Volumen maderable de Pinus patula empleando modelos matemáticos y datos multiespectrales en Amazonas, Perú

• Autor: Neyra, Luna Guevara
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2025
• Institución: Universidad Nacional Toribio Rodríguez de Mendoza de Amazonas
• Repositorio: UNTRM-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.untrm.edu.pe:20.500.14077/4654
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.14077/4654
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Modelamiento; Pinus patula; RPAS/drones; Variables dasométricax; volumen; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#4.01.02

Los modelos matemáticos generados a partir de imágenes multiespectrales del dron Mavic 3 multiespectral y datos dasométricos de la plantación de Pinus patula se han aplicado con éxito en el cálculo del volumen maderable en pie, demostrando una vez más al igual que otras investigaciones la precisión que ofrece estas nuevas tecnologías en el ámbito forestal. El objetivo principal fue estimar el volumen maderable en pie de una plantación de Pinus patula Schiede ex Schltdl. & Cham. empleando modelos matemáticos y datos multiespectrales, en el distrito de Huancas de la región Amazonas. Para ello se realizó un vuelo fotogramétrico, se inventarió 43 parcelas de 20x20 m logrando obtener variables dasométricas como DAP, altura total y coordenadas de cada individuo. La fase de gabinete consistió en procesar las imágenes multiespectrales del dron donde se obtuvo los índices de vegetación (NDVI, GNDVI y SAVI), a partir de los cuales se crearon los modelos matemáticos mediante el lenguaje de programación R. Se obtuvieron cuatro modelos lineales múltiples de los cuales se seleccionó la ecuación Volumen = b0+b1*DAP+b2*(DAP)^2+b3*NDVI+b4* logHT, con R2 ajustado de 97%, RSME 0.35, con un alto porcentaje de predicción y el cumplimiento de los supuestos de regresión.