| Journal: | Bosque (Valdivia) |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000452034 |
| ISSN: | 0304-8799 |
| Authors: | Salimi, Shayeste1 Eshaghi Rad, Javad1 Erfanian, Mahdi1 Alijanpour, Ahmad1 |
| Institutions: | 1Urmia University, Faculty of Natural Resources, Urmia, Azerbaiyán. Irán |
| Year: | 2021 |
| Volumen: | 42 |
| Number: | 3 |
| Pages: | 383-393 |
| Country: | Chile |
| Language: | Inglés |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Descriptivo |
| Spanish abstract | Una de las preocupaciones más importantes en la gestión forestal es la preservación y el desarrollo de la biodiversidad. Este estudio pretende estimar la riqueza, la uniformidad y la diversidad de especies de plantas leñosas en el Área Protegida de Arasbaran (provincia de Azerbaiyán Oriental, Irán) a partir de imágenes del satélite Landsat 8 OLI y usando modelos de Regresión Lineal Múltiple (MLR) y Árboles de Regresión y Clasificación (CART). En un rango de elevación de 1.000 - 1.850 m, se seleccionaron un total de 130 muestras basadas en factores fisiográficos. En cada parcela de muestreo se registró el número y tipo de especies arbóreas dominantes en el dosel. La modelización estadística se llevó a cabo mediante la calibración de los modelos MLR y CART. Los valores de R-cuadrado de los modelos MLR estaban en el rango de 0,10 - 0,24 para predecir la riqueza, la uniformidad y los índices de diversidad de especies de Shannon y Simpson basados en el verdor como única variable predictora (otras variables fueron excluidas de los modelos MLR). Los valores de R-cuadrado de los modelos CART fueron iguales a 0,21, 0,42, 0,41 y 0,42, respectivamente. La validación de los resultados indicó que el modelo CART tenía un mejor rendimiento relativamente en comparación con el modelo MLR. En general, ningún método pudo estimar la riqueza y diversidad de especies con mucha precisión basándose en los datos del satélite Landsat 8 OLI en la región, lo que sugiere la necesidad de utilizar datos de satélite de alta resolución para la mejor evaluación de los índices de diversidad en los bosques de montaña |
| English abstract | One of the most important issues in forest management is preservation and development of biodiversity. This study aims at estimating richness, evenness and species diversity of woody plants in Arasbaran Protected Area (East Azerbaijan Province, Iran) using Landsat 8 OLI satellite images based on Multiple Linear Regression (MLR) and Classification and Regression Trees (CART) models. This study was performed in an elevation range of 1,000-1,850 m. A total of 130 samples were selected based on physiographic factors. In each sampling plot, number and type of dominant tree species in the canopy were recorded. Statistical modeling was carried out by calibrating MLR and CART models. The R-squared values of MLR models were in the range of 0.10 - 0.24 for predicting richness, evenness and Shannon and Simpson’s species diversity indices based on greenness as the only predictor variable (other variables were excluded from MLR models). The R - squared values of CART models were equal to 0.21, 0.42, 0.41 and 0.42, respectively. Validation of the results indicated that the CART model had a relatively better performance compared to MLR model. Overall, both methods could not estimate species richness and diversity very precisely based on Landsat 8 OLI Satellite data in the region suggesting the necessity to use high-resolution satellite data for the best evaluation of forests diversity indices in mountainous forests |
| Disciplines: | Geografía |
| Keyword: | Silvicultura, Cartografía, Irán, Especies leñosas, Biodiversidad, Imágenes de satélite |
| Keyword: | Silviculture, Cartography, Iran, Timber species, Biodiversity, Satellite images |
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