Adrián Hernández-Ramos

Objective. To classify land cover in a Juniperus deppeana forest using aerial photographs captured with a low-cost drone. Design/ Methodology/ Approach. Two-hundred and eighty RGB images (20 MP) were captured with a DJI™ Mavic 2 Pro drone, from which the GRVI, VARI, NGRDI and GLI vegetation indices were generated. With 228 reference sights, corresponding to seven coverage classes, a supervised classification was performed with Random Forest (RF). This latter was evaluated by overall accuracy, kappa index, error of omission and error of commission. Results. The analysis of variance showed significant differences between the cover classes in the RGB bands and in the vegetation indices (p ≤ 0.01). The classification achieved an overall accuracy of 87% and a kappa index of 0.82 with greater accuracy in bodies of water and bare soil. The largest errors were found in herbaceous plants, Pinus spp. and J. deppeana. J. deppeana stands covered 48% of the study area, 11% of which were on degraded soils. Limitations/ implications of the study. The method showed adequate performance for forest cover classification. However, the variability in RGB values of vegetation between sites requires model-specific adjustments for application in other areas. Findings/ Conclusions. The use of drones equipped with digital cameras is feasible to map forest cover with high reliability. For this reason, they are considered tools that complement biometrics and forest management.

La hoja inmadura y plegada (velilla) de la palma (Brahea dulcis) es un importante producto forestal no maderable (PFNM) que aprovechan las comunidades indígenas de zonas semiáridas de Puebla, México. Sin embargo, se carece de herramientas biométricas que cuantifiquen el peso verde de su biomasa. Se desarrollaron sistemas de ecuaciones aditivas (SEA) que estiman el peso verde de la biomasa aérea por componente estructural y total de ejemplares individuales maduros de B. dulcis. Mediante un muestreo destructivo, se recolectaron 42 ejemplares; en cada individuo en pie, se midió el diámetro de tallo (DT; cm) a una altura de 20 cm sobre el suelo, la altura total (AT; m) y el diámetro de copa (DC; m). Posteriormente, se derribaron, seccionaron por componente (tallo, peciolos, hojas verdes y velilla), y se registró el respectivo peso verde (PT, PP, PHV y PV; kg); el peso verde total (PVT) por individuo se obtuvo sumando el peso de sus componentes. Se evaluaron cuatro SEA, el modelo base fue la función alométrica potencial Y=a·Хβ; el ajuste se realizó con el método generalizado de momentos. Para el mejor SEA seleccionado (R2adj=0.6919 y RCME=0.8793 kg para el PVT) las variables predictoras fueron la combinación AT DC, ambas son fáciles de medir. Este SEA permitirá realizar inventarios de velilla para cumplir con la normatividad oficial mexicana; además, es el primero en su tipo que se documenta en la literatura científica especializada para un taxón de palma, importante PFNM, en una zona semiárida.

Development of site index models for shrubby species in arid ecosystems remains a challenge, due to the absence of dominant height–age relationships and the complexity of ecological drivers in these environments. In this study, a multivariate approach to classify site quality for Agave lechuguilla Torr, a wild non-timber species of ecological and economic importance in northern Mexico, was performed. Data were collected from 112 sampling plots where the abundance, height, basal diameter, and crown diameter for the A. lechuguilla plants were measured. Sites were grouped into three site index categories (low, medium, and high) using the Importance Value Index (IVI). Afterward a classical discriminant analysis (CDA) was applied to derive linear functions capable of classifying new sites into these predefined categories. Statistical assumptions of multivariate normality, homogeneity of covariance matrices, and low multicollinearity were met. The discriminant functions showed high classification accuracy (95.54%), with full correct classification of low and high site index categories. Additional validation through MANOVA and principal component analysis (PCA) confirmed the separation of groups and the ecological coherence of the selected variables. This approach provides a simple, practical, and replicable model for assessing shrubland site quality using field measurable features. It also offers a tool for sustainable harvesting and conservation of A. lechuguilla.

La descripción del ahusamiento (di) y la estimación precisa del volumen fustal (Vf) son fundamentales en la estimación de las existencias maderables y la distribución de productos. El objetivo del estudio fue ajustar una función de ahusamiento y definir el modelo de Vf implícito para árboles de Pinus leiophylla en la comunidad indígena Patambán, Tangancícuaro, Michoacán, México. Con información de 36 árboles dominantes provenientes de plantaciones forestales (245 datos de diámetro normal [d], diámetros [di] y alturas [Ai] a distintas secciones del fuste), se ajustaron ocho funciones de ahusamiento. Mediante Modelos de efectos mixtos (MEM) y la técnica de Máxima verosimilitud se realizó la corrección de heterocedasticidad y autocorrelación, con la expresión varExp: y una estructura de media móvil (ARMA) de orden (p, q), respectivamente. Estadísticamente, la expresión de ahusamiento de Clutter: fue más precisa al incluir de forma aditiva el efecto aleatorio ( ) en el parámetro relacionado a la altura total (At). La explicación de la variabilidad muestral fue de 97.8 %, con un error global de estimación de 1.406 cm y sesgo individual de 0.0138 cm. El modelo de Vf implícito fue Schumacher-Hall: (d y At en m). Las expresiones propuestas pueden incluirse de manera confiable en la descripción de datos de inventarios o en las estimaciones de rendimiento para cultivos forestales.

La falta de herramientas silvícolas cuantitativas para clasificar la productividad de áreas arboladas en la planificación, gestión y aprovechamiento de plantaciones forestales comerciales (PFC) es un problema recurrente. El objetivo fue modelar el índice de sitio (IS) en función de la edad (E) mediante la inclusión de covariables para las PFC de Pinus patula en las regiones forestales VI y VII del Estado de México. Se utilizaron datos de 65 sitios de muestreo (250 m2) distribuidos en 90.8 ha de once PFC de entre 4 y 20 años, para ajustar con el software R® mediante efectos fijos y mixtos el modelo de crecimiento de Cieszewski y Bella (1989). La evaluación estadística se realizó mediante el cumplimiento de supuestos de regresión y los valores del sesgo medio ( ), sesgo en porcentaje ( ) y la raíz del error medio cuadrático (REMC). Se generaron curvas de crecimiento en altura dominante (Ad), incremento corriente y medio anual (ICA e IMA). El modelo cumple con los supuestos de regresión. Las diferencias en Ad están determinadas por la exposición topográfica en donde los terrenos con orientación Este y Norte son los más productivos. El , y RCME fueron de -0.091 m, -0.358% y 2.4 m, respectivamente. Las curvas de crecimiento polimórficas a una edad base de 20 años describieron la Ad y se determinó el IS con clases de 19 m, 22 m y 25 m. El ICA máximo y turno técnico fueron a los seis y once años. Clasificar las PFC de acuerdo con su rendimiento y productividad maderable da pautas para su manejo silvícola.

Metopium brownei es una especie maderable de alto valor comercial, con potencial para contribuir a satisfacer el mercado de muebles en la Península de Yucatán, México. Conocer la relación alométrica altura total-diámetro normal (at-d) reduce tiempos y costos para realizar inventarios forestales. Los objetivos fueron ajustar modelos para estimar la altura total en función del diámetro normal de árboles de Metopium brownei, así como determinar el efecto en precisión y calidad predictiva al incorporar modelos de efectos mixtos (MEM). Para esto, se utilizó una muestra de 2 794 árboles medidos en el Inventario Nacional Forestal y de Suelos 2004—2009 para el estado de Quintana Roo, con los que se ajustaron seis modelos mediante la técnica de mínimos cuadrados no lineales (MCNL); posteriormente, al mejor modelo se le aplicó la técnica de MEM con niveles de agrupación dados por las covariables de tipo de vegetación (Veg) y municipio (Mpio). El mejor modelo bajo MCNL fue el de Chapman-Richards, porque explicó 45 % de la variabilidad muestral; mientras que, con MEM y al agrupar de forma combinada Veg—Mpio los estadísticos de ajuste fueron superiores, ya que la explicación fue de 50 %, el sesgo de 0.003 m y la diferencia porcentual de 0.001 %. La validación mediante muestras independientes no mostró diferencias significativas. El modelo que se propone es confiable para estimar la relación at-d de esta especie en selvas de Quintana Roo, tanto para obtener los datos de un inventario forestal como en la elaboración y ejecución de planes de manejo.

Los ecosistemas semiáridos del norte de México abarcan 70.79 millones de hectáreas; se caracterizan por su alta vulnerabilidad a la desertificación y la presencia de población rural en extrema marginación, quienes aprovechan los recursos forestales no maderables (RFNM) de diversas especies para obtener materia prima. El objetivo de la presente revisión fue describir las investigaciones realizadas en los 35 años de existencia del Instituto Nacional de Investigaciones Forestales, Agrícolas y Pecuarias (INIFAP) referentes al manejo, aprovechamiento y conservación de los RFNM del norte de México para proporcionar información a los tomadores de decisiones en políticas públicas encauzadas a promover el desarrollo rural sustentable. Para la descripción de las investigaciones desarrolladas, se realizó una búsqueda en fuentes científicas digitales y bibliotecas físicas del INIFAP, enseguida se integró la información y se describió por especie el avance realizado en los diferentes programas de investigación del Instituto. Entre los temas que se han desarrollado están las prácticas de aprovechamiento, sistemas de muestreo, biometría forestal, modelación del potencial productivo, ordenamiento territorial, selección de material vegetativo, manejo de semilla, producción y calidad de planta en vivero e invernadero, establecimiento y manejo de plantaciones, así como conservación ex situ de recursos fitogenéticos de especies nativas. Estos resultados permiten conservar, aumentar la producción y productividad de los RFNM; además de promover la sustentabilidad de los recursos no maderables.

El estado de Quintana Roo ocupa el segundo lugar nacional en producción maderable de especies latifoliadas; de ellas, Bursera simaruba y Metopium brownei son de relevancia forestal debido al valor de su madera y amplia distribución en la entidad. Para elaborar programas de manejo forestal, las funciones que estiman el volumen fustal y comercial, además del ahusamiento y la razón de volumen son importantes. El objetivo del presente estudio fue ajustar una función no-lineal que estime el volumen comercial para dos taxa en el centro y sur de Quintana Roo, México. Con información dasométrica de 188 y 133 árboles, respectivamente que abarcaron todas las categorías diamétricas observadas en estos ecosistemas forestales; se ajustó un modelo de volumen comercial con efectos aleatorios a nivel de árbol, y se eligieron las mejores combinaciones de inclusión de los efectos aleatorios según la máxima verosimilitud. Las ecuaciones propuestas tienen un sesgo, en promedio, al estimar el volumen comercial para los dos taxones de 0.0045 m3 y una explicación mayor a 90 % de la variabilidad muestral. Las ecuaciones resultantes podrán emplearse en la estimación maderable en los programas de manejo forestal sustentable de los bosques tropicales ubicados en el centro y sur del estado

Manilkara zapota es una especie forestal abundante y con importancia comercial maderable. Estimar el volumen y proyectar la distribución de productos maderables para realizar un inventario preciso contribuye al manejo de la especie. El objetivo fue ajustar modelos de volumen fustal (Vf) y ahusamiento (d) para árboles de M. zapota que crecen en los bosques tropicales del centro y sur del estado de Quintana Roo, México. Se usó un total de 186 árboles para ajustar 10 modelos mediante máxima verosimilitud: ocho para Vf y dos en d. Utilizando los valores en los estadísticos del coeficiente de determinación, raíz del error cuadrático medio (RMSE) y valores de verosimilitud, los modelos de Schumacher-Hall y Cielito 3 fueron seleccionados para estimar el Vf y d, respectivamente. Se explicó más del 93% de la muestra empleada con una desviación global menor del 6.5%, donde el factor de forma promedio fue de 0.5.