Integración de datos SAR de ALOS PALSAR y Sentinel-1 para estimar biomasa en bosques del sur Chile

Presentamos una metodología para estimar la biomasa forestal aérea en bosques nativos de las regiones del sur de Chile, donde la cobertura nubosa es casi permanente, utilizando una combinación de datos radar de apertura sintética (SAR) de ALOS PALSAR y Sentinel-1. La investigación se centra en mejorar la interpretación de las señales de microondas (banda L, 1.270 GHz y banda C, 5.405 GHz) para proporcionar estimaciones más precisas de biomasa forestal.
En la fase inicial de la investigación, se emplearon mosaicos anuales de ALOS PALSAR en banda L de los años 2010 y 2015 para estimar la AGB con una resolución espacial de 0.06 ha y evaluar los cambios a lo largo del tiempo. Las polarizaciones HH y HV, junto con algunas variables derivadas, se introdujeron en algoritmos K-NN calibrados con datos de campo del inventario nacional forestal continuo, para estimar la distribución espacial de los depósitos de carbono en 42,000 km² de bosques de diversos tipos. Los resultados indicaron una variabilidad significativa en el contenido de carbono entre los distintos tipos de bosque, siendo los bosques de Lenga (Nothofagus pumilio) los que mostraron mayores cantidades de carbono almacenado en biomasa aérea. Nuestros estudios piloto, realizados en las regiones de Magallanes, Aysén y Los Lagos, demostraron la capacidad de los datos de ALOS PALSAR para proporcionar estimaciones precisas de biomasa aérea y detectar cambios en la estructura forestal y el contenido de carbono.
Al integrar datos SAR en banda C de Sentinel-1, pretendemos utilizar la información complementaria de diferentes longitudes de onda para mejorar la precisión del análisis de la estructura forestal. Los datos en banda C proporcionan información sobre la estructura del dosel, mientras que la mayor longitud de onda de los datos en banda L, que penetra más profundamente en el dosel forestal, proporcionan detalles sobre el contenido de biomasa en troncos y ramas inferiores. Empleamos métodos sólidos para caracterizar la estructura forestal a pesar de distorsiones como el ruido y las diferentes condiciones de iluminación. Esperamos que esta integración proporcione una representación más detallada de las estimaciones de biomasa forestal y de las reservas de carbono.