Un conjunto de datos de índice global del área foliar de árboles urbanos para el modelado del clima urbano

Los árboles urbanos son reconocidos por mitigar el estrés térmico urbano, por lo que incorporar sus efectos es crucial para la investigación del clima urbano. Sin embargo, debido a las limitaciones de la teledetección, el índice del área foliar (LAILAI es la sigla de "Leaf Area Index", que en español se traduce como "Índice de Área Foliar". Corresponde a un parámetro que mide la cantidad de superficie foliar de una planta o un ecosistema...) en las zonas urbanas suele estar enmascarado (por ejemplo, MODIS), lo que a su vez limita su aplicación en los modelos de doselDosel corresponde a la capa superior de un bosque, formada por las copas de los árboles más altos. urbano (UCM).

Para solventar esta carencia, hemos desarrollado un conjunto de datos de alta resolución (500 m) y de series temporales largas (2000-2022) sobre el LAI de los árboles urbanos derivado del modelo Random Forest entrenado con datos de LAI MODIS, con la ayuda de variables meteorológicas y conjuntos de datos de altura de los árboles.

Los resultados muestran que nuestro conjunto de datos tiene una alta precisión cuando se valida frente a los mapas de referencia del sitio, con R de 0,85 y RMSE de 1,03 m2/m2. Comparado con el LAI MODIS reprocesado, nuestro LAI modelizado presenta un RMSE que oscila entre 0,36 y 0,64 m2/m2 y un R que oscila entre 0,89 y 0,97 globalmente.

Este conjunto de datos proporciona una representación razonable del LAI de los árboles urbanos en términos de magnitud y cambios estacionales, mejorando así potencialmente sus aplicaciones en UCMs y estudios climáticos urbanos.

Título Original:

"A global urban tree leaf area index dataset for urban climate modeling"

Autor/es: