Keywords
dot mesh
plantation map
forest monitoring
Geographic Information System
How to Cite
Abstract
The management of commercial forest plantations implies knowing and constantly monitoring the dynamics of both the complete plantation and each tree that integrates it. Specific data management needs often arise, such as the creation of point grids that fit the specific designs of various forest plantations. The objective of this work is the definition of a standard process for obtaining the coordinates of individual trees in a commercial forest plantation. As a result of this methodology, a list of coordinates is generated, each corresponding to a point on the grid. For this, a series of equations based on geometric calculations of triangles were applied, which were adjusted according to the angle of inclination of the plantation, with respect to the north, based on the coordinates of a known check point. The application of this methodology facilitates obtaining the coordinates of each of the trees, which can be complemented with databases with the characteristics of the trees. Finally, this methodology does not only create a grid, but the coordinates of each of the intersection points are obtained directly.
References
Comisión Nacional del Agua (CONAGUA). (2019). Estaciones climatológicas, estación 6058 Tecomán Colima, México.14 p.
Cruz-Leyva, I. A., Valdez-Lazalde, J. R., Ángeles-Pérez, G., y de los Santos-Posadas, H. M. (2010). Modelación espacial de área basal y volumen de madera en bosques manejados de Pinus patula y P. teocote en el ejido Atopixco, Hidalgo. Madera y Bosques, 16(3), 75-97. doi: https://doi.org/10.21829/myb.2010.1631168
Deng, X., Jiang, Q., Su, H. y Wu, F. (2010). Trace forest conversions in Northeast China with a 1-km area percentage data model. Journal of Applied Remote Sensing, 4(1),1-13. doi: https://doi.org/10.1117/1.3491193
Goodchild, M.F. y Haining, R.P. (2005). SIG y análisis espacial de datos: perspectivas convergentes. Investigaciones Regionales, 6, 175-201.
Instituto de Información Estadística y Geografía (IIEG). (2018). La Huerta. Diagnóstico del municipio. Gobierno del Estado de Jalisco. Recuperado de https://iieg.gob.mx/ns/wp-content/uploads/2019/06/La-Huerta.pdf
Instituto Nacional de Estadísticas y Geografía (INEGI). (2016). Mapa Digital de México. Suelos. Esc. 1:250 000. 2002-2007. Recuperado de http://gaia.inegi.org.mx/mdm6/?v=bGF0OjE4LjkwNDQ3LGxvbjotMTAzLjkyNTI2LHo6OCxsOmM0MTg=
Jiménez-Jiménez, S. I., Ojeda-Bustamante, W., Ontiveros-Capurata, R. E., Flores-Velázquez, J., Marcial-Pablo, M. J. y Robles-Rubio, B. D. (2017). Cuantificación del error de modelos digitales de terreno derivados de imágenes adquiridas con UAV. Ingeniería Agrícola y Biosistemas, 9(2), 85-100. doi: https://doi.org/10.5154/r.inagbi.2017.03.007
Koh, L.P. y Wich, S.A. (2012). Dawn of drone ecology: low-cost autonomous aerial vehicles for conservation. Tropical Conservation Science, 5(2), 121-132. doi: https://doi.org/10.1177/194008291200500202
Lu, D., Chen, Q., Wang, G., Liu, L., Li, G. y Moran, E. (2016). A survey of remote sensing-based aboveground biomass estimation methods in forest ecosystems. International Journal of Digital Earth, 9(1), 63–105. doi: https://doi.org/10.1080/17538947.2014.990526
Maltamo, M., Pesonen, A., Korhonen, L., Kouki, J., Vehmas, M. y Eerikäinen, K. (2015). Inventory of aspen trees in spruce dominated stands in conservation area. Forest Ecosystems, 12(2), 2–12. doi: https://doi.org/10.1186/s40663-015-0037-4
Mena F., C., Gajardo V., J., Ormazábal R., Y., Morales H., Y. y Montecinos G., R. (2006). Teledetección y SIG en el ámbito forestal: experiencia en Chile. Ambiência, 2(3), 171-185.
Molina S., X., Farjas A., M., y Ojeda M., J.C. (2019). Geografía del carbono en alta resolución en bosque tropical amazónico del Ecuador utilizando tecnología LiDAR aerotransportada. Revista Cartográfica, 98, 75-95. doi:
https://doi.org/10.35424/rcar.v5i98.142
Moreno A., A. J., Moreira-Thiersch, M. F. B, Oliveira A. V., R., Kröhling B., L., Lourenço V., S. y Roberto T., C. (2019). Espacialidad volumétrica de madera en plantaciones forestales usando redes neurales artificiales con imágenes de satélite. Acta Agronómica, 68(2),142-150. doi: https://doi.org/10.15446/acag.v68n2.78945
Muñoz F., H. J.; Coria A., V. M., García S., J. J., Velasco B., E., y Martínez M., G. (2012). Evaluación de una plantación de Pinus greggii engelm. con dos espaciamientos. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 3(11), 57-70. doi:
https://doi.org/10.29298/rmcf.v3i11.517
Neam, K.D. y Lacher, T.E. (2015). Spatial distribution, resource use, and behavior of brown-throated sloths (Bradypus variegatus) in a multi-use landscape. Edentata, 16, 46–56.
Otaya B., L. A., Sánhez Z., R. J., Morales S., L. y Botero F., V. (2006). Los sistemas de información geográfica (SIG), una gran herramienta para la silvicultura urbana. Revista Facultad Nacional de Agronomía Medellín, 59(1), 3201-3216.
Romahn de la V., C. F., Ramírez M., H. y Treviño G., J. L. (1994). Dendrometría. Chapingo, México. Universidad Autónoma Chapingo.
Roldán-Cortés, M. A., de los Santos-Posadas, H. M., Ramírez-Maldonado, H., Valdez-Lazalde, J. R., Ángeles-Pérez, G. y Velázquez-Martínez, A. (2014). Estimadores de muestreo para inventario de plantaciones forestales comerciales de eucalipto en el sureste mexicano. Revista Mexicana de Ciencias Forestales, 5(26), 38-57. doi:
https://doi.org/10.29298/rmcf/v5i26.289
Tang, L. y Shao, G. (2015). Drone remote sensing for forestry research and practices. Journal of Forestry Research, 26(4), 791–797. doi: https://doi.org/10.1007/s11676-015-0088-y
Vargas-Sanabria, D. y Campos-Vargas, C. (2018). Modelo de vulnerabilidad ante incendios forestales para el Área de Conservación Guanacaste, Costa Rica. Cuadernos de Investigación UNED, 10(2), 435-446. doi: https://doi.org/10.22458/urj.v10i2.2173
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Copyright (c) 2022 Revista de Geografía Agrícola