Tesis
Cálculo de biomasa aérea (AGB) a partir de datos LIDAR
Autor
Bertoni, María Celina
Institución
Resumen
El Acuerdo de París de 2016 es un tratado internacional sobre el cambio climático jurídicamente vinculante y su objetivo es limitar el calentamiento mundial (UNFCCC, 2022). Para alcanzar esta meta, Argentina plantea medidas en el sector Bosques para disminuir las emisiones y aumentar el secuestro de carbono. Dado que la biomasa aérea (AGB por sus siglas en inglés) es la más visible de los depósitos naturales de carbono, su caracterización es crítica para monitorear la evolución de los ecosistemas boscosos.
La tecnología LiDAR (Light Detection And Ranging) utiliza pulsos láser para calcular la distancia entre el sensor y el objetivo y se obtiene una nube de puntos de elevación georreferenciados clasificados según los objetos reflejados. Con el procesamiento de estos datos se puede conocer la distribución espacial y características dasométricas de la vegetación.
El objetivo fue calcular AGB utilizando datos LiDAR de un bosque dominado por especies para las que no se disponen de modelos de estimación, localizado en los partidos de Pilar y Lujan, de la provincia de Buenos Aires. Para ello, se crearon modelos digitales de elevaciones (MDE), de terreno (MDT) y superficie vegetal (MDS), utilizando el programa ArcGIS® 10.5.
Para determinar el volumen AGB, se empleó la herramienta Surface Volume, que calcula la integral entre un plano de referencia (0) y el MDE, y el resultado obtenido fue de 34.072.338,19 m3 para el área en estudio propuesta.
Para la zonificación de la AGB por altura se tomó como restricción 15 metros lineales en el eje vertical. Para cuantificar su superficie, se reclasificó el MDS en “-2,941916466 a 15” y “15,00000001 a 36,60903168”. Como producto se obtuvo que 440.001 m2 de vegetación cumplen los condicionamientos impuestos.
Si bien no se pudo validar los resultados obtenidos, la información permite conocer el potencial de biomasa existente en estas formaciones boscosas. Facultad de Ciencias Agrarias y Forestales