Skewes Ramm, ÓscarDube Laplante, FrancisBarrera Berrocal, Juan AlbertoReyna Bowen, Lizardo Mauricio2018-06-042019-12-192024-05-132024-08-282018-06-042019-12-192024-05-132024-08-282017233133https://repositorio.udec.cl/handle/11594/2793Tesis para optar al grado de Doctor en Ciencias de la Agronomía.En esta investigación intentamos establecer una metodología para el monitoreo del bosque de Nothogagus obliqua del Centro Sur de Chile en diferentes estados de degradación. El estudio se basó en el análisis de la reflectancia; una propiedad de la variable a estudiar que está en función de las condiciones en la que se encuentra, este caso la biomasa foliar y el C del suelo en diferentes estados de degradación del bosque. Para el estudio de C del suelo se utilizaron un total de 70 muestras de dos tipos de suelo (Andisol y Ultisol) con baja densidad aparente (< 1 g cm−3) y alto contenido de C orgánico (> 5% en los primeros 5 cm de profundidad). Una parte de cada muestra fue utilizada para los análisis del carbono en el laboratorio por el método de combustión seca. Otra parte fue colocada en cajas petri para ser escaneadas con un radiómetro en el rango del Visible e Infrarrojo cercano (VIS-NIR) utilizando iluminación natural. El análisis de los datos fue realizado utilizando el lenguaje de programación Python junto con varias librería especializadas. Se utilizó el filtro Savitzky-Golay para eliminar el ruido aleatorio en las curvas espectrales. Para la calibración del modelo se utilizaron varios pre-tratamientos y se evaluaron de acuerdo al rendimiento que tuvieron en la regresión. La técnica de validación cruzada fue aplicada al conjunto de datos para determinar el óptimo número de variables latentes en la regresión y para evaluar la consistencia de los datos. La regresión por mínimos cuadrados parciales fue utilizada tanto para la validación como para la calibración del modelo final. Resultados contradictorios fueron observados entre dos procedimientos. En la validación cruzada el coeficiente de determinación R2 resultó negativo en la mayoría de los casos, lo que indicó que el conjunto de datos no es consistente y por tanto las curvas espectrales no pueden ser utilizadas para la calibración de un modelo. Mientras que cuando se evitó el proceso de validación cruzada y se calibró el modelo directamente los resultados indicaron una buena correlación (R2 = 0.82 y 𝑅𝑀𝑆𝐸 = 0.61%) entre los valores de carbono predichos por el modelo y los medidos en el laboratorio. Para calibrar el modelo, el conjunto de datos fue dividido en dos, el 80% para calibrar el modelo y el 20% para validarlo. El análisis posterior permitió concluir que: el proceso de validación cruzada debe utilizarse como técnica de exploración de la consistencia del conjunto de datos; sin embargo, en suelos con baja densidad aparente y utilizando iluminación natural, la correlación entre la reflectancia difusa y el carbono orgánico del suelo se puede distosionar a niveles que dificultad el análisis...spaCreative Commoms CC BY NC ND 4.0 internacional (Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional)Bosques Nativos - ChileNothofagus ObliquaNothofagus ObliquaBosques - DegradaciónBosques Nativos - Teledetección - Chile.Tesis