Estimación de biomasa aérea y carbono forestal con imágenes satelitales landsat 9 (2023) en bosques naturales de Tingo María – Perú
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Date
2025
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El objetivo del estudio fue estimar la biomasa aérea, el carbono forestal y el CO₂ del Bosque Reservado de la Universidad Nacional Agraria de la Selva (BRUNAS) utilizando imágenes satelitales Landsat 9 (2023). Se aplicó una metodología basada en inventarios forestales de 96 parcelas, ecuaciones alométricas, análisis de índices de vegetación (NDVI, SAVI y EVI) y el criterio de información de Akaike (AIC) para identificar la ecuación más eficiente en la estimación de biomasa. Las imágenes fueron preprocesadas mediante el software ArcGIS Pro y Python, y se establecieron correlaciones y regresiones estadísticas entre los índices espectrales y la biomasa obtenida en campo. Los resultados mostraron una biomasa promedio de 381,56 t·ha⁻¹, un contenido medio de carbono de 179,33 t·ha⁻¹ y un equivalente de 658,15 t·ha⁻¹ de CO₂, evidenciando la alta capacidad del BRUNAS como sumidero de carbono. El NDVI presentó la mejor correlación con la biomasa (r = 0,92; R² = 0,82), seguido del SAVI (r = 0,87), mientras que el modelo de potencia fue el más eficiente para la predicción, siendo seleccionado por su menor AIC (108,97). En conclusión, el uso de imágenes Landsat 9 y de índices espectrales demostró ser una herramienta confiable para el monitoreo de biomasa, carbono y CO₂ en ecosistemas tropicales, contribuyendo a la gestión forestal sostenible y a la mitigación del cambio climático
Description
Keywords
Biomasa aérea, Carbono forestal, Teledetección, Landsat 9, Índice de vegetación
