Teledetección satelital cuantitativa para estimar el área basal del bosque de Nothofagus pumilio (Nothofagaceae): El rol del índice de área foliar como información auxiliar Quantitative remote sensing to estimate basal area in Nothofagus pumilio (Nothofagaceae) forest: The role of leaf area index as ancillary information

Los bosques de lenga (Nothofagus pumilio) son el recurso forestal más importante de la región andino patagónica argentina, sin embargo, para implementar planes de manejo en pos de prevenir o revertir su degradación es necesario disponer de mayor información sobre su estructura. Una alternativa para obtener esa información es relacionar datos satelitales con las características del bosque a través de modelos físicos y estadísticos. Pero, ¿cuál es el método más eficaz? El índice de área foliar (IAF) se encuentra relacionado con la reflectividad del dosel vegetal a través del modelo de transferencia radiativa PROSAIL, lo que permite desarrollar técnicas de teledetección satelital para estimar el IAF con bases físicas, en vez de con modelos estadísticos. De ese modo se puede aprovechar la relación empírico-biológica existente entre el IAF y la estructura del bosque para estimar el área basal. El objetivo principal fue comparar la exactitud de tres métodos para estimar el área basal de la lenga con datos SPOT-5. Los métodos comparados fueron: estadístico directo (ED), estadístico de dos pasos (E2P) y físico-estadístico de dos pasos (FE2P). La exactitud fue evaluada con 24 parcelas no involucradas en el ajuste o calibración de los modelos. No se hallaron diferencias significativas en la exactitud de la alternativa físico-estadística en comparación con las netamente estadísticas. Sin embargo, en base al análisis conjunto de los resultados y lo reportado por otros investigadores, se concluye que la ventaja de utilizar modelos físicos radica en la mayor robustez de la estimación y no en la mayor exactitud.<br>Lenga forests (Nothofagus pumilio) are the most important forest resource of the Argentinean Andean Patagonia, however, more information about their structure is needed to implement forest management policies and practices in order to prevent their degradation and revert it. One option to obtain this kind of information is to relate satellite data to the forest characteristics. Nevertheless, which is the most efficient estimation methodology? Leaf area index (LAI) is related to the canopy reflectance through radiative transfer model PROSAIL, allowing the development of LAI physical based estimation techniques, instead of statistical models. Therefore, the empirical-biological relationship between LAI and the forest structure can be used to estimate structural parameters, as basal area. The aim of this study was to compare the accuracy of three different approaches to estimate basal area using SPOT-5 data. The approaches compared were: direct statistics (ED), two steps statistics (E2P), and two steps physics-statistics (FE2P). Accuracy assessment was done with 24 independent field measurements. The difference in accuracy was not statistically significant, i.e., the physical-statistical model was not more accurate than the purely statistical model. However, based on analysis of other authors evidence and the results of this study, the conclusion was that the advantage of using physical model, lies on the greater robustness, and not on the better accuracy.