). Los resultados del modelo se evaluaron mediante métricas estadísticas de precisión, las cuales se compararon con los resultados obtenidos por el método convencional. La biomasa promedio ponderada obtenida mediante el inventario convencional fue de 57.95 Mg ha⁻¹, mientras que la estimada por el modelo Random Forest fue de 29.31Mg ha⁻¹, con correlación baja (R2 = 0.16) y tendencia a la subestimación en áreas con mayor densidad arbórea. Esta diferencia es resultado de la heterogeneidad estructural del encinar, y evidencia la necesidad de fortalecer la calibración de los modelos espectrales, con muestreo más intensivo.
Aunque los algoritmos de aprendizaje automatizado tienen potencial para estimar carbono a escala espacial, su precisión depende de la calidad de los datos y de las condiciones ecológicas del sitio. En ecosistemas semiáridos caducifolios, como en el Peñón Blanco, el método convencional continúa siendo la opción más confiable para estimar carbono aéreo.
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- Translated title (Spanish)
- Comparación entre inventarios forestales por muestreo convencional y percepción remota