Modelos de Altura de Dosel: Mapeando Alturas de Vegetación
Aprende cómo los científicos miden la altura de las plantas usando tecnología avanzada.
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Tabla de contenidos
Los Modelos de Altura de dosel (CHMs) son herramientas que se usan para mostrar qué tan altos son las plantas y árboles en un área determinada. Imagina volar alto sobre un bosque y mirar hacia abajo; verías un lío de verdes, marrones, y tal vez un poco de gris. Los CHMs nos ayudan a entender ese lío al darnos una vista clara de las alturas de diferentes partes del entorno. Son esenciales para entender cuánto carbono pueden almacenar los árboles, cómo cambian los hábitats y cómo manejar la tierra para el futuro.
¿Qué son los Modelos de Altura de Dosel?
Los Modelos de Altura de Dosel miden la altura de la Vegetación sobre el suelo. Ayudan a los científicos y gestores de tierras a ver qué tan altos son los árboles o plantas en un área. Estos modelos se crean principalmente usando una tecnología llamada LiDAR, que significa Detección y Rango de Luz. Piensa en el lidar como una linterna de superhéroe, iluminando hacia abajo para medir qué tan altos son las cosas según cuánto tiempo tarda la luz en rebotar.
Pero aquí hay una trampa: muchas mediciones de lidar provienen de aeronaves que solo pueden cubrir un área pequeña a la vez. Es como una selfie muy enfocada que no muestra toda la fiesta. Para tener una mejor vista, los científicos usan satélites que pueden ver áreas más grandes pero sacrifican un poco de detalle. Así que, mientras un método ofrece una imagen clara, el otro proporciona una visión más amplia.
Combinando Fuerzas para Mejores Resultados
Para obtener lo mejor de ambos mundos, los científicos han combinado diferentes tecnologías. Mezclan Datos de lidar de satélites con imágenes tomadas por otras cámaras o incluso radar. Esta combinación permite tener una vista más completa del entorno. Imagina intentar resolver un rompecabezas: a veces, necesitas la imagen general para ver dónde encajan las piezas.
Usando estos datos combinados, los investigadores han podido crear detallados modelos de altura de dosel para grandes áreas alrededor del mundo.
La Importancia de las Tierras de Pastoreo
Aunque se ha trabajado mucho en comprender los bosques, las praderas y otros espacios abiertos conocidos como tierras de pastoreo no han recibido tanta atención. A pesar de que las tierras de pastoreo cubren una gran parte de la superficie terrestre, a menudo se omite la medición de su vegetación. Este descuido no es lo ideal porque saber qué tan altas son las plantas en estas áreas es crucial para manejarlas adecuadamente. Después de todo, sin saber con qué estás trabajando, ¿cómo puedes cuidarlo?
Las tierras de pastoreo pueden ser un poco caóticas, con varias plantas luchando por atención. Para obtener buenas mediciones, los científicos necesitan modelos de altura de dosel detallados que reflejen esta mezcla de vegetación.
Recolectando los Datos
Para crear un conjunto completo de modelos, los científicos usaron los datos del Servicio Geológico de EE. UU. recolectados entre 2014 y 2023. Recolectaron datos de todo Estados Unidos, enfocándose en áreas donde las tierras de pastoreo son comunes pero incluyendo otros tipos de terreno también. Se aseguraron de obtener una buena muestra de ubicaciones para garantizar que cada tipo principal de cobertura terrestre recibiera atención.
Todo el proceso no estuvo libre de desafíos. A veces, los datos no estaban disponibles o el área estaba demasiado densa con plantas, lo que dificultaba obtener una lectura clara. Necesitaban asegurarse de que las ubicaciones elegidas estuvieran lo suficientemente separadas para no interferir entre sí, ¡al menos a 240 metros de distancia!
La Magia del Lidar
Los datos de lidar utilizados para estos modelos vienen en un formato especial que facilita su recuperación y procesamiento. Usando esta información, los investigadores examinaron ubicaciones específicas, recopilando todos los puntos que pudieron encontrar. Tuvieron que desechar cualquier lectura que fuera demasiado ruidosa o no proporcionara información valiosa. Piensa en eso como intentar escuchar música en una habitación llena de gente: quieres enfocarte en las notas correctas y ignorar el ruido.
Usando software diseñado para analizar datos de lidar, transformaron esta información bruta en modelos de altura de dosel utilizables. A veces, los intentos de crear estos modelos fallaban y tenían que probar diferentes técnicas para encarrilar las cosas.
Emparejando con Imágenes de NAIP
Mientras que los modelos de altura de dosel dan información valiosa sobre la vegetación, necesitaban algo para complementarlos. Ahí es donde entran las imágenes del Programa de Imágenes Agrícolas Nacionales (NAIP). Estas imágenes se toman cada pocos años y ayudan a proporcionar un contexto visual para los CHMs.
Los científicos se embarcaron en una búsqueda del tesoro, buscando imágenes de NAIP que coincidieran con el tiempo de los datos de lidar. Querían asegurarse de que las fotos tomadas coincidirían estrechamente, como comparando tus selfies de un mismo evento.
Uniendo Todo
Después de mucho trabajo, los investigadores lograron crear más de 22 millones de pares de modelos de altura de dosel y imágenes de NAIP. Eso es como tomar un montón de fotos y asegurarte de que todas encajen bien en un álbum. Esta colección pinta un cuadro amplio y detallado de la vegetación a través de Estados Unidos.
El Resultado Final
El resultado de este trabajo es un enorme conjunto de datos que puede ayudar en muchas áreas diferentes como la gestión de tierras, conservación e incluso gestión de desastres. Al entender mejor qué tan altas son las plantas y cómo cambian con el tiempo, los gestores de tierras y científicos pueden tomar decisiones más informadas sobre cómo cuidar estos ecosistemas vitales.
Control de Calidad
Como en cualquier buen proyecto, los controles de calidad fueron esenciales. La distribución de los datos mostró que el diseño de muestreo funcionó como se esperaba, y las tierras de pastoreo estaban bien representadas. Sin embargo, algunas imágenes no lograron pasar el proceso, ya sea por falta de datos o desajustes de tiempo.
Después de comparar su trabajo con modelos existentes creados por otros investigadores, encontraron que sus resultados estaban bastante bien. Los errores en las mediciones de altura eran pequeños, demostrando que sus métodos funcionaban eficazmente.
Conclusión
Al final, estos modelos de altura de dosel sirven como una herramienta poderosa para entender nuestro mundo natural. Permiten a los investigadores reunir no solo datos, sino también ideas sobre cómo cambia nuestro planeta y cómo podemos cuidarlo mejor. Ya sea un bosque extenso, una pradera soleada o una zona urbana bulliciosa, conocer los detalles sobre las alturas de las plantas puede informar un montón de decisiones para el futuro.
Así que, la próxima vez que salgas y mires los árboles y pastos a tu alrededor, recuerda que hay todo un mundo de datos detrás de sus alturas. Y aunque tu vecino pueda ser un poco más alto que tú, ¡al menos ahora sabes cómo obtener las mediciones correctas!
Título: Canopy height model and NAIP imagery pairs across CONUS
Resumen: Canopy height models (CHM) provide detailed environmental vertical structure information and are an important indicator and input for ecological and geospatial applications. These models are often spatiotemporally inconsistent, necessitating additional modeling to scale them in space and time. Yet, such scaling is hindered by a lack of spatially diverse data. To address this, we use United States Geological Survey 3D Elevation Program lidar data to produce 22,796,764 one meter resolution CHM chips, stratified across the dominant land covers of the conterminous United States. For each CHM, we pair a matching time-aligned aerial image from the United States Department of Agriculture National Agriculture Imagery Program. This dataset can be used to train models for large scale CHM production.
Autores: Brady W Allred, Sarah E. McCord, Scott L. Morford
Última actualización: 2024-12-24 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.24.630202
Fuente PDF: https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2024.12.24.630202.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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