Accuracy assessment of the National Forest Inventory map of Mexico: sampling designs and the fuzzy characterization of landscapes | Evaluación de confiabilidad del mapa del Inventario Forestal Nacional 2000: diseños de muestreo y caracterización difusa de paisajes

Inglés. There is no record so far in the literature of a comprehensive method to assess the accuracy of regional scale Land Cover/ Land Use (LCLU) maps in the sub-tropical belt. The elevated biodiversity and the presence of highly fragmented classes hamper the use of sampling designs commonly employed in previous assessments of mainly temperate zones. A sampling design for assessing the accuracy of the Mexican National Forest Inventory (NFI) map at community level is presented. A pilot study was conducted on the Cuitzeo Lake watershed region covering 400 000 ha of the 2000 Landsat-derived map. Various sampling designs were tested in order to find a trade-off between operational costs, a good spatial distribution of the sample and the inclusion of all scarcely distributed classes (‘rare classes’). A two-stage sampling design where the selection of Primary Sampling Units (PSU) was done under separate schemes for commonly and scarcely distributed classes, showed best characteristics. A total of 2 023 punctual secondary sampling units were verified against their NFI map label. Issues regarding the assessment strategy and trends of class confusions are devised.

Español; castellano. Es casi inexistente la evaluación de confiabilidad de los mapas detallados de cobertura vegetal y utilización de suelo (CVUS) en zonas subtropicales. Por la alta biodiversidad y la presencia de clases muy fragmentadas, los diseños de muestreo, aplicados principalmente a zonas templadas, no son transferibles a regiones subtropicales. Este trabajo presenta un método de evaluación de la confiabilidad, a nivel comunidad, para el mapa del Inventario Forestal Nacional (IFN) mexicano del 2000. Para ello, un estudio piloto fue conducido en la cuenca del lago de Cuitzeo de 400 000 ha de superficie, en el cual se probaron varios diseños de muestreo para incluir la totalidad de las clases escasamente representadas (clases escasas) y lograr una buena distribución espacial del muestreo, manteniendo así bajos costos de operación. Un muestreo doble, en donde la selección de las unidades primarias de muestreo (UPM) se hace separadamente para clases comúnmente distribuidas y clases escasas, dio las mejores características de representación y un total de 2 023 unidades secundarias de muestreo fueron verificadas para la evaluación. Se analizaron las tendencias de confusión entre clases y las perspectivas del método de evaluación.