Aboveground biomass in Prosopis pallida (Humb. and Bonpl. ex Willd.) H. B. K. ecosystems using Landsat 7 ETM+ images

Abstract

The significance of field work in remote sensing studies when applied to large areas has often been underestimated. The combination of specific forest inventories for the estimation of aboveground biomass in large dry tropical forest areas with remote sensor data has scarcely been explored to date. In this work, a systematic, stratified forest inventory involving 100 × 100 m square plots in an area of Peruvian Prosopis pallida dry forest, roughly one million hectares in size in the Piura province (Peru) has been compiled. The inventory encompassed the principal silvicultural variables defining the ecosystem studied, which were used in allometric equations for the different species, genera and plant associations in the area in order to estimate the amount of aboveground biomass present in each plot. Field data were related to a Landsat 7 ETM+ image by using six different vegetation indices derived from an image mosaic for the area. Two regression equations (relating the amount of aboveground phytomass to the different vegetation indices) provided reasonably acceptable phytomass predictions for the type of ecosystem concerned (R2 between 0.72 and 0.52).

La importancia del trabajo de campo en estudios de teledetección radica en la necesidad de proveer una validación a los valores de reflectividad incluidos en los datos de los sensores remotos. La diversidad ecológica del medio forestal y la evaluación de grandes superficies de difícil acceso hacen de la combinación del inventario forestal y de la teledetección una herramienta compleja y útil en el análisis del medio terrestre. El presente trabajo muestra la aplicación de un inventario sistemático estratificado sobre un millón de hectáreas de bosque tropical seco de Prosopis pallida en el Departamento de Piura (Perú) en la validación de diferentes tipos de clasificación realizadas sobre dicho ecosistema mediante el uso de imágenes Landsat ETM+. El inventario recoge las principales variables del ecosistema y de los individuos, tomadas en parcelas de 1 hectárea, que posteriormente fueron relacionadas con los valores de reflectividad de las imágenes mediante el uso de índices de vegetación. Se hallaron ecuaciones de regresión entre valores de fracción de suelo cubierto y cinco índices de vegetación, obteniéndose resultados con R2 de hasta 72 %. Los niveles de significación hallados mediante el uso de los índices NDVI y EVI permiten una estimación razonable del estado del bosque seco de Prosopis pallida del Departamento de Piura de una forma económica, fácil de repetir en el tiempo y aplicable a zonas que difícilmente pueden ser evaluadas mediante inventarios convencionales.