La geoestadística como herramienta de análisis espacial para inventarios forestales.

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dc.contributor.advisorArroyo Fernández, Daisyes
dc.contributor.authorVillalobos Rojas, Carolina Isabeles
dc.date.accessioned2021-06-21T19:19:31Z
dc.date.accessioned2024-05-15T19:11:04Z
dc.date.accessioned2024-08-28T22:32:40Z
dc.date.available2021-06-21T19:19:31Z
dc.date.available2024-05-15T19:11:04Z
dc.date.available2024-08-28T22:32:40Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionTesis para optar al grado académico de Magíster en Estadística.es
dc.description.abstractLa aplicación de la metodología geoestadística para el análisis de inventarios forestales ha sido poco explorado en el sector forestal chileno. La presente tesis expone la estimación de volumen de cosecha de Pinus radiata (m3/ha) a partir de parcelas de inventario forestal georreferenciadas, localizadas en la comuna de Santa Juana, Región del Biobío. A partir del conjunto de datos disponibles, se consideran cuatro sets de datos: datos originales, datos originales desagrupados, datos truncados y datos truncados desagrupados. La metodología empleada es kriging universal y simulación condicional con el algoritmo Espectral Bandas Rotantes. Se propone un modelo de variograma ajustado anidado compuesto por efecto pepita (nugget effect), un modelo esférico y un modelo potencia, el cual fue considerado tanto para la predicción con kriging como para obtener las realizaciones con el algoritmo de simulación. Se obtuvieron estimadores insesgados y de mínima varianza en los cuatro sets de datos analizados, con valores de correlación de Pearson, entre valores estimados y originales, desde 0.35 a 0.36. Por otro lado, los mapas de las realizaciones obtenidas con el algoritmo de simulación entregan información más detallada de la continuidad y variabilidad espacial, permitiendo obtener varios escenarios de la variable volumen, cuyo valor medio presenta una distribución normal. La correlación de Pearson obtenida por éste método fluctúa entre 0.23 y 0.28. Finalmente se concluye que ambas metodologías son una alternativa para predecir sectores no muestreados por inventarios forestales.es
dc.description.departamentoDepartamento de Estadística.es
dc.description.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases
dc.identifier.urihttps://repositorio.udec.cl/handle/11594/6463
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversidad de Concepción.es
dc.rightsCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.es
dc.subjectGeología
dc.subjectMétodos Estadísticos
dc.subjectReconocimiento de Bosques
dc.subjectGeologíaes
dc.subjectKriging
dc.subjectMétodos Estadísticoses
dc.subjectReconocimiento de Bosqueses
dc.subjectIndustria Innovación e Infraestructura
dc.subjectKriginges
dc.subjectVida de Ecosistemas Terrestres
dc.subjectIndustria Innovación e Infraestructuraes
dc.subjectVida de Ecosistemas Terrestreses
dc.subjectIndustria Innovación e Infraestructura
dc.subjectIndustria Innovación e Infraestructuraes
dc.titleLa geoestadística como herramienta de análisis espacial para inventarios forestales.es
dc.typeTesises

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